CN119472824B 精确调节气压强度的压力控制方法及装置 （深圳市东吉联医疗科技有限公司）

道同心社区同心路70号同路工业区厂织安全约束项的目标函数，求解得到PID控制参2对压力传感阵列采集的原始压力信号进行数字化转换和温湿度补偿，基于所述压力数据矩阵和所述压力梯度矩阵计算压力分布质心和压力波将所述压力空间分布特征矩阵和所述压力时域特征矩阵输入三态马尔可夫模型进行根据所述压力状态转移概率矩阵和所述压力响应预测矩阵构建包含压力跟踪误差项和组织安全约束项的目标函数，求解得到PID控制参数矩阵和压力安全限值矩阵；具体包基于所述PID控制参数矩阵和所述压力安全限值矩阵构建包含基础控制器、干扰补偿对压力传感阵列中每个压力传感单元的电容值进行基于相邻两次采样的所述数字压力信号矩阵进行采样时刻差值计算根据所述环境补偿参数集对所述数字压力信号矩阵进行温度和湿度将所述压力数据矩阵中相邻空间位置的压力值进行差值运算，得到空间压力梯度矩3对所述压力数据矩阵进行压力数据分割处理，得到定长压力数据序根据所述压力分布定位矩阵和所述压力梯度矩阵进行空间梯基于所述压力波动多频段特征矩阵计算压力变化的相位信息和幅对所述压力时域动态特征矩阵中的频率成分进行主频提取和相位关压力空间分布特征矩阵和所述压力时域特征矩阵输入三态马尔可夫模型进行动态状态识对所述压力空间分布特征矩阵进行二值化阈值分割处理，得到压力分布状态标记矩基于所述压力分布状态标记矩阵和所述压力频谱特征矩阵进行状态空间正常压力状根据所述当前时刻的状态向量对三态马尔可夫模型的状态转移矩阵进行参数更新计对所述动态状态转移概率矩阵进行最大似然概率计算，得到下一时刻的状态预测向将所述压力状态转移概率矩阵与历史状态序列进行时序匹配运算根据所述状态响应特征矩阵和所述压力空间分布特征矩阵进行对所述压力响应特征向量和所述状态演化特征向量进行特征融合运将所述初始响应预测矩阵与所述压力时域特征矩阵进行时空特征约述PID控制参数矩阵和所述压力安全限值矩阵构建包含基础控制器、干扰补偿器和安全保4对所述基础控制量进行干扰分量识别计算，得到匹配干扰分量和失配基于所述压力安全限值矩阵构建压力限幅保护单元，得到安全阈对所述基础控制量、所述干扰补偿量和所述安全保护量进行权重分将所述综合控制量输入控制器执行单元进行信号调制运算，得到控制对所述执行器驱动信号进行气动系统响应分析，得到气压响应特将所述气压补偿信号与所述执行器驱动信号进行叠加运算，得到初始气压调节信号，基于所述气压调节驱动信号对系统输出进行压力响应数据采集和双路差基于所述压力跟踪误差序列进行时间分段处理和多尺度统计特征提基于所述压力跟踪误差序列对执行器的驱动电压和驱动电流进行高频采样和双频能根据所述多尺度误差统计特征向量和所述双频系统能耗特征向量构建双重性能评价基于所述分级性能评价结果对所述三态马尔可夫模型的状态转移矩阵进行参数精调将所述多级更新后的状态转移矩阵输入所述三态马尔可夫模型，对所述多时域优化压力响应矩阵与实际压力响应进行偏差分析和行分级模型参数校将所述多级模型修正参数矩阵与所述多级更新后的状态转移矩阵进行多层级参数递转换模块，用于对压力传感阵列采集的原始压力信号进行数字化转换和温湿度补偿，计算模块，用于基于所述压力数据矩阵和所述压力梯度识别模块，用于将所述压力空间分布特征矩阵和所述压力时5求解模块，用于根据所述压力状态转移概率矩阵和所述压力力跟踪误差项和组织安全约束项的目标函数，求解得到PID控制参数矩阵和压力安全限值输出模块，用于基于所述PID控制参数矩阵和所述压力安全限值矩阵构建包含基础控8.一种精确调节气压强度的压力控制设备，其特征所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述精压力控制设备执行如权利要求1_6中任一项所述的精确调节气压强述指令被处理器执行时实现如权利要求1_6中任一项所述的精确调节气压强度的压力控制6[0002]传统压力传感器阵列的压力控制系统及方法难以适应复杂的临床应用环境。目等不确定性因素会影响系统的控制精度和可靠性；压力控制方法缺乏有效的安全保护机[0006]基于所述压力数据矩阵和所述压力梯度矩阵计算压力分[0007]将所述压力空间分布特征矩阵和所述压力时域特征矩阵输入三态马尔可夫模型[0008]根据所述压力状态转移概率矩阵和所述压力响应预测矩阵构建包含压力跟踪误[0009]基于所述PID控制参数矩阵和所述压力安全限值矩阵构建包含基础控制器、干扰7含压力跟踪误差项和组织安全约束项的目标函数，求解得到PID控制参数矩阵和压力安全[0015]输出模块，用于基于所述PID控制参数矩阵和所述压力安全限值矩阵构建包含基制性能和安全性的双重保障；通过压力状态转移概率矩阵和压力响应预测矩阵的协同优8[0029]需要说明的是：本申请中采用的高精度压力传感阵列采用压力分布测量和动态响应分析提供了可靠的硬9[0033]将压力数据矩阵中相邻空间位置的压力值进行差值运算，得到空间压力梯度矩[0038]103、将压力空间分布特征矩阵和压力时域特征矩阵输入三态马尔可夫模型进行[0040]基于压力分布状态标记矩阵和压力频谱特征矩阵，进行状态空间的三态划分运三态划分是依据压力的空间分布和频域波动特征来识别当前系统的工作状态。通过划分，完整的压力状态转移概率矩阵。将该状态转移概率矩阵与历史状态序列进行时序匹配运域特征矩阵进行时空特征约束优化，有效地减少由环境噪声或外部干扰引起的预测误差，[0042]104、根据压力状态转移概率矩阵和压力响应预测矩阵构建包含压力跟踪误差项含了经过优化的PID控制器的各项参数，能够确保气压调节系统在不同操作环境下都能维到安全约束边界矩阵。将安全约束边界矩阵与压力响应预测矩阵进行安全特征匹配运[0051]将气压补偿信号与原始的执行器驱动信号进行叠加运算，得到初始气压调节信[0052]基于气压调节驱动信号对系统输出进行第一压力响应数据采集和第二压力响应第一偏差分析和第二偏差分析，这两个分析能够揭示优化模型与实际系统之间的偏差特[0059]对压力传感阵列中每个压力传感单元的电容值进行采集处理，得到原始压力信[0062]将压力数据矩阵中相邻空间位置的压力值进行差值运算，得到空间压力梯度矩值通常与气压成正比，通过对传感单元电容的精确测量确定每个传感器位置的压力信息。其中p,(i,j)代表第i,j位置处的传感器的数字化压力值。基于相邻两次采样的数字压力分别得到两次采样的数字压力信号矩阵为p,(i)和p,(ten)，则压力差值矩阵通过过补偿运算后得到的压力数据矩阵pconp反映在当前环境条件下的真实压力值。基于得到时域特征矩阵，并基于压力空间分布特征矩阵对初始时域特征矩阵进行空间约束优化处j)为第i,j位置处的压力值，(x,y)为该时间窗口内的压力重心坐(xy)时，对定长压力数据序列进行多尺度频谱分解运算，以得到压力波动多频段特征矩阵F;。采用小波变换或快速傅里叶变换将压力数据分解为不同频率成分。假设对每个定[0090]Fr,(r)-FFT(P)；A(f)=IF.;(f)l；[0100]对压力空间分布特征矩阵进行二值化阈值分割处理，得到压力分布状态标记矩[0102]根据当前时刻的状态向量对三态马尔可夫模型的状态转移矩阵进行参数更新计[0103]对动态状态转移概率矩阵进行最大似然概率计算，得到下一时刻的状态预测向L;(i,j)为矩阵中第i,j位置的状中s;表示第i个位置的状态类别。根据当前时刻的状态向量s，对三态马尔可夫模型的状A,(i,j)表示状态从i转移到j的概率，P(s,=jls,,=i)为条件概率，不同类别上的概率分布，得到压力状态转移概率矩阵该矩阵用于描述系统在不同趋势。假设历史状态序列为(s-…,s,-)，则状态演化特征向量通过计算历史状态和当前状态之间的相似度得到：向量包含压力响应的主要模式和特征。对压力响应特征向量vr映射，得到初始响应预测矩阵Rinir。将初始响应预测[0135]基于PID控制参数矩阵对初始安全限值矩阵进行闭环验证运算，得到压力安全限t处的压力响应与后续时刻的相关性，t为时序延迟。t的跟踪误于确保系统的压力调节始终在安全范围内。将安全约束边界矩阵与压力响应预测矩阵[0161]e(t)=ps-ps；I:(t)I:(t)[0165]I.(r)-FFT(I:(i))；[0178]基于所述气压调节驱动信号对系统输出进行压力响应数得到压力跟踪误差序列；[0180]基于所述压力跟踪误差序列对执行器的驱动电压和驱动电流进行高频采样和双[0181]根据所述多尺度误差统计特征向量和所述双频系统能耗特征向量构建双重性能[0182]基于所述分级性能评价结果对所述三态马尔可夫模型的状态转移矩阵进行参数[0184]对所述多时域优化压力响应矩阵与实际压力响应进行偏差分析和行分级模型参[0185]将所述多级模型修正参数矩阵与所述多级更新后的状态转移矩阵进行多层级参误差序列和第二压力跟踪误差序列；[0188]基于第一压力跟踪误差序列对执行器的第一驱动电压和第一驱动电流进行高频[0189]根据多尺度误差统计特征向量和双频系统能耗特征向量构建第一控制性能评价[0190]基于分级性能评价结果对三态马尔可夫模型的状态转移矩阵进行第一参数粗调根据粗调状态转移参数更新量和精调状态转移参数更新量对状态转移矩阵进行分级递进[0192]对多时域优化压力响应矩阵与实际压力响应进行第一偏[0193]将多级模型修正参数矩阵与多级更新后的状态转移矩阵进行多层级参数递进融值计算，得到第一压力跟踪误差序列和第二压力跟踪误差序列Birsea。假设设定[0197]其中，和分别表示在时间处第一和第二压力响应序列的rF;。[0203]Fenergy表示系统在高频和低频两个不同频率下F;Ar。粗调参数更新的目标是快速响应系统的性能变化，而精调则用于对状态力响应矩阵R;Fi-ho和长期响应偏差特征向量Fi-ing。修正参数矩阵与多级更新后的状态转移矩阵进行多层级参数递进融合运算，得到目标状态转移参数矩阵Arinai。该矩阵是经过多次更新和校正后得到的最[0207]转换模块201，用于对压力传感阵列采集的原始压力信号进行数字化转换和温湿[0208]计算模块202，用于基于压力数据矩阵和压力梯度矩阵计算压力分布质心和压力[0209]识别模块203，用于将压力空间分布特征矩阵和压力时域特征矩阵输入三态马尔[0210]求解模块204，用于根据压力状态转移概率矩阵和压力响应预测矩阵构建包含压力跟踪误差项和组织安全约束项的目标函数，求解得到PID控制参数矩阵和压力安全限值[0213]上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的中精确调节气压强度的压[0214]图3是本发明实施例提供的一