基于心率的神经网络最小参数血泵滑模控制

• 作者: 刘慧博 刘木
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 血泵 滑模 RBF神经网络 最小参数法 心率
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 1796-1802
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201805022

摘要

设计一种智能算法,控制分体式血泵辅助自然心脏搏血,满足血液灌注需求.此算法结合了不依赖对象模型的滑模控制和具有最佳逼近特性的RBF神经网络设计控制器,并采用最小参数学习法设计自适应律,调整神经网络权值.为保证实时性,转速信号由血流量、血泵转速与心率的函数关系给定.通过与PID算法的对比研究表明:在RBF滑模控制下,血泵转速最大调节时间为0.23 s,稳态误差为5rpm,流量最大相对误差为0.89％,系统动静态性能良好,故RBF神经网络最小参数滑模控制算法充分满足血泵控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慧博	内蒙古科技大学信息工程学院	42	170	5.0	12.0
2	刘木	内蒙古科技大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0