一种人工心脏泵多目标生理控制方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本发明属于生物医学工程技术领域，涉及一种人工心脏泵多目标生理控制 方法、装置及存储介质。

背景技术

心力衰竭是当今医学界共同面临的难题，心脏移植是心衰最好的解决方法， 但每年可移植的心脏数量极少，且受匹配的影响也很大。人工心脏泵自问世以 来顺利用作心脏移植的桥梁，成了众多心衰患者延长生存期的有效途径。在心 衰治疗过程中，尽可能维持心衰患者正常生理特征是治疗成功与否的关键。能 够根据身体的新陈代谢需求进行调整的控制系统的发展称为生理控制。人工心 脏泵控制的目的是在维持适当压力灌注的同时提供足够的心输出量，并有效提 高生物相容性，因此研究人员提出了生理控制的新方法。为了实现这一目标， 国内外学者已经开展了大量研究和开发，比如基于速度调制的反馈控制、基于 流量、主动脉压反馈的控制、基于心率调制的反馈控制等。近年来，随着心血 管与生物医学工程的快速发展，越来越多人工心脏泵采用了更为先进的仿生模 式，对生理控制方法的性能也提出了更高的要求。

目前大部分生理控制方法在设计时都会加入传感器，来获得血流动力学信 息，如CN114588532A公开一种基于生物医学工程的人工心脏智能控制方法， 该智能控制方法具体如下：步骤一：信号获取，通过内部采集模块和外部传感 模块获取泵体状态信号和人体生理信号；步骤二：信号预处理及数据提取，对 所述泵体状态信号和人体生理信号进行差分放大和滤波修正，并对其进行计算， 得到计算结果，同时提取存储于微机存储模块中人体生理信号的正常阈值区间， 以及在正常阈值区间内的泵体状态信号；步骤三：阈值判断，判断所述计算结 果是否处于正常阈值区间内，若处于，则跳到步骤四，反之，则跳到步骤六； 步骤四：时长判断，判断所述计算结果是否处于正常时长区间内，若处于，则 跳到步骤五，反之，则跳到步骤六；步骤五：线性控制，基于所述正常阈值区 间内的泵体状态信号对人工心脏泵体进行恒流控制；步骤六：非线性控制，基 于深度学习模型对人工心脏泵体进行动态非线性控制。但传感器的存在会让控 制系统变得复杂，同时也会增加感染的风险。另一方面，影响人工心脏泵生理 控制性能的因素很多，而目前大部分研究仅针对单一变量和稳定状态进行控制， 这可能会因忽略其他因素和动态变化的影响而无法实现最优控制。而且，各个 因素的综合控制和最终控制对象——泵用电机的转速之间是相互联系的，在设计控制系统的时候也应该考虑到这一点。

综上所述，如何提供一种高效仿生的人工心脏泵控制方法，是人工心脏泵 领域亟需解决的问题之一。

发明内容

针对现有技术不足和实际需求，本发明提供一种人工心脏泵多目标生理控 制方法、系统、装置及存储介质，基于分层控制的思想，将人工心脏泵复杂的 控制系统通过分层思想简单化，每一层各尽其职，共同工作满足心衰患者血流 灌注的需要。

为达上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种人工心脏泵多目标生理控制方法，所述方法包 括：

建立心血管循环系统和人工心脏泵的耦合模型；

采用遗传粒子群算法优化滑模控制器的参数；

以心率、平均动脉压、最小泵流量、身体活动水平和临床状况为输入量， 输入变论域模糊控制器，输出血流量最佳目标值；

利用主动脉压和血流量滑模观测器分别计算主动脉压和血流量，将所述血 流量最佳目标值与血流量输入血流量自适应PI反馈控制器进行计算，输出信号， 并将信号输入优化后滑模控制器中，通过滑模控制器控制人工心脏泵的电机转 速，控制血流量的动态变化。

本发明中，基于分层控制的思想，将人工心脏泵控制过程分为三层：电机 速度控制层、心脏泵流量反馈控制层、多目标生理控制层。所述多目标生理控 制层以心率、平均动脉压、最小泵流量、身体活动水平和临床状况为输入，心 脏泵流量反馈控制层的目标值为输出，设计了变论域模糊控制器，获得了考虑 到患者自身状态和临床情况的最佳流量目标值；所述心脏泵流量反馈控制层引 入了流量自适应PI反馈调节机制，将血流量稳定在最佳目标值；所述电机速度 控制层采用基于遗传粒子群算法的电机双闭环滑模控制方法，使得泵转速能快 速响应，以提供稳定血流量输出，将人工心脏泵复杂的控制过程通过分层思想简单化，每一层各尽其职，共同工作满足心衰患者血流灌注的需要，可以根据 患者状态动态调整泵转速，进而提高患者的生活质量。

本发明中，采用了基于遗传粒子群(GAPSO)算法的人工心脏泵用电机滑 模控制方法，通过引入非奇异终端滑模控制器，提高人工心脏泵用电机的转速 性能，并利用遗传粒子群算法优化滑模控制器的性能参数，使得电机转速更好 地匹配血流量的动态变化。

本发明中，结合电网络等效理论，建立出心血管循环系统电网络模型，在 心血管的电网络系统中将人工心脏泵从左心室连接至主动脉，形成心血管循环 系统与人工心脏泵耦合模型。

优选地，心血管循环系统与人工心脏泵耦合模型的状态方程有如下的总体 格式：

其中，ω(t)代表人工心脏泵的转速，b是一个常数向量，r(x)为斜坡函数， 该函数用于表征瓣膜处的血流量，当心脏处于充盈期时心房压力x

优选地，所述人工心脏泵的转矩T

式中，u表示初始相位角；λ

优选地，所述滑模控制滑模控制器包含滑模面设计和控制律设计两个部分。

本发明中，选择非奇异滑模面作为人工心脏泵用电机滑模控制器的滑模面， 其公式为：

式中，β>0，p和q(p>q)为正奇数，且1

此时控制系统从任意初始状态到达平衡状态的时间可表示为：

而对于控制律，本发明则采用目前性能较优的指数趋近律，即

其中

人工心脏泵用无轴承永磁电机的控制系统为二阶非线性动态系统，其一般 表达式为：

式中，X＝[x

联立公式(1)与公式(5)，可得：

假设无轴承永磁电机转子的转速给定量为ω

联立公式(1)与公式(7)，可得

综上，转子转速误差系统状态方程可表示为：

优选地，所述身体活动水平由患者根据自身所处的状态设定，分为休息(轻 度)、中度(步行)和剧烈活动(上楼梯)三种状态。

优选地，所述临床状况划分为5个等级，1级为心脏功能非常差，2级为心 脏功能较差，3级为心脏功能一般，4级为心脏功能受损较小，5级为心脏功能 轻微受损(或者恢复得较好)。

优选地，所述变论域模糊控制器中模糊系统规则基于心力衰竭和人工心脏 泵工作的知识，根据一般循环调节系统定义，并根据其输入变量及其与生理控 制系统的相互作用进行分组。

优选地，所述模糊系统规则如表1所示。

表1

HR为心率，MAP为平均动脉压，PP为患者临床状况，AL为患者身体活 动水平，MF为人工心脏泵最小血流量。

优选地，所述方法还包括采用心率自适应控制策略控制人工心脏泵心率。

优选地，所述心率自适应控制策略采用非参数模型自适应控制理论。

优选地，所述人工心脏泵多目标生理控制方法还包括采用搏动辅助控制算 法控制主动脉压差。

优选地，所述搏动辅助控制算法包括：

A.以主动脉压为变量设计滑模控制器，并设定反馈调节机制：引入两个相 互转换的主动脉压高低参考值，通过使主动脉压在两极限值之间跳动，将主动 脉压差稳定在高低参考值范围内；

B.根据心衰患者的实际情况设定平均主动脉压目标值，并以该目标值设计 滑模控制器，控制平均主动脉压。

本发明中，采用心率自适应控制策略和搏动辅助控制算法，一方面可以随 人体状态变化动态调整心脏泵参数，提高心脏泵在控制上的动态仿生性能；另 一方面可以增大主动脉压差，提高血液的仿生搏动性。

优选地，所述人工心脏泵的电机为无轴承永磁电机。

优选地，所述方法还包括将最小左心室压力x

本发明中，增加了预防抽吸调节机制，可以预防人工心脏泵抽吸现象的发 生。

第二方面，本发明提供一种人工心脏泵多目标生理控制系统，所述系统基 于心血管循环系统和人工心脏泵的耦合模型，所述系统包括多目标生理控制模 块、心脏泵流量反馈控制模块和电机速度控制模块。

所述多目标生理控制模块用于执行包括：

以心率、平均动脉压、最小泵流量、身体活动水平和临床状况为输入量， 输入变论域模糊控制器，输出血流量最佳目标值。

所述心脏泵流量反馈控制模块用于执行包括：

利用主动脉压和血流量滑模观测器分别计算主动脉压和血流量，将所述血 流量最佳目标值与血流量输入血流量自适应PI反馈控制器进行计算，输出信号；

所述电机速度控制模块用于执行包括。

将自适应PI反馈控制器输出的信号输入滑模控制器中，通过滑模控制器控 制人工心脏泵的电机转速，控制血流量的动态变化，所述滑模控制器经过遗传 粒子群算法优化。

优选地，心血管循环系统与人工心脏泵耦合模型的状态方程有如下的总体 格式：

优选地，所述人工心脏泵的转矩T

优选地，所述多目标生理控制模块还包括采用心率自适应控制策略控制人 工心脏泵心率。

优选地，所述心率自适应控制策略采用非参数模型自适应控制理论。

优选地，所述多目标生理控制模块还包括采用搏动辅助控制算法控制主动 脉压差。

优选地，所述搏动辅助控制算法包括：

A.以主动脉压为变量设计滑模控制器，并设定反馈调节机制：引入两个相 互转换的主动脉压高低参考值，通过使主动脉压在两极限值之间跳动，将主动 脉压差稳定在高低参考值范围内；

B.根据心衰患者的实际情况设定平均主动脉压目标值，并以该目标值设计 滑模控制器，控制平均主动脉压。

优选地，所述人工心脏泵的电机为无轴承永磁电机。

优选地，所述心脏泵流量反馈控制模块还包括将最小左心室压力x

第三方面，本发明提供一种人工心脏泵多目标生理控制装置，所述装置包 括系统监控界面、计算机、控制器、人工心脏泵、流量计、压力传感器、阻力 调节器，所述计算机执行第一方面所述的人工心脏泵多目标生理控制方法。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介 质上存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一项所 述的人工心脏泵多目标生理控制方法。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明的人工心脏泵多目标生理控制方法，将人工心脏泵复杂的控制 系统通过分层思想简单化，每一层各尽其职，共同工作满足心衰患者血流灌注 的需要；其中多目标生理控制层综合考虑了血流量、主动脉压、心率、身体活 动水平和临床状况这五个性能指标，可以根据患者状态动态调整泵转速，进而 提高患者的生活质量；

(2)本发明的人工心脏泵多目标生理控制方法，增加了心率自适应控制策 略和搏动辅助控制算法，可以随心率变化动态调节血流量，还可以增大主动脉 压差，提高血液的仿生搏动性，另外，本发明的控制方法还预防人工心脏泵抽 吸现象的发生；

(3)本发明在电机控制上采用了基于GAPSO算法的泵用电机滑模控制方 法，该方法在改进滑模控制的基础上又对控制器的性能参数进行了优化，使得 电机转速更好的匹配人工心脏泵血流量的动态变化。

附图说明

图1为本发明的人工心脏泵多目标生理控制方法的控制系统框图；

图2为本发明心血管循环系统与人工心脏泵耦合模型图；

图3为本发明遗传粒子群算法的流程图；

图4为本发明的血流量反馈控制流程图；

图5A为本发明的多目标变论域模糊控制器中主动脉压隶属度函数图；

图5B为本发明的多目标变论域模糊控制器中心率隶属度函数图；

图5C为本发明的多目标变论域模糊控制器中身体活动水平隶属度函数图；

图6A为为本发明控制方法下的主动脉压情况图；

图6B为为本发明控制方法下的血流量情况图；

图7A为包括本发明控制方法在内的四种人工心脏泵生理控制方法的主动 脉压动力学对比结果图；

图7B为包括本发明控制方法在内的四种人工心脏泵生理控制方法的血流 量动力学对比结果图。

具体实施方式

为进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合实施例和附图 对本发明作进一步地说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅仅用 于解释本发明，而非对本发明的限定。

实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或 条件，或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可 通过正规渠道商购获得的常规产品。

在本发明实施方式中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵 盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不 仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种 过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句 “包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者 设备中还存在另外的相同要素。

本发明的具体实施方式中提供一种人工心脏泵多目标生理控制方法，控制 系统框图如图1所示。

本发明基于分层控制的思想，将控制系统分为三层：电机速度控制层、心 脏泵流量反馈控制层、多目标生理控制层。位于第三层的多目标生理控制层采 用变论域模糊算法对心率(HR)、平均动脉压(MAP)、最小泵流量、身体活动 水平和临床状况等参数指标进行综合考虑，最后输出目标血流量至第二层，用 于调整人工心脏泵的血流量。另外，第三层还增加了心率自适应控制器和搏动 辅助控制器，一方面可以随人体状态变化动态调整心脏泵参数，提高心脏泵在 控制上的动态仿生性能；另一方面可以增大主动脉压差，提高血液的仿生搏动 性。第二层心脏泵流量反馈控制层的作用在于通过保证血流量满足心衰患者人体的血流灌注需求，其中血流量反馈控制器把第三层得到的患者血流量最佳目 标值与血流量滑模观测器得到的血流量估计值进行了处理，并将信号输出给第 一层电机的滑模控制器，通过控制人工心脏泵用电机的转速调节血流量，使得 血流量在任意时刻均满足需求。第一层为电机速度控制层，其保证的是电机转 速的动态性能。在本发明控制系统中，采用了基于GAPSO算法的人工心脏泵 用无轴承永磁薄片电机滑模控制方法，通过引入非奇异终端滑模控制器，提高 人工心脏泵用电机的转速性能，并利用遗传粒子群算法优化滑模控制器的性能 参数，使得电机转速更好的匹配血流量的动态变化。

实施例1

本实施例提供一种人工心脏泵多目标生理控制方法。

第一步，建立心血管循环系统与人工心脏泵耦合模型。

结合电网络等效理论，建立出心血管循环系统电网络模型。然后根据人工 心脏泵在临床上的实际应用，在心血管的电网络系统中将人工心脏泵从左心室 连接至主动脉，形成心血管循环系统与人工心脏泵耦合模型，如图2所示，该 模型是方法验证的基础。

图2模型中的下半部分从左至右即x

表2

通过对心血管循环系统电网络中各个节点列写基尔霍夫定理，推导出心血 管循环系统与人工心脏泵耦合模型的状态方程有如下的总体格式：

其中，ω(t)代表人工心脏泵的转速，b是一个常数向量。r(x)为斜坡函数， 该函数用于表征瓣膜处的血流量，当心脏处于充盈期时心房压力x

第二步，建立人工心脏泵转矩数学模型。

根据人工心脏泵用无轴承永磁电机的工作原理及麦克斯韦方程，可推导出 转矩T

式中，u表示初始相位角；λ

第三步，针对图1中的电机速度控制层设计滑模控制器。

滑模控制包含了滑模面设计和控制律设计两个部分：

选择非奇异滑模面作为人工心脏泵用电机滑模控制器的滑模面，其公式为：

式中，β>0，p和q(p>q)为正奇数，且1

此时控制系统从任意初始状态到达平衡状态的时间可表示为：

而对于控制律，本发明则采用目前性能较优的指数趋近律，即

其中

人工心脏泵用无轴承永磁电机的控制系统为二阶非线性动态系统，其一般表 达式为：

式中，X＝[x

联立公式(1)与公式(5)，可得

假设无轴承永磁电机转子的转速给定量为ω

联立公式(:1)与公式(7)，可得

综上，转子转速误差系统状态方程可表示为

虽然滑模控制在无轴承永磁电机控制上效果显著，但也存在着因产生高频 颤动导致其滑模控制系统不稳定等缺陷，主要原因在于滑模函数中参数设置不 当。针对该问题，本发明将遗传粒子群(GAPSO)算法应用至滑模控制器的参 数优化中，如图3所示，通过图3的步骤可完成控制器参数的优化。

第四步，针对图1中的心脏泵流量反馈控制层设计流量自适应PI反馈调节 机制，其详细流程如图4所示，由图4可知，在心脏泵流量反馈控制层中，首 先设计了主动脉压、血流量滑模观测器，其检测原理是电机旋转时转速、电流 与流量、压差之间存在对应关系，可通过心血管循环系统与人工心脏泵耦合模 型对血流量的观测估计人工心脏泵的工作状态是否提供了足够的生理灌注。其 次，设计心脏泵血流量自适应PI反馈控制器，将第三层得到的心衰患者目标最 佳目标值与血流量滑模观测器得到的血流量估计值进行计算，并将信号输出给 第一层电机的滑模控制器中，从而通过控制转速控制血流量的动态变化。

同时，从图1可以看出，在心脏泵流量反馈控制层还设计了预防抽吸调节 机制，该机制的设计原理为：根据临床实验表明，当左心室压接近0mmHg时， 意味着可能发生抽吸现象，为了更加保险，本发明将最小左心室压力x

第五步，针对图1中的多目标生理控制层，设计多目标变论域模糊控制器。

采用了变论域模糊控制算法来处理多目标生理控制层，首先需要设计目标 变量，本发明的多目标生理控制共设置5个目标变量。其中，控制器的输入量 为心率(HR)、平均动脉压(MAP)、最小泵流量、身体活动水平(PP)和临床 状况这5个变量，控制器的输出量为血流量最佳目标值。在这些输入变量中， 前3个输入变量可以通过观测器估计获得，后2个输入变量较为特殊，需要人 为设定。比如身体活动水平需要患者根据自身所处的状态设定，分为休息(轻 度)、中度(步行)和剧烈活动(上楼梯)三种状态，后期可通过旋转控制面板按钮完成该变量的设定。而临床状况则是划分为5个等级，需要基于根据患者 临床状况和恢复状况的数据，判定患者处于哪种等级。比如等级为1表示心脏 功能非常差，这意味着人工心脏泵的辅助作用更强。而等级为5时则表示心脏 功能受损比较小(或者恢复得较好)，此时意味着人工心脏泵将有轻微作用。

图5A-图5C展示了变论域模糊控制器中变量的隶属度函数，由于篇幅限制， 本实施例仅展示主动脉压(图5A)、心率(图5B)和身体活动水平(图5C) 的隶属度函数。模糊系统规则是基于心力衰竭和人工心脏泵工作的知识，根据 一般循环调节系统定义的，并根据其输入变量及其与生理控制系统的相互作用 进行分组。在模糊规则的构建过程中，要综合考虑血液循环系统、人工心脏泵 的回流、脉动、血流动力学情况、心率动态变化以及专家建议等，规则的优化 遵循启发式方法，并且各个规则之间是相互联系的。如果输入和血流动力学变 量不一致，模糊控制器将会采取安全行动，比如，当患者在停止后忘记将运动 条件切换回休息状态时，模糊规则将会起作用，会将控制系统停留在休息状态 的设置并发出提醒。表3总结了变论域模糊控制器中使用的模糊规则，将上述 模糊规则通过MATLAB以m文件的形式写入控制系统，即可实现对人工心脏 泵多目标变论域的模糊控制，从而获得最适合心衰患者的最佳血流量目标值。

表3

以上是本发明人工心脏泵多目标生理控制方法的步骤，为了验证上述方法 的有效性。本实施例将该控制方法和模糊规则通过S-function的形式写入心血 管与人工心脏泵耦合系统模型中。设置好参数后，先将写有模糊规则的FIS文 件运行，获得血流量最佳目标值后，再运行心血管与人工心脏泵耦合模型，得 到人工心脏泵的血流动力学情况，选取其中最重要的性能指标主动脉压(Pao) 和血流量(Q

目前临床应用的工作模式有三种：恒流辅助模式(大部分人工心脏泵产品 模式)、共搏辅助模式、反搏辅助模式，本发明的控制方法属于共搏辅助模式的 延申和改进。为了进一步凸显本发明生理控制方法的优势，分别对恒流辅助方 法、常规共搏辅助方法、反搏辅助方法以及本发明控制方法这四种方法进行了 对比分析。通过MATLAB/Simulink在搭建的心血管与人工心脏泵耦合系统模 型中分别加入上述方法，设置同样的参数和环境，并将各个方法的主动脉压和 血流量结果绘制在同一张图上，并汇总各个方法的数据表对结果进行定量分析， 如图7A和图7B所示。由对比结果可知，本发明设计的方法在主动脉压和血流 量上均具有一定优势，在主动脉压上，四种方法均可以达到正常主动脉压范围， 并且恒流辅助模式和反搏辅助模式甚至具有更高的主动脉压(110～120mmHg)， 这是因为本发明设置恒流辅助模式的速度始终固定在最高转速，而反搏辅助则 是因为它在相位上相差二分之一个周期，使得该模式下人工心脏泵在受损心脏 没泵血的舒张期也会辅助泵血；但是，这两种模式有一个致命的缺陷，那就是 主动脉压差很小，恒流辅助模式的脉压差为14mmHg，而反搏辅助模式仅仅只 有10mmHg，而正常值处于30～40mmHg，这会导致血液搏动性能大大降低， 极大影响受损心脏的恢复，相比之下，两种共搏方法的主动脉压差均处于一个 较大数值，常规共搏辅助的脉压差为26mmHg，而本发明方法下的脉压差为31 mmHg，与常规共搏辅助相比，本发明方法进一步提高了血液仿生搏动性，在 血流量上，反搏和横流虽然最大血流量值不高，但由于自身特性它们在辅助的 整个周期内都能保证一定血流量，而不是从0开始，因此在一个心周期内的心 输出也不会很低，稍低于共搏辅助模式和正常值，在两种共搏辅助模式中，本 发明控制方法在最大血流量和心输出上均具有一定优势，其中最大血流量可达279mL/s，心输出可达4.94L/min，为全身的血流灌注需求提够了良好的条件， 上述对比分析验证了本发明基于分层思想和变论域模糊算法的人工心脏泵多目标生理控制方法的优越性。

综上所述，本发明的人工心脏泵多目标生理控制方法，将人工心脏泵复杂 的控制系统通过分层思想简单化，每一层各尽其职，共同工作满足心衰患者血 流灌注的需要；其中多目标生理控制层综合考虑了血流量、主动脉压、心率、 身体活动水平和临床状况这五个性能指标，可以根据患者状态动态调整泵转速， 进而提高患者的生活质量。

申请人声明，本发明通过上述实施例来说明本发明的详细方法，但本发明 并不局限于上述详细方法，即不意味着本发明必须依赖上述详细方法才能实施。 所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明产品各原 料的等效替换及辅助成分的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范 围和公开范围之内。