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建模与仿真|基于混合算法优化BP-PID控制的负压吸引器研究

汉斯出版社

2023-02-08

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导读：

负压伤口治疗技术(Negative Pressure Wound Therapy, NPWT)是一种创面治疗新技术，负压吸引器应用该技术广泛应用于临床伤口愈合治疗中。真空泵作为负压源是主要的工作部件，针对其存在外部干扰、传感器延迟以及建模不精确等引起的负压强度不稳定的现象，提出一种应用于真空泵的连续负压控制优化方法。首先，提取真空泵及导管等的关键参数，建立负压吸引器创面治疗过程中的数学模型；其次，结合BP神经网络和PID控制，通过识别并优化真空泵伺服动态控制参数，并反馈到控制器输入端；最后，引入灰狼算法(GWO)与粒子群算法(PSO)的混合算法优化BP神经网络，进一步提高神经网络的精度。通过仿真，与传统PID、BP-PID及PSO-BP-PID相比，所提出的混合算法分别提前了1.0s 、0.5 s和0.4 s，稳态误差分别减少了98%、90%和80%，且几乎无振荡和超调，并通过实验验证了应用于负压吸引器上有良好的控制效果。

基本信息：

基于混合算法优化BP-PID控制的负压吸引器研究

Research on Negative Pressure Aspirator Based on Hybrid Algorithm to Optimize BP-PID Control

作者：

赵力杰, 孙福佳：上海理工大学机械工程学院，上海；甘屹*：日本中央大学理工学部，日本东京

关键词:

负压伤口治疗技术；真空泵；BP神经网络；灰狼算法；粒子群算法；Negative Pressure Wound Therapy；Vacuum Pump；BP-PID；GWO；PSO

项目基金：

国家自然科学基金(No.51375314)资助项目

原文链接：

https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=60648

内容简介：

在汉斯出版社《建模与仿真》这本期刊中，有论文针对负压引流器的控制效果不理想问题，通过真空泵系统及负压动力系统参数建立了其数学模型，提出使用BP-PID对负压吸引清创过程进行动态控制，为了进一步提高控制效果和控制精度，通过将GWO和PSO结合的混合算法，对神经网络的初值进行选取优化，最后通过实验证明了提出的控制方法的有效性。

负压吸引器在创面处产生的压力是影响创面治疗效果的关键，而真空泵作为负压吸引器的重要组成部分，其稳定运行至关重要。由于容积变化、传感器信号的延迟以及建模不精确等因素的影响，负压吸引过程存在着一定的干扰和不确定性。自PID算法提出以来，它在自动控制技术中占据了非常重要的地位。传统PID通过提前离线调节设置参数，在面对复杂的实际控制对象时，依靠传统的人工整定方法会导致速度慢和不准确的问题。

应用BP-PID进行控制，虽然有效避免了振荡，但还是存在一定的超调，且趋于稳态用时依旧较长。引入了PSO算法的PSO-BP-PID控制相较于传统PID和BP-PID控制有效的减少了趋于稳态的用时，但仍存在一定的超调现象，说明单独应用PSO算法的寻优效果并不理想。而采用GWO和PSO的混合算法下的BP-PID控制的控制效果表现相对良好，不仅在很短的时间内就收敛至目标，且超调更小，验证了混合算法优化下控制的有效性。