基于模糊自適應PID控制的磁納米粒子產熱優化方法
基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法
技術領域
1.本發明涉及交變磁場中磁納米粒子的建模技術領域，具體涉及一種基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法。
背景技術：
2.新興技術隨著科技的發展不斷涌現，近年來，磁納米熱療以其安全性高、副作用少、靶向性高等優勢成為了一種頗具潛力的組織熱消融技術。在交變磁場的作用下，磁納米粒子可以將磁場能量轉化為熱能，從而使得目標區域的溫度提高至42℃-46℃，實現局部組織消融的目的。
3.在磁納米熱療中，需要保持目標區域溫度在42℃-46℃的范圍內，使得組織內溫度能殺死特定細胞，同時又不破壞正常組織。因此，在磁納米熱療中需要對磁納米粒子的產熱進行控制與優化，從而提高磁納米熱療中溫度的精確性和穩定性。
技術實現要素：
4.有鑒于此，本發明的目的在于提供一種基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，實現了通過模糊自適應pid控制磁納米粒子在交變磁場的作用下的產熱值，進而有效控制組織區域的溫度分布。
5.為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：
6.一種基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，包括以下步驟：
7.步驟s1：構建生物組織的幾何模型；
8.步驟s2：基于生物組織的幾何模型，構建pennes生物傳熱模型，并預測生物組織內的溫度分布；
9.步驟s3：通過pid算法控制交變磁場加熱功率；
10.步驟s4：基于pid控制交變磁場加熱功率，判斷區域最高溫度是否收斂于設定值，若不是則利用模糊控制器對pid算法的參數進行整定，是則跳轉至步驟s5；
11.步驟s5：將整定后的參數用于pid算法中并輸出優化后的溫度控制曲線。
12.進一步的，所述生物組織的幾何模型由一個圓和一個橢圓構成，其中，半徑為r1的圓代表第一組織區域，長軸為a、短軸為b的橢圓代表第二組織區域，其中第一組織區域包含在第二組織區域中。
13.進一步的，所述pennes生物傳熱模型為：
[0014][0015]
其中，ρ、c、t、k分別表示組織的密度、比熱容、絕對溫度、熱傳導系數，ωb、ρb、cb、tb分別表示血液灌注率、血液密度，血液比熱容、血液溫度，t表示磁納米粒子在交變磁場的作用下的加熱時間，符號表示哈密頓算子，qm表示單位體積的代謝熱量，α表示功率耗散的校正系數，p表示功率耗散。
[0016]
進一步的，所述預測生物組織內的溫度分布，具體為：設置組織區域的屬性參數，并采用有限元的方法求解pennes生物傳熱模型，其中，組織區域參數包括組織的密度、比熱容、導熱系數。
[0017]
進一步的，所述pid算法的控制方程為：
[0018]
error(t)＝yd(t)-y(t)
[0019][0020]
其中，error(t)表示設定溫度yd(t)與實際輸出溫度y(t)之間的差值，u(t)表示pid控制方程，k
p
表示比例系數，ki表示積分時間常數， kd表示微分時間常數。
[0021]
進一步的，所述所述步驟s4具體包括以下步驟：
[0022]
步驟s41：給定pid控制的初始參數k
p
、ki、kd；
[0023]
步驟s42：求誤差error(t)和誤差的導數
[0024]
步驟s43：確定輸入隸屬度函數，對誤差error(t)和誤差的導數進行模糊化；
[0025]
步驟s44：確定模糊規則，對參數k
p
、ki、kd進行模糊整定；
[0026]
步驟s45：確定輸出隸屬度函數，對輸出的模糊量解模糊得到精確量；
[0027]
步驟s46：將k
p
、ki、kd的初始值與步驟s45求得的精確值進行線性組合構成pid方程新的控制量，并將新的控制量帶回pid控制方程，判斷溫度是否收斂于設定值；如果溫度不收斂于設定值，則需要重復以上步驟直至溫度收斂于設定值。
[0028]
進一步的，所述模糊化是將誤差和誤差的導數的大小通過語言形式描述，模糊子集為：{nb，nm，ns，zo，ps，pm，pb},分別代表{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}。
[0029]
進一步的，所述去模糊化采用重心法求解模糊輸出，其表達式為：
[0030][0031]
其中，z0表示模糊控制器輸出量解模糊后的精確值，μc(zi)表示zi的隸屬度值，zi為模糊控制量論域內的值。
[0032]
本發明與現有技術相比具有以下有益效果：
[0033]
本發明實現了通過模糊自適應pid控制磁納米粒子在交變磁場的作用下的產熱值，進而有效控制組織區域的溫度分布，從而有效改善了組織熱消融的效果，提高了控制的精度。
附圖說明
[0034]
圖1是本發明方法流程圖；
[0035]
圖2是本發明實施例中構建的幾何模型示意圖
[0036]
圖3是本發明實施例中未進行模糊自適應pid控制的溫度分布預測示意圖
[0037]
圖4是本發明一實施例中未進行模糊自適應pid控制的溫度曲線；
[0038]
圖5是本發明一實施例中模糊自適應pid控制的溫度曲線。
具體實施方式
[0039]
下面結合附圖及實施例對本發明做進一步說明。
[0040]
請參照圖1，本發明提供一種基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，包括以下步驟：
[0041]
步驟s1：構建生物組織的幾何模型；
[0042]
步驟s2：基于生物組織的幾何模型，構建pennes生物傳熱模型，并預測生物組織內的溫度分布；
[0043]
步驟s3：通過pid算法控制交變磁場加熱功率；
[0044]
步驟s4：基于pid控制交變磁場加熱功率，判斷區域最高溫度是否收斂于設定值，若不是則利用模糊控制器對pid算法的參數進行整定，是則跳轉至步驟s5；
[0045]
步驟s5：將整定后的參數用于pid算法中并輸出優化后的溫度控制曲線。
[0046]
較佳地，在本實施例中，所述步驟s1中所描述的幾何模型如圖 2所示，模型由一個圓和一個橢圓構成，其中，半徑為r1＝5mm的圓代表第一組織區域，長軸為a＝20mm、短軸為b＝15mm的橢圓代表第二組織區域，其中第一組織區域包含在第二組織區域中。
[0047]
較佳地，在本實施例中，所述步驟s2中構建pennes生物傳熱模型，預測生物組織內的溫度分布，其中，所述pennes生物傳熱模型為：
[0048][0049]
其中，ρ、c、t、k分別表示組織的密度、比熱容、絕對溫度、熱傳導系數，ωb、ρb、cb、tb分別表示血液灌注率、血液密度，血液比熱容、血液溫度，t表示磁納米粒子在交變磁場的作用下的加熱時間，符號表示哈密頓算子，qm表示單位體積的代謝熱量，α表示功率耗散的校正系數，p表示功率耗散。
[0050]
較佳地，在本實施例中，所述設置組織區域的屬性參數，并采用有限元的方法求解生物傳熱方程，組織內溫度分布如圖3所示，其中，組織區域參數包括組織的密度、比熱容、導熱系數。第一組織區域對應的參數數據為：1060kg
·
m-3
、3540j
·
kg-1
·
k-1
、0.52w
·
m-1
· k-1
，第二組織區域對應的參數數據為：1064kg
·
m-3
、4500j
·
kg-1
· k-1
、0.59w
·
m-1
·
k-1
。
[0051]
較佳地，在本實施例中，所述步驟s3中通過pid算法控制交變磁場加熱功率，所述pid算法的控制方程為error(t)＝yd(t)-y(t)
[0052][0053]
其中，error(t)表示設定溫度yd(t)與實際輸出溫度y(t)之間的差值，u(t)表示pid控制方程，k
p
表示比例系數，ki表示積分時間常數， kd表示微分時間常數。
[0054]
較佳地，在本實施例中，步驟s41：給定pid控制的初始參數k
p
＝ 1、ki＝0.05、kd＝
0.05；
[0055]
步驟s42：求誤差error(t)和誤差的導數
[0056]
步驟s43：確定輸入隸屬度函數，對誤差error(t)和誤差的導數進行模糊化；
[0057]
步驟s44：確定模糊規則，對參數k
p
、ki、kd進行模糊整定；
[0058]
步驟s45：確定輸出隸屬度函數，對輸出的模糊量解模糊得到精確量；
[0059]
步驟s46：將k
p
、ki、kd的初始值與步驟s45求得的精確值進行線性組合構成pid方程新的控制量，并將新的控制量帶回pid控制方程，判斷溫度是否收斂于設定值。如果溫度不收斂于設定值46℃，則需要重復以上步驟直至溫度收斂于設定值。圖4所示是中心點未進行模糊自適應pid控制的溫度曲線，圖5所示是中心點模糊自適應 pid控制的溫度曲線。
[0060]
較佳地，在本實施例中，步驟s4所述模糊化是將誤差和誤差的導數的大小通過語言形式描述，模糊子集為：{nb，nm，ns，zo， ps，pm，pb},分別代表{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}。
[0061]
較佳地，在本實施例中，步驟s4所述去模糊化采用重心法求解模糊輸出，其表達式為：
[0062][0063]
其中，z0表示模糊控制器輸出量解模糊后的精確值，μc(zi)表示zi的隸屬度值，zi為模糊控制量論域內的值。
[0064]
較佳地，在本實施例中，所述步驟s5中，將步驟s4中整定k
p
、 ki、kd用于pid算法中，并輸出優化后的溫度控制曲線。
[0065]
以上所述僅為本發明的較佳實施例，凡依本發明申請專利范圍所做的均等變化與修飾，皆應屬本發明的涵蓋范圍。
技術特征：
1.一種基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟s1：構建生物組織的幾何模型；步驟s2：基于生物組織的幾何模型，構建pennes生物傳熱模型，并預測生物組織內的溫度分布；步驟s3：通過pid算法控制交變磁場加熱功率；步驟s4：基于pid控制交變磁場加熱功率，判斷區域最高溫度是否收斂于設定值，若不是則利用模糊控制器對pid算法的參數進行整定，是則跳轉至步驟s5；步驟s5：將整定后的參數用于pid算法中并輸出優化后的溫度控制曲線。2.根據權利要求1所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述生物組織的幾何模型由一個圓和一個橢圓構成，其中，半徑為r1的圓代表第一組織區域，長軸為a、短軸為b的橢圓代表第二組織區域，其中第一組織區域包含在第二組織區域中。3.根據權利要求1所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述pennes生物傳熱模型為：其中，ρ、c、t、k分別表示組織的密度、比熱容、絕對溫度、熱傳導系數，ω
b
、ρ
b
、c
b
、t
b
分別表示血液灌注率、血液密度，血液比熱容、血液溫度，t表示磁納米粒子在交變磁場的作用下的加熱時間，符號表示哈密頓算子，q
m
表示單位體積的代謝熱量，α表示功率耗散的校正系數，p表示功率耗散。4.根據權利要求3所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述預測生物組織內的溫度分布，具體為：設置組織區域的屬性參數，并采用有限元的方法求解pennes生物傳熱模型，其中，組織區域參數包括組織的密度、比熱容、導熱系數。5.根據權利要求1所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述pid算法的控制方程為：error(t)＝y
d
(t)-y(t)其中，error(t)表示設定溫度y
d
(t)與實際輸出溫度y(t)之間的差值，u(t)表示pid控制方程，k
p
表示比例系數，k
i
表示積分時間常數，k
d
表示微分時間常數。6.根據權利要求1所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述所述步驟s4具體包括以下步驟：步驟s41：給定pid控制的初始參數k
p
、k
i
、k
d
；步驟s42：求誤差error(t)和誤差的導數
步驟s43：確定輸入隸屬度函數，對誤差error(t)和誤差的導數進行模糊化；步驟s44：確定模糊規則，對參數k
p
、k
i
、k
d
進行模糊整定；步驟s45：確定輸出隸屬度函數，對輸出的模糊量解模糊得到精確量；步驟s46：將k
p
、k
i
、k
d
的初始值與步驟s45求得的精確值進行線性組合構成pid方程新的控制量，并將新的控制量帶回pid控制方程，判斷溫度是否收斂于設定值；如果溫度不收斂于設定值，則需要重復以上步驟直至溫度收斂于設定值。7.根據權利要求6所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述模糊化是將誤差和誤差的導數的大小通過語言形式描述，模糊子集為：{nb，nm，ns，zo，ps，pm，pb},分別代表{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}。8.根據權利要求6所述的基于模糊自適應pid控制的磁納米粒子產熱優化方法，其特征在于，所述去模糊化采用重心法求解模糊輸出，其表達式為：其中，z0表示模糊控制器輸出量解模糊后的精確值，μ
c
(z
i
)表示z
i
的隸屬度值，z
i
為模糊控制量論域內的值。
技術總結
本發明涉及一種基于模糊自適應PID控制的磁納米粒子產熱優化方法，包括以下步驟：步驟S1：構建生物組織的幾何模型；步驟S2：基于生物組織的幾何模型，構建Pennes生物傳熱模型，并預測生物組織內的溫度分布；步驟S3：通過PID算法控制交變磁場加熱功率；步驟S4：基于PID控制交變磁場加熱功率，判斷區域最高溫度是否收斂于設定值，若不是則利用模糊控制器對PID算法的參數進行整定，是則跳轉至步驟S5；步驟S5：將整定后的參數用于PID算法中并輸出優化后的溫度控制曲線。本發明實現了通過模糊自適應PID控制磁納米粒子在交變磁場的作用下的產熱值，進而有效控制組織區域的溫度分布。進而有效控制組織區域的溫度分布。進而有效控制組織區域的溫度分布。
