一种呼吸机人机适配评估方法技术

本发明专利技术涉及呼吸机适配的技术领域，公开了一种呼吸机人机适配评估方法，包括：构建呼吸机人机适配参数控制模型；利用特征分解算法对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量；获取呼吸机人机适配特征数据集，利用特征分解算法分解得到特征数据集的特征分量，并建立呼吸机人机适配模型；基于呼吸机人机适配模型建立呼吸机人机适配评估模型，利用呼吸机人机适配评估模型实现呼吸机人机适配评估。本发明专利技术所述方法通过建立呼吸机人机适配评估模型，根据人机适配评估结果自适应修改参数，提高呼吸机人机适配性。提高呼吸机人机适配性。

【技术实现步骤摘要】
一种呼吸机人机适配评估方法


[0001]本专利技术涉及呼吸机适配评估的
，尤其涉及一种呼吸机人机适配评估方法。

技术介绍

[0002]由于环境污染和人口老龄化，呼吸系统疾病已成为国际四大慢性病之一，而家用呼吸机是其最有效的治疗手段，因此，国内呼吸机的市场规模以年均20％的速度递増。传统呼吸机参数调整需要人工修改参数，无法实现呼吸机参数的自适应修改。
[0003]鉴于此，本专利技术提出一种呼吸机人机适配评估方法，通过建立呼吸机人机适配评估模型，根据人机适配评估结果自适应修改参数，提高呼吸机人机适配性。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种呼吸机人机适配评估方法，目的在于(1)实现呼吸机人机适配性评估；(2)实现呼吸机人机适配参数的自适应控制。
[0005]实现上述目的，本专利技术提供的一种呼吸机人机适配评估方法，包括以下步骤：
[0006]S1：构建呼吸机人机适配参数控制模型；
[0007]S2：利用特征分解算法对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量；
[0008]S3：获取呼吸机人机适配特征数据集，利用特征分解算法分解得到特征数据集的特征分量，并建立呼吸机人机适配模型；
[0009]S4：基于呼吸机人机适配模型建立呼吸机人机适配评估模型，利用呼吸机人机适配评估模型实现呼吸机人机适配评估。
[0010]作为本专利技术的进一步改进方法：
[0011]所述S1步骤中构建呼吸机人机适配参数控制模型中的参数分布函数，包括：
[0012]构建呼吸机人机适配参数控制模型中的参数分布函数，所构建的参数分布函数为：
[0013][0014]其中：
[0015]Q表示呼吸机人机适配参数，包括呼吸机人机适配控制参数a以及呼吸机人机适配幅度调节参数b；在本专利技术一个具体实施例中，所述呼吸机人机适配控制参数包括控制呼吸机的电压值、功率等，所述呼吸机人机适配幅度调节参数包括调节呼吸机的速率、位置等；
[0016]f(t)表示在t时刻的人机适配多维参数模型，f(t)＝a
t
β
t
+b
t
γ
t
，a
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配控制参数，b
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配幅度调节参数，β
t
以及γ
t
分别为a
t
和b
t
的系数；
[0017]建立人机适配参数任务流c：
[0018][0019]其中：
[0020]q表示人机适配参数的尺度因子，将其设置为2。
[0021]所述S1步骤中基于参数分布函数构建呼吸机人机适配参数控制模型，包括：
[0022]建立呼吸机各组件之间的联合概率密度函数：
[0023][0024]其中：
[0025]p
k
表示呼吸机中组件k的解耦率，所述组件k的解耦率表示组件k与其他组件不存在连接关系的概率；
[0026]构建呼吸机人机适配参数控制模型：
[0027][0028]其中：
[0029]Y(Q)为所建立的人机适配参数控制模型。
[0030]所述S2步骤中对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量，包括：
[0031]根据所构建的呼吸机人机适配参数控制模型，利用特征分解算法对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量，所述特征分解算法流程为：
[0032]1)获取人机适配参数矩阵W：
[0033][0034]其中：
[0035]Q
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配参数；
[0036]a
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配控制参数，b
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配幅度调节参数；
[0037]2)对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解：
[0038][0039]其中：
[0040]x表示分解得到的人机适配参数特征；
[0041]3)对分解得到的人机适配参数特征进行解析，得到人机适配参数特征分量：
[0042][0043]其中：
[0044]L(a
i
,b
i
)为人机适配参数组合为(a
i
,b
i
)的特征分量。
[0045]所述S3步骤中获取呼吸机人机适配特征数据集，利用上述步骤的特征分解算法对
特征数据集进行分解处理，包括：
[0046]获取呼吸机人机适配特征数据集R＝{r1,r2,
…
,r
j
,
…
,r
n
}，其中r
j
表示第j组呼吸机人机适配特征数据，所述呼吸机人机适配特征数据包括呼吸机人机适配参数以及人机适配评估分数；
[0047]对于呼吸机人机适配特征数据集R中任意一组呼吸机人机适配特征数据r
n
，满足下述条件：
[0048][0049]其中：
[0050]f
n
(t)表示呼吸机人机适配特征数据r
n
的人机适配多维参数模型。
[0051]所述S3步骤中建立呼吸机人机适配模型，包括：
[0052]计算呼吸机人机适配模型的可靠性参数：
[0053][0054]其中：
[0055]u
i
表示呼吸机人机适配幅度调节频率；
[0056]建立呼吸机人机适配模型U(r
j
)：
[0057]U(r
j
)＝log2[ε
‑
r
j
∫
0π
Y(Q)dQ]‑
||Y(Q)
‑
c||3[0058]其中：
[0059]Y(Q)为所建立的人机适配参数控制模型；
[0060]c表示人机适配参数任务流。
[0061]所述S4步骤中基于呼吸机人机适配模型建立呼吸机人机适配评估模型，利用所建立的呼吸机人机适配评估模型实现人机适配评估，包括：
[0062]根据所建立的呼吸机人机适配模型，建立呼吸机人机适配评估目标函数：
[0063][0064]其中：
[0065]Y表示人机适配参数控制模型，U表示呼吸机人机适配模型，Q表示呼吸机人机适配参数；
[0066]f(t)表示在t时刻的人机适配多维参数模型；
[0067]F(t)表示呼吸机人机适配参数的参数分布函数；
[0068]θ表示呼吸机人机适配系数矩阵；
[0069]计算得到呼吸机人机适配评估概率密度函数：
[0070][0071]其中：
[0072]p(Q)为呼吸机各组件之间的联合概率密度函数；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种呼吸机人机适配评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建呼吸机人机适配参数控制模型；S2：利用特征分解算法对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量；S3：获取呼吸机人机适配特征数据集，利用特征分解算法分解得到特征数据集的特征分量，并建立呼吸机人机适配模型；S4：基于呼吸机人机适配模型建立呼吸机人机适配评估模型，利用呼吸机人机适配评估模型实现呼吸机人机适配评估。2.如权利要求1所述的一种呼吸机人机适配评估方法，其特征在于，所述S1步骤中构建呼吸机人机适配参数控制模型中的参数分布函数，包括：构建呼吸机人机适配参数控制模型中的参数分布函数，所构建的参数分布函数为：其中：Q表示呼吸机人机适配参数，包括呼吸机人机适配控制参数a以及呼吸机人机适配幅度调节参数b；f(t)表示在t时刻的人机适配多维参数模型，f(t)＝a
t
β
t
+b
t
γ
t
，a
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配控制参数，b
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配幅度调节参数，β
t
以及γ
t
分别为a
t
和b
t
的系数；建立人机适配参数任务流c：其中：q表示人机适配参数的尺度因子，将其设置为2。3.如权利要求2所述的一种呼吸机人机适配评估方法，其特征在于，所述S1步骤中基于参数分布函数构建呼吸机人机适配参数控制模型，包括：建立呼吸机各组件之间的联合概率密度函数：其中：p
k
表示呼吸机中组件k的解耦率，所述组件k的解耦率表示组件k与其他组件不存在连接关系的概率；构建呼吸机人机适配参数控制模型：其中：Y(Q)为所建立的人机适配参数控制模型。4.如权利要求3所述的一种呼吸机人机适配评估方法，其特征在于，所述S2步骤中对呼
吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量，包括：根据所构建的呼吸机人机适配参数控制模型，利用特征分解算法对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解，得到呼吸机人机适配特征分量，所述特征分解算法流程为：1)获取人机适配参数矩阵W：其中：Q
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配参数；a
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配控制参数，b
t
表示在t时刻的呼吸机人机适配幅度调节参数；2)对呼吸机人机适配参数控制模型进行特征分解：其中：x表示分解得到的人机适配参数特征；3)对分解得到的人机适配参数特征进行解析，得到人机适配参数特征分量：其中：L(a<...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋元林，刘哲，粟锦平，杜春玲，唐聪能，袁再鑫，
申请(专利权)人：湖南万脉医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：