自适应模糊控制算法在肿瘤介入热疗机温度控制系统中的应用

论文摘要

肿瘤介入热疗机采用选择性或超选择性动脉插管,以球囊导管阻断肿瘤供养血管,达到阻断肿瘤的供血造成局部缺血目的,将温度精确的高温化疗药液注入到肿瘤病灶内,使肿瘤营养血管破裂,从而破坏肿瘤营养血管床,热液渗漏到肿瘤组织间,实现组织间加热,使肿瘤组织凝固坏死。当今热疗生物学表明:使肿瘤细胞致死的临界温度是42.5-43℃,高温热疗温度≥43℃。较长时间的高温热疗作用于肿瘤组织,能有效消灭肿瘤细胞,同时热疗可最大限度地增强化疗药物的细胞毒作用。有关研究表明:当治疗温度超过42.5℃时,温度每增加1℃,对肿瘤细胞杀伤力提高2倍,治疗时间可缩短1/2。因此,解决好介入热疗的精确测温和控温技术十分重要,这样才能既杀死肿瘤细胞,又可使正常细胞温度维持在安全温度范围内。本文在分析肿瘤介入热疗机工作原理的基础上,对其温度控制系统的特性进行了深入研究。（1）根据水浴温差加热药液的特点,结合传热学基础理论,设计测量导管热阻及温差实验,推导出药液出口温度与水域温差计算公式。（2）为了保证温度控制的快速性和稳态控制精度,控制算法采用分段控制策略,进行粗调和精调控制。粗调控制采用满功率加热的方式,使水浴温度尽快达到预测的温度值,当药液温度快接近设定温度值时降低加热功率并切换到精调控制方式。（3）为实现对温度精确有效的控制,针对精调控制设计了一种不依赖精确模型的带温差计算功能的变论域自适应模糊PID控制算法。它将人工智能控制的自适应能力和传统PID控制算法固有的鲁棒性好,结构简单,易于实现的优点相结合,既克服了模糊控制精度不高的缺点,又发挥了PID控制稳态精度高的优点。实验表明,该控制算法克服了肿瘤介入热疗机温度控制系统非线性、大时滞、药液流速及管路材料特性变化的影响,有效解决了系统在改变注射流率和目标治疗温度情况下的温度控制问题,避免了温度的较大超调。它具有适应能力强,动态性能好,稳态精度高的特点。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 肿瘤热疗原理
• 1.2 肿瘤热疗方法及发展现状
• 1.2.1 低温热疗
• 1.2.2 高温热疗
• 1.2.3 肿瘤热疗存在的问题
• 1.3 肿瘤介入性热化疗技术
• 1.3.1 热化疗温度及注射流率
• 1.3.2 肿瘤介入热疗机需解决的关键性技术
• 1.4 论文的主要研究内容
• 第二章 肿瘤介入热疗机的系统组成及工作原理
• 2.1 介入热疗机机理及治疗方式
• 2.2 介入热疗机的产品功能及系统组成
• 2.2.1 产品功能
• 2.2.2 产品系统组成
• 2.2.3 系统软件功能描述
• 2.2.4 介入热疗机性能参数
• 2.3 介入热疗机温度控制系统
• 2.3.1 温度控制系统分析
• 2.3.2 温度控制系统的特点和难点
• 2.3.3 肿瘤介入热疗机加热控制方案
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于传热学的导热分析和测温方法
• 3.1 传热学基础知识
• 3.1.1 导热原理
• 3.1.2 导热系数
• 3.1.3 稳态导热分析
• 3.2 热疗机温度控制系统导热分析
• 3.2.1 热疗机热量传递方式
• 3.2.2 加热排管导热描述
• 3.3 圆筒壁的导热分析
• 3.3.1 圆筒壁第三类边界条件导热分析
• 3.4 热对流
• 3.4.1 对流换热
• 3.4.2 牛顿冷却公式
• 3.4.3 管内流体平均温度
• 3.4.4 管内受迫流动换热
• 3.5 介入热疗机稳态导热分析与控制
• 3.6 加热排管热阻实验及数据分析
• 3.7 温差实验及计算推导
• 3.7.1 基于温差的控温原理
• 3.7.2 温差实验方法及公式推导
• 3.7.3 温差近似计算式
• 3.8 流体温度测量及误差分析
• 3.8.1 温度传感器安装方式
• 3.8.2 温度传感器材料和结构
• 3.9 本章小结
• 第四章 自适应模糊PID控制
• 4.1 引言
• 4.2 模糊控制基础理论
• 4.2.1 模糊集合及隶属度函数
• 4.2.2 隶属度函数及选择
• 4.2.3 模糊推理
• 4.2.4 输出变量去模糊化
• 4.3 模糊控制的基本原理
• 4.4 模糊控制算法的特点
• 4.4.1 模糊控制的优点
• 4.4.2 模糊控制的局限性及发展
• 4.5 自适应模糊PID算法理论
• 4.6 变论域模糊控制
• 4.6.1 伸缩因子
• 4.6.2 变论域模糊PID控制器设计
• 4.6.3 控制器性能仿真及分析
• 4.7 本章小结
• 第五章 自适应模糊控制算法在肿瘤介入热疗机中的应用
• 5.1 肿瘤介入热疗机恒温控制方案
• 5.1.1 肿瘤介入热疗机温度控制系统分析
• 5.1.2 肿瘤介入热疗机恒温控制算法
• 5.2 自适应模糊PID控制器设计
• 5.2.1 输入输出变量的模糊化
• 5.2.2 模糊控制规则设计
• 5.2.3 模糊PID参数在线整定
• 5.3 自适应模糊控制算法的应用
• 5.4 本章小结
• 结论
• 结论
• 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附件