摘要
探索出一种新颖的血泵流量和压力的换算方法。在不同转速下对血泵输出流量、扬程及其驱动电机消耗功率(电压和电流乘积)采样,记录并作图,得到一系列电机功率(P)与血泵流量(Q)的关系曲线以及电机功率和血泵扬程(H)的关系曲线。应用3层BP(back propagaton)神经网络,将功率和转速(n)的采样值赋给神经网络的输入层,并将流量和扬程的采样值赋给输出层,将P-Q和P-H关系曲线转换成函数Q=f(P,n)和函数H=g(P,n)。然后将这两个特征函数存入微机,建立该血泵的数据库档案。这样,在动物试验和临床试用中就可以根据驱动电机功率和转速算出血泵流运和压力。将上述方法应用于自行研制的叶轮泵,血泵扬程测量误差小于2%,流量误差小于5%,表明这种方法的测量精度优于已知的大多数无创测量方法。
基金
科学技术部(批准号:96-920-12-05)
国家自然科学基金(批准号:39970736)