一种面罩内部压力控制方法、系统及呼吸器与流程

本发明属于呼吸器，尤其涉及一种面罩内部压力控制方法、系统及呼吸器。

背景技术：

1、呼吸器作为防护装备，通过设置滤芯来过滤使用者呼吸的空气，以防止有害物质进入呼吸道，其核心为滤芯，滤芯采用不同的材料和技术，用于过滤空气中的颗粒物、气体或蒸气等，不同的滤芯根据设备的设计和使用环境的不同，可以选择性地过滤不同类型的污染物，呼吸器广泛用于如各类矿山开采,石材木材加工,农业生产,码头货场装卸运输等等场所,还有众多的加工企业,化学品生产企业,实验室等。

2、针对不同类型的滤芯往往使用不同的过滤材料，而这些材料的透气性不同，部分高效的过滤材料可能会对气体的流动性产生更大的阻力，因此呼吸时需要克服这种阻力；另外，滤芯的设计也会影响呼吸阻力，部分设计更为紧凑、致密的滤芯可能导致较大的呼吸阻力。

3、在上述呼吸器使用的过程中，随着时间的推移，滤芯会逐渐被颗粒物或气体吸附，导致滤阻力逐渐增加，当滤芯达到一定程度的吸附饱和时，需要更换新的滤芯，否则使用者将面临更大的呼吸阻力。

4、针对现有的呼吸器面罩，如何解决上述呼吸阻力所带来的问题，成为了需要解决的一项技术问题。

技术实现思路

1、本发明中提供了一种面罩内部压力控制方法、系统及呼吸器，可有效解决背景技术中的问题。

2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

3、一种面罩内部压力控制方法，包括：

4、在面罩上设置风机，所述风机启动后持续向所述面罩内部进行气流供给；

5、确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性；

6、在工作过程中，根据实时采集的所述压力值以及所述关联性对所述风机转速进行控制。

7、进一步地，确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性，包括：

8、对所述面罩内部的气压值进行实时采集；

9、将所述气压值的升高过程对应于进气过程，所述进气过程包括使用者呼出气体，以及所述风机向面罩内送入气体，以及，将所述气压值的降低过程对应于排气过程，所述排气过程包括使用者吸入气体，以及所述风机向面罩内送入气体，其中，所述气压值的升高或降低均通过与设定的参考气压值进行比较而判断；

10、设定所述关联性为在所述进气过程中，降低所述风机转速，在所述排气过程中，升高所述风机转速。

11、进一步地，将所述参考气压值引入pid控制器，所述pid控制器以所述参考气压值作为设定点，根据当前采集得到的所述气压值偏离所述设定点的程度控制所述风机转速，以减小偏离程度。

12、进一步地，所述pid控制器的控制模型为：

13、

14、其中，

15、u(t)为所述pid控制器输出的风机转速；

16、e(t)为设定点与当前采集得到的所述气压值之间的误差；

17、kp为比例项的增益参数；

18、ki是积分项的增益参数；

19、kd是微分项的增益参数；

20、为e(t)随时间的积分；

21、表示为e(t)随时间的导数；

22、kf为使用者的动态增益参数；

23、f(t)为风机转速修订函数，输入为使用者的运动数据和所述面罩内部的气压值数据，输出为风机转速修订值。

24、进一步地，所述风机转速修订函数f(t)的确定方法包括：

25、在所述面罩上设置运动传感器，采集并收集使用者的运动数据；

26、通过所述风机的控制器，收集所述风机的转速数据；

27、收集所述面罩内部的气压值数据；

28、基于所述运动数据、转速数据和气压值数据进行特征提取，并利用所提取的特征通过机器学习算法建立所述风机转速修订函数f(t)。

29、进一步地，基于所述运动数据、转速数据和气压值数据进行特征提取，并利用所提取的特征通过机器学习算法建立所述风机转速修订函数f(t)，包括：

30、从所述运动数据和气压值数据中提取与风机转速关联的特征，以及从所述转速数据中提取与运动和气压变化相关的特征；

31、将从不同数据源提取的特征进行合并，并定义需要预测的风机转速值为目标变量；

32、将数据集按比例划分为训练集和测试集，且用于决策树模型的训练；

33、将训练完成的所述决策树模型作为所述风机转速修订函数f(t)。

34、进一步地，确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性，包括：

35、收集与所述风机转速、面罩内部的压力值和使用者呼吸行为相关的实验数据；

36、从收集的数据中提取特征获得数据集，所述特征用于反映所述风机转速、面罩内部的压力值和使用者呼吸行为之间的关系；

37、建立描述所述风机转速、面罩内部的压力值和使用者呼吸行为之间关系的神经网络模型；

38、将数据集按比例划分为训练集和测试集，且用于所述神经网络模型的训练；

39、将训练完成的所述神经网络模型作为所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联模型。

40、进一步地，所述神经网络模型包括：

41、输入层，通过三个节点分别对应所述风机转速、面罩内部的压力值和使用者呼吸行为的特征；

42、隐藏层，至少包括一个lstm层，用于捕捉序列数据中的时序信息；

43、输出层，输出预测的风机转速；

44、激活函数，添加在每个所述隐藏层和输出层之后，引入非线性；

45、在所述神经网络模型在训练完成而使用的过程中，输入当前所采集的面罩内部的压力值，而输出风机转速的预测值，所述预测值用于对所述风机转速进行控制。

46、一种面罩内部压力控制系统，采用如上所述的面罩内部压力控制方法，包括：

47、风机，设置于面罩上，启动后持续向所述面罩内部进行气流供给；

48、关联性分析模块，确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性；

49、控制模块，在工作过程中，根据实时采集的所述压力值以及所述关联性对所述风机转速进行控制。

50、一种呼吸器，包括面罩，以及如上所述的面罩内部压力控制系统，所述面罩内部压力控制系统对所述面罩内部的压力进行控制。

51、通过本发明的技术方案，可实现以下技术效果：

52、在本发明中，风机在启动后持续向面罩内部提供气流，根据所采集到的压力值和确定的关联性，动态地调整风机的转速，系统可以根据使用者的实时需求来调整气流供给，以最大限度地减轻呼吸阻力。上述压力控制方法的优势在于提供了一种个性化、实时的通风解决方案，可以根据具体的使用者呼吸需求进行调整，从而保证呼吸阻力的有效应对。

技术特征：

1.一种面罩内部压力控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性，包括：

3.根据权利要求2所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，将所述参考气压值引入pid控制器，所述pid控制器以所述参考气压值作为设定点，根据当前采集得到的所述气压值偏离所述设定点的程度控制所述风机转速，以减小偏离程度。

4.根据权利要求3所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，所述pid控制器的控制模型为：

5.根据权利要求4所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，所述风机转速修订函数f(t)的确定方法包括：

6.根据权利要求5所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，基于所述运动数据、转速数据和气压值数据进行特征提取，并利用所提取的特征通过机器学习算法建立所述风机转速修订函数f(t)，包括：

7.根据权利要求1所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，确定所述风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性，包括：

8.根据权利要求7所述的面罩内部压力控制方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：

9.一种面罩内部压力控制系统，其特征在于，采用如权利要求1所述的面罩内部压力控制方法，包括：

10.一种呼吸器，其特征在于，包括面罩，以及如权利要求9所述的面罩内部压力控制系统，所述面罩内部压力控制系统对所述面罩内部的压力进行控制。

技术总结本发明属于呼吸器技术领域，尤其涉及一种面罩内部压力控制方法、系统及呼吸器，控制方法包括在面罩上设置风机，风机启动后持续向面罩内部进行气流供给；确定风机转速、面罩内部的压力值以及使用者呼吸行为的关联性；在工作过程中，根据实时采集的压力值以及关联性对风机转速进行控制。在本发明中，风机在启动后持续向面罩内部提供气流，根据所采集到的压力值和确定的关联性，动态地调整风机的转速，系统可以根据使用者的实时需求来调整气流供给，以最大限度地减轻呼吸阻力。上述压力控制方法的优势在于提供了一种个性化、实时的通风解决方案，可以根据具体的使用者呼吸需求进行调整，从而保证呼吸阻力的有效应对。技术研发人员：陈良,梁栋,赵洪俊受保护的技术使用者：常州迅安科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/4