一种经颅磁刺激线圈温度控制系统和方法与流程

本技术涉及温度检测与控制领域，尤其涉及一种经颅磁刺激线圈温度控制系统和方法。

背景技术：

1、经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation，tms)是一种皮层刺激方法，磁信号可以无衰减地透过颅骨而刺激到大脑神经，实际应用中并不局限于头脑的刺激，外周神经肌肉同样可以进行刺激，因此现在都叫它为“磁刺激”。磁刺激是一种物理刺激形式，它是利用时变电流流入经颅磁刺激线圈，产生高强度时变脉冲磁场，时变脉冲磁场在组织内 产生感应电场和感生电流，感应电流使某些可兴奋组织产生兴奋的一种刺激方法，具有无痛、无损伤、操作简便、安全可靠等优点。

2、经颅磁刺激仪是进行“磁刺激”的重要医疗设备，使用量及使用频率均较大，但在经颅磁刺激仪进行工作时，由于刺激线圈中流入极大的脉冲电流，电流流过线圈会产生热量，连续长时间的治疗可能会导致线圈过热，影响线圈的电感量，使得脉冲磁场的参数发生变化，进而影响到经颅磁刺激的治疗效果，降低刺激线圈的使用寿命。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供一种经颅磁刺激线圈温度控制系统和方法，以解决经颅磁刺激仪中的刺激线圈过热，进而影响到经颅磁刺激的治疗效果，降低刺激线圈的使用寿命的问题。

2、本技术第一方面提供一种经颅磁刺激线圈温度控制系统，所述系统包括温度检测模块，模糊pid控制模块，smith预估控制模块，参数优化模块及冷却模块；

3、所述温度检测模块用于通过与所述刺激线圈连接的温度传感器获得所述刺激线圈的检测温度值；

4、所述模糊pid控制模块用于通过所述检测温度值、目标温度值，以及smith预估控制模块发送的预估温度值确定偏差e和偏差变化率ec，并对所述偏差e和偏差变化率ec进行模糊算法处理，获得pid控制参数，通过所述pid控制参数确定控制信号并发送给所述smith预估控制模块和所述冷却模块；

5、所述smith预估控制模块用于通过所述控制信号和所述检测温度值确定所述刺激线圈的预估温度值，并将所述预估温度发送给所述模糊pid控制模块；

6、所述参数优化模块用于通过混合粒子群算法对所述pid控制参数进行优化；

7、所述冷却模块用于通过所述控制信号对所述刺激线圈进行冷却。

8、可选的，所述模糊pid控制模块包括模糊算法模块和pid控制器；所述模糊算法模块用于根据所述偏差e和偏差变化率ec，以及预设的控制器信息确定所述pid控制器的初始控制参数，所述控制器信息包括模糊论域，量化档数，隶属度函数和模糊控制规则。

9、可选的，所述通过所述检测温度值、目标温度值，以及smith预估控制模块发送的预估温度值确定偏差e和偏差变化率ec包括：

10、通过所述检测温度值与目标温度值的差值确定初始偏差；

11、将所述初始偏差与预设的第一权重值的乘积，与所述预估温度值和预设的第二权重值的乘积相加，将相加结果确定为所述偏差e；

12、对所述偏差e进行求导，确定所述偏差变化率ec。

13、可选的，所述通过所述控制信号和所述检测温度值确定所述刺激线圈的预估温度值包括：

14、构建所述线圈的温控传递函数： ，其中，为所述pid控制参数的传递函数，为对象不包含纯滞后部分的传递函数，为对象纯滞后部分的传递函数；

15、以所述控制信号和检测温度值作为所述温控传递函数的输入，通过所述温控传递函数输出所述预估温度值。

16、可选的，所述通过混合粒子群算法对所述pid控制参数进行优化包括：

17、从预设信息中确定粒子群的构建参数，所述构建参数包括参数维度n、惯性系数c1、c2、ω、种群规模m、迭代次数n，局部因子作用半径r，通过所述构建参数以及所述pid控制参数构建目标粒子群；

18、确定所述目标粒子群中每个粒子的速度，局部最优解，自适应度最高的位置，以及所述目标粒子群的全局最优解；

19、通过迭代更新，和，并通过所述，和优化所述pid控制参数；

20、通过优化后的pid控制参数确定控制信号并发送给所述冷却模块对所述刺激线圈进行冷却，并在确定冷却后的温度满足预设值时停止优化。

21、本技术第二方面提供一种经颅磁刺激线圈温度控制方法，所述方法包括：

22、将温度传感器连接至所述刺激线圈，通过所述温度传感器获得所述刺激线圈的检测温度值；

23、通过所述检测温度值，预设的目标温度值，以及smith预估控制模块发送的预估温度值确定偏差e和偏差变化率ec，并对所述偏差e和偏差变化率ec进行模糊算法处理，获得pid控制参数；

24、通过所述pid控制参数构建线圈温控传递函数，确定所述刺激线圈的预估温度值，并将所述预估温度发送给所述模糊pid控制模块；

25、通过混合粒子群算法对所述pid控制参数进行优化；

26、通过优化后的pid控制参数确定控制信号并发送给所述冷却模块；

27、冷却模块根据所述控制信号对所述刺激线圈进行冷却。

28、可选的，所述温度传感器为光纤传感器。

29、可选的，所述通过所述控制信号和所述检测温度值确定所述刺激线圈的预估温度值包括：

30、构建所述线圈的温控传递函数： ，其中，为所述pid控制参数的传递函数，为对象不包含纯滞后部分的传递函数，为对象纯滞后部分的传递函数；

31、以所述控制信号和检测温度值作为所述温控传递函数的输入，通过所述温控传递函数输出所述预估温度值。

32、可选的，所述通过混合粒子群算法对所述pid控制参数进行优化包括：

33、从预设信息中确定粒子群的构建参数，所述构建参数包括参数维度n、惯性系数c1、c2、ω、种群规模m、迭代次数n，局部因子作用半径r，通过所述构建参数以及所述pid控制参数构建目标粒子群；

34、确定所述目标粒子群中每个粒子的速度，局部最优解，自适应度最高的位置，以及所述目标粒子群的全局最优解；

35、通过迭代更新，和，并通过所述，和优化所述pid控制参数；

36、通过优化后的pid控制参数确定控制信号并发送给所述冷却模块对所述刺激线圈进行冷却，并在确定冷却后的温度满足预设值时停止优化。

37、在本技术提供的实施例中，系统通过温度传感器获取刺激线圈的检测温度后，根据该检测温度以及目标温度确定两者的偏差e和偏差变化率ec，再以偏差和偏差变化率为输入确定模糊pid控制参数，并通过smith预估控制器和混合粒子群算法对该参数进行优化，根据优化后的模糊pid控制参数输出控制信息，以调整刺激线圈的温度。这解决了经颅磁刺激仪中的刺激线圈过热，进而影响到经颅磁刺激的治疗效果，降低刺激线圈的使用寿命的问题。

38、进一步的，本技术提供的实施例采用混合粒子群算法完成对pid参数基准值的自动寻优,从而使系统输出响应具有较好的动态与稳态性能。