[发明专利]一种基于组合卡尔曼滤波的智能输液监测方法

摘要

本发明涉及生物医药领域，特别涉及一种基于组合卡尔曼滤波的智能输液监测方法。本发明的方法，利用两个局部卡尔曼滤波器分别处理重力传感器和红外传感器测得的输液速度信息，并根据重力传感系统和红外传感系统各自的状态方程和测量方程来进行卡尔曼滤波，输出建立在局部测量基础上输液速度的最优估计值及其估计协方差，然后传递给全局滤波器并完成信息的最优综合，形成全局最优估计的输液速度。与传统的输液监测装置相比，这种组合卡尔曼滤波器基于信息融合技术，利用卡尔曼滤波方法，将多个传感器采集到的输液信息利用起来，进行数据融合得出全局最优估计输液速度，明显提高了监测精度，解决了传统多通道传感器输液速度监测装置精度低的问题。

主权项

一种基于组合卡尔曼滤波的智能输液监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采用重力传感器采集输液容器包括其内药液和附件的毛重量信号，微处理器在k时刻对所述毛重量信号进行分析得到毛重量W ₁，经过一个时间周期，微处理器在k+1时刻对所述毛重量信号进行分析得到毛重量W ₂，微处理器通过计算可得到k时刻由重力传感器所测得的输液速度Z ₁(k)；采用红外传感器采集在输液过程中输液容器或输液管中药液的下落信号，当红外传感器检测到液滴下落时会产生脉冲信号，微处理器在k时刻分析上两次脉冲信号之间的时间差，通过计算可得到k时刻由红外传感器所测得的输液速度Z ₂(k)；将重力传感系统测得到的输液速度数据Z ₁(k)通过重力传感系统局部卡尔曼滤波器进行滤波分析，得到k时刻重力传感系统的最优估计输液速度V ₁(k)和最优估计输液速度的协方差P ₁(k)；将红外传感系统测得到的输液速度数据Z ₂(k)通过红外传感系统局部卡尔曼滤波器进行滤波分析，得到k时刻红外传感系统的最优估计输液速度V ₂(k)和最优估计输液速度的协方差P ₂(k)；将上述两组最优估计输液速度V ₁(k)、V ₂(k)和最优估计输液速度的协方差P ₁(k)、P ₂(k)传递给全局滤波器；全局滤波器完成信息的最优综合，形成k时刻全局最优估计的输液速度V _m(k)。