一种用于电针灸的电刺激控制方法

本发明属于pid控制优化领域，尤其涉及一种用于电针灸的电刺激控制方法。

背景技术：

1、电针灸结合了传统针灸和现代电刺激技术，利用电流通过针灸来刺激身体的特定穴位，从而增强疗效，电针灸不仅适用于传统针灸的适应症，还可以用于一些特殊的治疗，如肌肉电刺激康复，在电针灸中，针灸针与电极相连，电极连接到电刺激装置，电刺激装置产生可控电流，通过针灸针传导到体内，对电流大小的控制是电刺激的重要环节，通过pid控制器来控制电针灸的电刺激电流，可以确保电流的稳定性和精确性。

2、pid控制器是控制系统中最常用的反馈控制器之一，通过三个基本参数：比例、积分和微分，来调整控制输出已达到所需的目标值，pid控制器具有设计简单、鲁棒性较好的特点，广泛应用于工业控制、自动化系统和许多其他领域，但是找到合适的kp、ki、kd参数组合需要经验和反复实验，特别是对于复杂系统，对于强非线性系统，pid控制器可能无法提供理想的控制性能，通过智能优化算法对pid控制器的参数进行优化，可以自动找到最优参数值，提高控制性能和适用范围。

3、高尔夫优化算法(goa)是一种创新型智能优化算法，该算法从高尔夫运动的战略动态和球员行为中获取灵感，算法设计了两个阶段，即探索和开发阶段，高尔夫优化算法在探索和利用阶段都具有卓越的能力，有效地实现了两者之间的平衡，将高尔夫优化算法应用于pid控制器的寻优可以有效提高pid控制器的性能，但是高尔夫优化算法跟常见的智能优化算法一样，存在易陷入局部最优解的情况，在面对复杂的优化场景时稳定性较差。

技术实现思路

1、本发明目的在于：通过改进高尔夫优化算法，提高原高尔夫优化算法在寻优过程中前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力，减少原高尔夫优化算法陷入局部最优的可能性从而提高算法的寻优精度和响应速度，通过改进高尔夫优化算法对电刺激的pid控制器的三个参数进行优化，提高电针灸的电刺激控制的准确性和稳定性，减少参数整定过程中动态误差对控制效果产生的不良影响。

2、为实现上述目的，本发明采用了一种用于电针灸的电刺激控制方法，该方法的具体步骤如下。

3、s1、根据电针灸的电刺激控制的优化目标，构建电针灸的电刺激控制系统模型，所述控制系统模型包括：电刺激信号生成模块、电响应监测模块、误差计算模块、pid控制模块、改进高尔夫优化算法模块。

4、s2、改进高尔夫优化算法，具体改进策略为：

5、s21、使用一种融合sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化，通过sobol序列生成高维空间中均匀分布的点，利用莱维飞行对生成的sobol序列进行随机步长的扰动，生成随机分布的初始种群；

6、s22、使用一种融合黄金比例的余弦扰动策略改进高尔夫优化算法的探索阶段的数学模型，通过黄金比例因子φ和余弦函数，对种群位置的更新进行不同程度的扰动；

7、s23、使用非均匀精英变异策略对高尔夫优化算法的开发阶段的数学模型进行改进，将种群中最优个体作为精英个体，通过精英个体的引导和非均匀变异来更新种群的位置。

8、s3、利用改进高尔夫优化算法对电针灸的电刺激控制系统中pid控制器进行参数整定，通过算法的优化得到最佳的kp、ki、kd三个参数。

9、s4、将利用改进高尔夫优化算法寻优得到的最佳pid三个参数，设置为电针灸的电刺激控制系统中pid控制器的参数，优化电刺激控制效果。

10、优选地，s1所述的电针灸的电刺激控制系统模型，其中电刺激信号生成模块是根据设置的脉冲大小，生成初始的电刺激脉冲信号并将电刺激信号通过电极施加到皮肤和人体组织上，通过电阻r和电容c串联模型来模拟皮肤与电极之间的电传导，生成电刺激的电流大小如式(1)所示：

11、(1)；

12、式(1)中，a表示脉冲信号的幅度，f表示脉冲信号的幅度，b表示脉冲信号的宽度，pulse(t,f,b)表示t时刻生成脉冲信号的函数，r表示电极与皮肤接触的电阻，c表示皮肤与电极接触的电容，w表示角频率；

13、电响应监测模块是通过传感器实时监测人体组织的电响应e(t)，通过误差计算模块计算误差e(t)，其中e(t)=ed(t)-e(t)，ed(t)表示期望响应，根据误差e(t)，pid控制模块通过改进高尔夫优化算法模块进行参数整定，生成控制信号u(t)来调节电刺激信号，使其趋近期望的响应，通过持续的监测和调整，直到系统达到稳定状态，将误差最小化，u(t)计算公式如式(2)所示：

14、(2)；

15、式(2)中，表示比例增益，表示积分增益，表示微分增益。

16、优选地，将人体组织的电响应建模为一个二阶传递函数，二阶传递函数可以更精确地描述其动态行为，通过拉普拉斯变换生成的二阶传递函数为g(s)，具体公式如式(3)所示：

17、(3)；

18、式(3)中，s 表示拉普拉斯变换中的复频域变量，表示自然频率，表示阻尼比。

19、优选地，s21所述的使用一种融合sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化，首先取sobol序列中的前n个位置作为初始种群位置，其中n为算法的种群数量，设置莱维飞行的步长和比例系数对初始种群位置进行扰动，将扰动后的种群作为算法的初始种群，融合sobol序列的莱维飞行策略的数学模型如式(4)所示：

20、(4)；

21、式(4)中，population表示初始种群，lb表示搜索空间的下限、ub表示搜索空间的上限、sobolset表示生成的sobol序列、α表示比例系统取值范围为[0.1,0.5]、l表示随机步长、dir表示移动方向随机选取1或者-1。

22、优选地，sobol序列确保初始种群均匀覆盖整个搜索空间，可以加快算法的初始搜索阶段，减少找到全局最优解的时间，莱维飞行通过引入不规则的跳跃，可以增强算法的鲁棒性，使其能够更好地适应不同类型的优化问题，通过融合sobol序列的莱维飞行策略初始化种群，在提高种群质量的同时保证了种群位置的随机性，提高了算法的收敛速度和精度。

23、优选地，s22所述的一种融合黄金比例的余弦扰动策略，主要是将黄金比例因子的均匀分布性和余弦函数的平滑性进行结合，具体改进的数学模型如式(5)所示：

24、(5)；

25、式(5)中，表示种群中第i个搜索代理更新的位置，表示种群中第i个搜索代理的位置，φ表示黄金比例因子，，r表示[0,1]之间的随机数，iter表示当前迭代次数，max_iter表示最大迭代次数，表示当前种群中的最优位置，i表示取值为[1,2]之间的随机数。

26、优选地，使用融合黄金比例的余弦扰动策略进行搜索阶段的位置更新，在算法寻优的前期通过使用黄金比例的余弦函数进行扰动，有助于算法的全局搜索，帮助算法跳出局部最优解，在算法寻优后期通过不同幅度的扰动变化，在局部区域内进行微调，有利于局部精细搜索，改进解的质量。

27、优选地，s23所述的一种非均匀精英变异策略，将种群中的最优个体作为引导，根据随机变异值f的选择进行不同的更新变异，具体改进的数学模型如式(6)所示：

28、(6)；

29、式(6)中，表示种群中第i个搜索代理更新的位置，表示种群中第i个搜索代理的位置，表示当前种群中的最优位置，lb表示搜索空间的下限、ub表示搜索空间的上限，iter表示当前迭代次数，max_iter表示最大迭代次数，b表示收缩因子取值为3，f表示随机变异值，随机选取0或者1。

30、优选地，非均匀精英变异策略通过使用两种变异方式，平衡了搜索和开发能力，通过优势个体的引导可以提高算法的收敛速度和精度，在增加更新策略多样性的同时提高了算法的适应性和灵活性，在复杂的受控场景下可以快速适应寻优过程中的位置变化，以更快的速度找到最优解的局部范围，减少寻优过程中的不稳定性带来的影响。

31、优选地，s3中所述的利用改进高尔夫优化算法对电针灸的电刺激控制系统中pid控制器进行参数整定，通过算法的优化得到最佳的kp、ki、kd三个参数的具体步骤为：

32、s31、将pid控制器的参数kp、ki、kd编码为改进高尔夫优化算法的位置向量；

33、s32、初始化改进高尔夫优化算法的参数，包括算法的种群规模n，问题维度dim，最大迭代数max_iter，搜索空间的上限ub，下限lb；

34、s33、根据初始化的参数，使用融合sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化，种群初始化的数学模型如公式(4)所示；

35、s34、计算改进高尔夫优化算法种群个体的适应度值，根据适应度值大小选取当前最优个体，适应度值的计算公式如式(7)所示：

36、(7)；

37、式(7)中，j表示适应度值，ref(t)表示时刻t的目标输出值，act(t)表示时刻t的实际输出值，t表示系统的运行总时间；

38、s35、通过改进高尔夫优化算法数学模型对种群中搜索代理的位置进行更新，通过更新位置来搜寻最优个体；

39、s36、判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如果未达到则继续寻优，否则退出寻优，将输出的最优解作为优化得到最佳的kp、ki、kd三个参数。

40、优选地，s35中所述的通过改进高尔夫优化算法数学模型对种群中搜索代理的位置进行更新，主要分为探索阶段和开发阶段具体步骤为：

41、step1、探索阶段：使用融合黄金比例的余弦扰动策略对算法的初始化种群进行位置更新，更新策略数学模型如式(5)所示，将更新完毕的位置与原位置进行适应度值比较，保留适应度值较好的位置；

42、step2、开发阶段：使用非均匀精英变异策略对算法的初始化种群进行位置更新，更新策略数学模型如式(6)所示，将更新完毕的位置与原位置进行适应度值比较，保留适应度值较好的位置；

43、step3、对更新位置进行范围检测， 如果更新位置不在搜索空间的上下限内，则设置惩罚适应度值pf，具体公式如式(8)所示：

44、(8)；

45、式(8)中，表示第i个更新位置的适应度值，nq表示不满足约束条件的维度数量，将惩罚适应度值设置为不符合约束条件位置的适应度值，避免搜寻到的最优个体不符合实际情况；

46、step4、更新种群中的最优个体位置，在最大迭代范围内继续执行step1-step4，搜寻最优个体。

47、通过采用上述技术方案，本发明的有益效果为：通过改进高尔夫优化算法提高了算法的性能，用一种融合sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化，提高初始种群的质量，增强算法的鲁棒性，使用一种融合黄金比例的余弦扰动策略，可以提高算法搜索能力，减少算法寻优过程中陷入局部最优解的可能，使用非均匀精英变异策略，可以提高算法的适应性，增加算法的收敛速度和寻优精度，将改进高尔夫优化算法应用于电刺激的pid控制器参数优化中，提高了电针灸的电刺激控制的稳定性和控制精度，可以更好的发挥出电针灸的疗效。

技术特征：

1.一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s1所述的电针灸的电刺激控制系统模型，其中电刺激信号生成模块是根据设置的脉冲大小，生成初始的电刺激脉冲信号并将电刺激信号通过电极施加到皮肤和人体组织上，通过电阻r和电容c串联模型来模拟皮肤与电极之间的电传导，生成电刺激的电流大小如式(1)所示：

3.根据权利要求2所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s21所述的使用一种融合sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化，首先取sobol序列中的前n个位置作为初始种群位置，其中n为算法的种群数量，设置莱维飞行的步长和比例系数对初始种群位置进行扰动，将扰动后的种群作为算法的初始种群，融合sobol序列的莱维飞行策略的数学模型如式(4)所示：

4.根据权利要求3所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s22所述的一种融合黄金比例的余弦扰动策略，主要是将黄金比例因子的均匀分布性和余弦函数的平滑性进行结合，具体改进的数学模型如式(5)所示：

5.根据权利要求4所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s23所述的一种非均匀精英变异策略，将种群中的最优个体作为引导，根据随机变异值f的选择进行不同的更新变异，具体改进的数学模型如式(6)所示：

6.根据权利要求5所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s3中所述的利用改进高尔夫优化算法对电针灸的电刺激控制系统中pid控制器进行参数整定，通过算法的优化得到最佳的kp、ki、kd三个参数的具体步骤为：

7.根据权利要求6所述的一种用于电针灸的电刺激控制方法，其特征在于，s35中所述的通过改进高尔夫优化算法数学模型对种群中搜索代理的位置进行更新，主要分为探索阶段和开发阶段具体步骤为：

技术总结
本发明公开了一种用于电针灸的电刺激控制方法，属于PID控制技术领域，步骤包括：S1、构建电针灸的电刺激控制系统；S2、改进高尔夫优化算法，具体改进策略为：D1、使用一种融合Sobol序列的莱维飞行策略对算法的搜索种群进行初始化；D2、使用一种融合黄金比例的余弦扰动策略改进高尔夫优化算法的探索阶段的数学模型；D3、使用非均匀精英变异策略对高尔夫优化算法的开发阶段的数学模型进行改进；S3、利用改进高尔夫优化算法对电针灸的电刺激控制系统中PID控制器进行参数整定；S4、将利用改进高尔夫优化算法寻优得到的最佳PID三个参数，设置为电针灸的电刺激控制系统中PID控制器的参数，优化电刺激控制效果。

技术研发人员：韩科,杨咏红,王超,赵国庆,赵凯
受保护的技术使用者：山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院）
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23