基于模糊神经网络的自动跟踪超声治疗仪设计提升治疗效果

本文主要探讨了基于神经网络控制的自动跟踪锁频超声治疗仪的设计。随着医学研究对超声治疗的广泛应用，传统的超声治疗仪在工作效率、便携性、价格等方面存在局限，特别是压电超声换能器的谐振频率易受环境因素影响，导致治疗效果不理想。针对这些问题，研究者提出了一种创新解决方案。 该设计的核心是采用了模糊神经网络PID控制算法，以STM32F103C8T6微控制器为基础。设计的关键在于利用压电超声换能器的逆压电效应和电压反馈机制，通过扫频技术收集换能器两端的电压数据，并实时进行分析。通过建立的模糊神经网络PID模型，系统可以精确地识别出最佳的谐振频率，确保压电换能器始终保持在工作谐振点上，从而稳定输出功率和治疗波形。 作者使用MATLAB/Simulink等专业软件进行仿真和实验验证，通过前后对比模糊神经网络PID控制下的自动跟踪锁频性能，结果显示治疗仪具有极高的频率跟踪精度，输出频率稳定，治疗效果显著提升。此外，该治疗仪具有成本效益高、便携式的特点，特别适合家庭使用，患者可以自行操作，有助于减轻疼痛和肌肉紧张。 文章的关键词包括：超声治疗仪、自动跟踪锁频、模糊神经网络、扫频以及压电超声换能器。整体来看，这项研究不仅解决了超声治疗仪的实际问题，还具有很高的创新性和实用价值，为提高超声治疗的效率和用户体验提供了新的可能。未来，这种技术有望推动超声治疗设备的发展，使得更多人能够受益于这项先进的医疗技术。