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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119846956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411908252.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法是由杨明;禹俊文;刘渊;王尚亭;朱远飞设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法，涉及体外膜肺氧合领域，包括以下步骤：根据专家系统知识，构建基础生命体征与搏动频率之间的模糊规则，得到模糊控制器，对平均流量进行调整；根据氧合装置流场条件，构建智能体交互环境；构建智能体控制策略的状态空间和动作空间，保持电机运动稳定；建立与训练基于深度强化学习的血泵控制策略模型，获取血液流量波形曲线和血泵控制策略；提取训练好的模型对电机进行智能控制，评估策略模型的控制性能。本发明利用深度强化学习找寻最优流量波形，对血液流场进行调控，在无需复杂的氧合器设计条件下显著提升氧合效率，可根据不同氧合器结构得到不同智能体，具有较强的可移植性。

本发明授权一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101：根据专家系统知识，构建基础生命体征与搏动频率之间的模糊规则，并设计隶属度函数，得到模糊控制器，所述模糊控制器根据心率和平均动脉压变化动态调节泵肺搏动周期，进而对平均流量进行调整； S103：根据氧合装置的流场条件，构建智能体交互环境，所述环境包括所述氧合装置内部的流场结构和气体氧合模型； S105：构建智能体控制策略的状态空间和动作空间，所述智能体控制策略的目标包括保持电机运动稳定，提升氧合效率，并减少血细胞损伤； S107：建立与训练基于深度强化学习的血泵控制策略模型，所述策略模型用于获取能够明显提升氧合效率的血液流量波形曲线和血泵控制策略； S109：提取训练好的所述策略模型，对电机进行智能控制，并评估所述策略模型的控制性能 其中， 所述模糊控制器的输出结果为搏动周期，在周期运动结束后，根据位移传感器的结果结合控制器内部时钟计算本次运动的周期，与模糊控制输出结果即当前所需要的时间对比，如果偏差超过5%则直接弃用这一策略； 所述步骤S105包括如下子步骤： S1051：构建所述超声致动泵肺的状态空间，所述状态空间配置为存储氧合系统仿真模型对气体传输效率、溶血指数和血小板活化水平的计算结果； S1052：构建所述超声致动泵肺的动作空间，所述动作空间自动调整电机的激励电压频率和占空比，优化所述电机的平稳运动； S1053：构建所述超声致动泵肺的奖励函数，所述奖励函数采用分层设计，包括即时奖励和周期奖励； 所述奖励函数配置为： 其中，为奖励函数，为即时奖励函数，反映电机实时运动特性，为周期奖励函数，用于评估一个氧合周期结束后氧合效率，，为权重系数，为时间，为一个时间周期； 所述即时奖励函数为： 其中，为当前时间步的能量消耗，为通过电机的电压，为通过电机的电流，为血泵推板运动不稳定性惩罚项，使用超声致动泵肺内部血泵推板位移的加速度来反映震荡，为权重系数； 所述周期奖励函数为： 其中，为权重系数，取值范围在[0,1]之间，为当前所需要时间。

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