[发明专利]一种X射线源的输出强度控制方法及系统在审
申请号: | 202210983999.0 | 申请日: | 2022-08-16 |
公开(公告)号: | CN115413101A | 公开(公告)日: | 2022-11-29 |
发明(设计)人: | 黄谦;江晟;李野;赵鹏;徐伟 | 申请(专利权)人: | 北京山水云图科技有限公司 |
主分类号: | H05G1/30 | 分类号: | H05G1/30;G01T1/20 |
代理公司: | 北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11804 | 代理人: | 李波 |
地址: | 100089 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 射线 输出 强度 控制 方法 系统 | ||
1.一种X射线源的输出强度控制方法,其特征在于,包括:
获取X射线源的实际输出强度和工作参数,所述工作参数包括:工作电压、灯丝电流和工作温度;
根据所述工作电压、所述灯丝电流、所述工作温度和预设输出强度预测模型,确定输出强度预测值,所述预设输出强度预测模型是根据样本数据训练得到的;
将所述实际输出强度、所述输出强度预测值、所述X射线源的输出强度目标值输入预设控制器模型,确定与所述输出强度目标值对应的目标工作电压和目标灯丝电流;
利用所述目标工作电压和所述目标灯丝电流控制所述X射线源工作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述工作参数还包括:
射线管形状参数、空气湿度和设备传输损耗;
根据所述工作电压、所述灯丝电流、所述工作温度和预设输出强度预测模型,确定输出强度预测值,包括:
将所述工作电压、所述灯丝电流、所述工作温度、所述射线管形状参数、所述空气湿度和所述设备传输损耗输入预设输出强度预测模型,得到输出强度预测值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述实际输出强度、所述输出强度预测值和所述X射线源的输出强度目标值确定与所述输出强度目标值对应的目标工作电压和目标灯丝电流,包括:
根据所述实际输出强度、所述输出强度预测值和所述X射线源的输出强度目标值确定与所述输出强度目标值对应的初始目标工作电压和初始目标灯丝电流;
计算工作电压设定值与所述初始目标工作电压之间的第一差值,以及灯丝电流设定值与所述初始目标灯丝电流之间的第二差值;
在所述第一差值小于第一差值阈值,且所述第二差值小于第二差值阈值时,将所述工作电压设定值作为所述目标工作电压,将所述灯丝电流设定值作为所述目标灯丝电流;
在所述第一差值大于等于第一差值阈值,和/或,所述第二差值大于等于第二差值阈值时,将所述初始目标工作电压作为所述目标工作电压,将所述初始目标灯丝电流作为所述目标灯丝电流。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用所述目标工作电压和所述目标灯丝电流控制所述X射线源工作,包括:
采用PWM控制的方式产生所述目标工作电压和所述目标灯丝电流以控制所述X射线源工作。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设输出强度预测模型为RBF神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述RBF神经网络模型的训练过程如下:
获取多个样本数据,每个样本数据包括:历史实际输出强度、历史工作电压、历史灯丝电流和历史工作温度;
针对每个样本数据,将历史工作电压、历史灯丝电流和历史工作温度输入初始RBF神经网络模型进行训练,得到每个样本数据对应的历史输出强度预测值,直至每个样本数据中的历史实际输出强度和对应的历史输出强度预测值之间的差值小于预设阈值,确定训练后的初始RBF神经网络模型为所述RBF神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:将所述工作电压、所述灯丝电流和所述工作温度输入所述RBF神经网络模型,以更新所述RBF神经网络模型。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述预设控制器模型为PID控制器模型。
9.一种X射线源的输出强度控制系统,其特征在于,包括:信号采集装置和调节控制装置;所述信号采集装置用于采集X射线源的实际输出强度并发送给所述调节控制装置,所述调节控制装置还与所述X射线源连接,以获取所述X射线源的工作参数,所述调节控制装置用于执行如权利要求1至8任一项所述的输出强度控制方法。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,还包括:监控设备,所述监控设备分别与所述信号采集装置和所述X射线源连接,所述监控设备用于在监测到所述信号采集装置的工作状态异常和/或所述X射线源的工作状态异常时,发出报警信息。
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