一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法

本发明公开一种基于动力学模型和深度学习的心室辅助装置控制方法，属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域。该方法融合基于知识的血流动力学计算模型与深度学习技术，在双时间尺度回路下运行。在每个控制周期内获取装置多源观测数据，经深度学习模型生成运行安全概率及其下置信界；结合由血流动力学模型推导的动态安全阈值，综合评估约束满足风险；并基于运行状态自动选择调控策略：在正常状态保持泵速稳定，在预警状态执行小步调速，在紧急状态触发模型预测控制生成泵速调节量。该方法实现了动力学模型和深度学习技术的融合计算逻辑，提升了装置运行的自适应性、安全性与多目标协调控制能力。