L'elettroterapista ad alta frequenza utilizza LCR ad alta frequenza o mesh superiore a MHz Implementazione di compensazione dinamica di n

Quando le unità elettrochirurgiche (ESU) ad alta frequenza operano sopra 1 MHz, la capacità e l'induttanza parassite dei componenti resistivi comportano complesse caratteristiche ad alta frequenza, che influiscono sull'accuratezza dei test. Questo articolo propone un metodo di compensazione dinamica basato su misuratori LCR o analizzatori di rete ad alta frequenza per i tester di unità elettrochirurgiche ad alta frequenza. Impiegando la misurazione dell'impedenza in tempo reale, la modellazione dinamica e algoritmi di compensazione adattivi, il metodo affronta gli errori di misurazione causati dagli effetti parassiti. Il sistema integra strumenti di alta precisione e moduli di elaborazione in tempo reale per ottenere un'accurata caratterizzazione delle prestazioni dell'ESU. I risultati sperimentali dimostrano che, nell'intervallo da 1 MHz a 5 MHz, l'errore di impedenza si riduce dal 14,8% all'1,8% e l'errore di fase si riduce da 9,8 gradi a 0,8 gradi, convalidando l'efficacia e la robustezza del metodo. Studi estesi esplorano l'ottimizzazione dell'algoritmo, l'adattamento per strumenti a basso costo e le applicazioni in una gamma di frequenze più ampia.

L'unità elettrochirurgica (ESU) è un dispositivo indispensabile nella chirurgia moderna, che utilizza energia elettrica ad alta frequenza per ottenere il taglio, la coagulazione e l'ablazione dei tessuti. La sua frequenza operativa varia tipicamente da 1 MHz a 5 MHz per ridurre la stimolazione neuromuscolare e migliorare l'efficienza del trasferimento di energia. Tuttavia, ad alte frequenze, gli effetti parassiti dei componenti resistivi (come la capacità e l'induttanza) influenzano significativamente le caratteristiche di impedenza, rendendo i metodi di test tradizionali incapaci di caratterizzare accuratamente le prestazioni dell'ESU. Questi effetti parassiti non solo influenzano la stabilità della potenza in uscita, ma possono anche portare a incertezza nell'erogazione di energia durante l'intervento chirurgico, aumentando il rischio clinico.

I metodi di test ESU tradizionali si basano tipicamente sulla calibrazione statica, utilizzando carichi fissi per la misurazione. Tuttavia, in ambienti ad alta frequenza, la capacità e l'induttanza parassite variano con la frequenza, portando a cambiamenti dinamici nell'impedenza. La calibrazione statica non può adattarsi a questi cambiamenti e gli errori di misurazione possono raggiungere il 15%[2]. Per risolvere questo problema, questo articolo propone un metodo di compensazione dinamica basato su un misuratore LCR o analizzatore di rete ad alta frequenza. Questo metodo compensa gli effetti parassiti attraverso la misurazione in tempo reale e un algoritmo adattivo per garantire l'accuratezza dei test.

I contributi di questo articolo includono:

• Viene proposto un framework di compensazione dinamica basato su un misuratore LCR o analizzatore di rete ad alta frequenza.
• È stato sviluppato un algoritmo di modellazione e compensazione dell'impedenza in tempo reale per frequenze superiori a 1 MHz.
• L'efficacia del metodo è stata verificata attraverso esperimenti ed è stato esplorato il suo potenziale di applicazione su strumenti a basso costo.

Le seguenti sezioni introdurranno in dettaglio le basi teoriche, l'implementazione del metodo, la verifica sperimentale e le direzioni di ricerca future.

In ambienti ad alta frequenza, il modello ideale dei componenti resistivi non è più valido. I resistori reali possono essere modellati come un circuito composito costituito da capacità parassita ( = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%.) e induttanza parassita (, ), con un'impedenza equivalente di:

^Z è l'impedenza complessa, , è la resistenza nominale, ω è la frequenza angolare e j è l'unità immaginaria. L'induttanza parassita , e la capacità parassita = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%. sono determinate rispettivamente dal materiale, dalla geometria e dal metodo di connessione del componente. Sopra 1 MHz, ω , e

Il contributo di è significativo, con conseguenti cambiamenti non lineari nell'ampiezza e nella fase dell'impedenza.

Ad esempio, per un resistore nominale da 500 Ω a 5 MHz, assumendo , = 10 nH e = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%. = 5 pF, la parte immaginaria dell'impedenza è:

Sostituendo il valore numerico, ω = 2π × 5 × 106rad/s, possiamo ottenere:

Questa parte immaginaria indica che gli effetti parassiti influenzano significativamente l'impedenza, causando deviazioni di misurazione.

L'obiettivo della compensazione dinamica è estrarre i parametri parassiti attraverso la misurazione in tempo reale e dedurre i loro effetti dall'impedenza misurata. I misuratori LCR calcolano l'impedenza applicando un segnale CA di frequenza nota e misurando l'ampiezza e la fase del segnale di risposta. Gli analizzatori di rete analizzano le caratteristiche di riflessione o trasmissione utilizzando i parametri S (parametri di scattering), fornendo dati di impedenza più accurati. Gli algoritmi di compensazione dinamica utilizzano questi dati di misurazione per costruire un modello di impedenza in tempo reale e correggere gli effetti parassiti.

L'impedenza dopo la compensazione è:

Questo metodo richiede l'acquisizione di dati ad alta precisione e un'elaborazione rapida degli algoritmi per adattarsi alle condizioni di lavoro dinamiche dell'ESU. La combinazione della tecnologia di filtraggio di Kalman può migliorare ulteriormente la robustezza della stima dei parametri e adattarsi al rumore e alle variazioni del carico [3].

La progettazione del sistema integra i seguenti componenti principali:

• ESU: frequenza operativa da 1 MHz a 5 MHz, potenza in uscita 100 W. misuratore LCR o analizzatore di rete: come Keysight E4980A (misuratore LCR, accuratezza 0,05%) o Keysight E5061B (analizzatore di rete, supporta le misurazioni dei parametri S) per misurazioni di impedenza ad alta precisione.Unità di acquisizione del segnale
• : raccoglie i dati di impedenza nell'intervallo da 1 MHz a 5 MHz, con una frequenza di campionamento di 100 Hz.Unità di elaborazione
• : utilizza un microcontrollore STM32F4 (in esecuzione a 168 MHz) per eseguire l'algoritmo di compensazione in tempo reale.Modulo di compensazione
• : regola il valore misurato in base al modello dinamico e contiene un processore di segnale digitale (DSP) e un firmware dedicato.Il sistema comunica con il misuratore LCR/analizzatore di rete tramite interfacce USB o GPIB, garantendo una trasmissione dati affidabile e una bassa latenza. La progettazione hardware incorpora schermatura e messa a terra per i segnali ad alta frequenza per ridurre le interferenze esterne. Per migliorare la stabilità del sistema, è stato aggiunto un modulo di compensazione della temperatura per correggere gli effetti della temperatura ambiente sullo strumento di misurazione.

Algoritmo di compensazione del movimento

Calibrazione iniziale

1. : misurare l'impedenza di un carico di riferimento (500 Ω) a frequenze note (1 MHz, 2 MHz, 3 MHz, 4 MHz e 5 MHz) per stabilire un modello di base.Estrazione dei parametri parassiti
2. : i dati misurati vengono adattati utilizzando il metodo dei minimi quadrati per estrarre R, Cp, Cp = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%.Compensazione in tempo reale

3. : calcolare l'impedenza corretta in base ai parametri parassiti estratti:Dove

^(x)k è lo stato stimato (R, Cp, Cp = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%.Kk è il guadagno di Kalman, zk è il valore di misurazione e H è la matrice di misurazione.Per migliorare l'efficienza dell'algoritmo, viene utilizzata una trasformata di Fourier veloce (FFT) per pre-elaborare i dati di misurazione e ridurre la complessità computazionale. Inoltre, l'algoritmo supporta l'elaborazione multi-thread per eseguire l'acquisizione dei dati e i calcoli di compensazione in parallelo.

Dettagli di implementazione

Utilizzo efficiente dell'unità a virgola mobile (FPU).

• Gestione del buffer dati ottimizzata per la memoria, che supporta la cache da 512 KB.
• L'elaborazione degli interrupt in tempo reale garantisce la sincronizzazione dei dati e la bassa latenza.
• Per adattarsi a diversi modelli ESU, il sistema supporta la scansione multifrequenza e la regolazione automatica dei parametri in base a un database preimpostato delle caratteristiche del carico. Inoltre, è stato aggiunto un meccanismo di rilevamento degli errori. Quando i dati di misurazione sono anomali (come i parametri parassiti al di fuori dell'intervallo previsto), il sistema attiverà un allarme e ricalibrerà.

Verifica sperimentale

Ad alta frequenza

• ESU: frequenza operativa da 1 MHz a 5 MHz, potenza in uscita 100 W.LCR
• tavolo: Keysight E4980A, accuratezza 0,05%.Analizzatore di rete
• : Keysight E5061B, supporta le misurazioni dei parametri S.Carico di riferimento
• : resistore di precisione da 500 Ω ± 0,1%, potenza nominale 200 W.Microcontrollore
• : STM32F4, in esecuzione a 168 MHz.Il carico sperimentale era costituito da resistori a film ceramico e metallico per simulare le diverse condizioni di carico riscontrate durante l'intervento chirurgico effettivo. Le frequenze di prova erano 1 MHz, 2 MHz, 3 MHz, 4 MHz e 5 MHz. La temperatura ambiente è stata controllata a 25°C ± 2°C e l'umidità era del 50% ± 10% per ridurre al minimo le interferenze esterne.

Risultati sperimentali

L'esperimento ha anche testato la stabilità dell'algoritmo sotto carichi non ideali (inclusa un'elevata capacità parassita,

Cp = 10 pF). Dopo la compensazione, l'errore è stato mantenuto entro il 2,4%. Inoltre, esperimenti ripetuti (media di 10 misurazioni) hanno verificato la ripetibilità del sistema, con una deviazione standard inferiore allo 0,1%.Tabella 1: Accuratezza della misurazione prima e dopo la compensazione

frequenza ( MHz )

discussione

limitazione

Costo dello strumento

• : i misuratori LCR e gli analizzatori di rete ad alta precisione sono costosi, il che limita la popolarità di questo metodo.Necessità di calibrazione
• : il sistema deve essere calibrato regolarmente per adattarsi all'invecchiamento dello strumento e ai cambiamenti ambientali.Gamma di frequenza
• : l'esperimento attuale è limitato al di sotto di 5 MHz e la applicabilità di frequenze più elevate (come 10 MHz) deve essere verificata.Direzione di ottimizzazione

Adattamento di strumenti a basso costo

• : sviluppare un algoritmo semplificato basato su un misuratore LCR a basso costo per ridurre i costi del sistema.Supporto a banda larga
• : l'algoritmo è esteso per supportare frequenze superiori a 10 MHz per soddisfare le esigenze delle nuove ESU.Integrazione dell'intelligenza artificiale
• : introdurre modelli di apprendimento automatico (come le reti neurali) per ottimizzare la stima dei parametri parassiti e migliorare il livello di automazione.in conclusione

La ricerca futura si concentrerà sull'ottimizzazione dell'algoritmo, sull'adattamento di strumenti a basso costo e sull'applicazione su una gamma di frequenze più ampia. L'integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale (come i modelli di apprendimento automatico) può migliorare ulteriormente l'accuratezza della stima dei parametri e l'automazione del sistema. Questo metodo fornisce una soluzione affidabile per i test delle unità elettrochirurgiche ad alta frequenza e ha importanti applicazioni cliniche e industriali.

Riferimenti