1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统设计与关键技术分析

发布时间：2017-10-22 21:21

  本文关键词：1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统设计与关键技术分析

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【摘要】：磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技术在医学影像领域中处于重要的地位,并且应用越来越广泛。梯度功率放大器作为MRI设备的核心部件,主要为成像过程提供一个线性度高、可快速开关和切换的梯度磁场,其性能与成像质量密切相关。由于我国的高场MRI设备的研发处于初步阶段,梯度功率放大器还需要从国外进口,研究高性能的梯度功率放大器对MRI设备国产化有很大的推动作用。本文在分析国内市场的需求和梯度功率放大器的各项指标后,提出了一种适用于1.5T超导MRI设备的梯度功率放大器控制系统设计方法。模块化的将控制系统分为控制算法、采样滤波、调制策略、通信四个模块,分别介绍各个模块的功能和设计方法,最后给出了具体实施方案。主要研究内容如下:1、分析了梯度功率放大器的控制系统结构和工作原理。研究高场MRI梯度功率放大器控制系统的特点,结合设计指标提出了1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统设计总方案。2、硬件电路分为控制单元、采样滤波、梯度预加重和通信电路接口四部分。主控芯片选用TMS320F28335,输出脉宽可调的PWM波作为控制量。使用16位的多通道模数转换芯片ADS8556对梯度信号和反馈电流信号进行同步采样,巴特沃斯滤波器对信号进行低通滤波。在梯度信号的调理电路中,加入了梯度预加重电路来抑制涡流。设计了控制芯片与底板之间的SPI通信接口电路。3、软件系统包括控制算法、SPI通信、采样时序、数字滤波、调制策略等。为了提高控制系统响应速度和控制精度,分别对动态期和稳定期设计不同的控制算法。在动态期使用模糊控制算法,提高了系统的响应速度。在稳定期采用改进后的PID算法,提高了系统的控制精度。控制电路与上位机之间采用SPI方式进行通信,便于PID参数的在线调整。完成了DSP读取AD芯片采样数据的方法设计和程序实现,并在模拟滤波的基础上增加了数字滤波器。针对双H桥放大电路,使用PWM移相技术减小梯度电流纹波。4、完成了1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统的设计,对系统进行功能测试和性能调试。用梯度功率放大器样机做成像实验,得到了水模的MRI图像。
【关键词】：1.5T-MRI梯度功率放大器 控制系统设计 DSP Fuzzy-PID切换控制
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN722.75;TP273
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 选题背景和研究意义10-11
• 1.2 MRI梯度功率放大器的研究现状11-13
• 1.3 本文的主要工作和结构安排13-14
• 第二章 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统总体方案设计14-24
• 2.1 梯度功率放大器控制系统工作原理15-16
• 2.2 高场MRI梯度功率放大器控制系统的特点16-18
• 2.3 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统需求分析18-20
• 2.4 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统整体方案20-23
• 2.4.1 硬件电路总方案21-22
• 2.4.2 软件系统总方案22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统的硬件设计24-41
• 3.1 硬件电路整体结构设计24-26
• 3.2 梯度信号预加重电路设计26-31
• 3.3 信号采样电路设计31-34
• 3.4 低通滤波电路设计34-38
• 3.5 SPI通信电路设计38-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第四章 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统的软件设计41-61
• 4.1 采样模块设计41-44
• 4.1.1 低通数字滤波器设计41-43
• 4.1.2 ADS8556采样控制43-44
• 4.2 PWM波控制策略44-49
• 4.2.1 梯度功率放大器中的IGBT器件特性分析45-46
• 4.2.2 双H桥的PWM移相控制46-49
• 4.3 梯度功率放大器主控板与底板通信系统设计49-50
• 4.4 控制系统的关键技术分析50-60
• 4.4.1 系统的动态和稳态过程分析50-52
• 4.4.2 Fuzzy-PID动态切换控制算法52-60
• 4.4.2.1 动态过程中的Fuzzy控制算法55-58
• 4.4.2.2 稳态过程中的PID控制算法58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 1.5T-MRI梯度功率放大器控制系统测试与分析61-70
• 5.1 控制系统的功能测试62-65
• 5.2 控制系统的性能测试和分析65-68
• 5.3 本章小结68-70
• 第六章 全文总结与展望70-72
• 6.1 全文总结70-71
• 6.2 展望71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-76
• 附录76-79

【参考文献】

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本文编号：1080167