医院新风系统中模糊逻辑与遗传算法融合模型的构建研究

引言

医院作为救死扶伤的关键场所，其室内环境质量，也就是 IEQ，直接关联着患者的康复进程、医护人员的健康状况以及院内感染控制，即 HAI 的有效性[1]。在“双碳”战略目标的推动下，医院作为能耗大户，其新风系统的高效节能运行也越来越成为管理的重点。要实现上述多个目标的协同优化面临着很大的挑战，医院新风系统本质上是一个强耦合、非线性、时变性很强的复杂系统，例如手术开始/结束造成的人员密度突然变化、季节更替带来的室外参数大幅波动、突发性污染事件，像患者咳嗽产生的飞沫气溶胶[2]。然而传统 FLC 的效能高度依赖于专家经验构建的初始规则库和隶属函数参数，规则库的完备性、合理性以及参数设置的好坏直接影响控制效果，构建一个适合医院复杂多变场景的、高性能的模糊规则库往往需要花费大量时间和专业知识，而且一旦固定下来，其自适应能力和应对未知场景的鲁棒性有限。

1 模糊逻辑与遗传算法的理论基础

1.1 模糊逻辑控制系统的医疗适配性

医院新风系统的控制实际上就是对强耦合非线性系统进行优化的 个过程，设定输入向量 X 为[eT，eH，C]T，这里面 eT 代表温度误差，eH 代表湿度误差，C 代表 CO₂浓度，输出向量Y 为[Q，R]T，其中 Q 表示新风量，R 表示回风比，它们之间的动态关系可表示成：Y=F（X，Θ）+ε（t），在这个式子中，Θ是时变参数，就像过滤器阻力系数 ，比如人员流动以及门窗开闭等情况。传统精确控制失效的最关键的是医疗环境存在三重不确定性：参数 响而出现波动，波动幅度在±15%，边界不确定性方面，隔离病房与普通病房的压差要求呈现动态变 感染控制要求最小新风量要大于等于 12 次/h⁴，而节能目标则需要将新风负荷最小化[3]。

1.2 遗传算法的生物进化机制与医疗优化遗传算法在医疗新风系统的核心价值体现为

图1 三维解空间探索

医疗场景当中的关键进化策略是染色体编码创新，其采用分段实数编码方案：[MF_T1， MF_T2，...，MF_H1，...， Rule1_w， Rule2_w，...]，这里面的 MF_Ti 代表温度隶属函数顶点坐标，就像是三角形函数[a，b，c] 那样，而 Rule_w 是规则权重，采用 0 - 1 标度 [4]。医疗多目标适应度函数如下：

其中 w1+w2+w3=1，E 为日能耗（kWh），通过帕累托前沿分析确定最优权重组合 w1=0.4，w2=0.3，w3=0.37[6]。2.1 整体架构设计

模型采用四层智能协同架构（如图2 所示），针对医疗场景特性进行深度优化：

图 2 四层智能协同架构

医疗场景的核心创新取得突破 开E ，可处理如温湿度突变等短期扰动情况，而外环则是小时级更新，GA 会在每日凌 ，例如某手术室在凌晨 2：00 - 4：00运用GA 进行优化后，次日手术时段的湿度控制误差降 其内置了医院建筑空间知识库，可自动加载场景化配置[7]。

2.2 模糊子系统实现

2.2.1 输入/输出变量医疗定制化

表1 输入/输出变量医疗定制化

采用混合隶属函数策略来提升响应性能，其中三角形函数用于常规区域，像是 NB、NS、ZO 等这些区域，其计算效率比较高，而高斯函数则用于关键医疗区间，例如 ZO 区间，它的数学表达为：

医疗冲突消解策略如下：当同时触发下述规则时，即Rule A：若流感爆发，则新风量增加40%，Rule B：若室外PM2.5 大于100，则新风量减少30%，系统会优先执行Rule A，启动应急过滤模式。

2.3 遗传算法优化引擎

2.3.1 医疗专用染色体编码

运用分块链式编码来处理高维优化问题：[MF_block | Rule_block | Weight_block]，MF_block 部分，16 个隶属函数与 3 个参数相乘得到48 维，比如温度 NB 集的[a，b，c]为[-3.0，-2.2，-1.5]，其编码值就是-3.0，-2.2，-1.5。Rule_block 部分，5 个输入乘以 5 个输入再乘以 5 个输入然后乘以 2 个输出，得出 250 条规则，这部分为250 维，Weight_block 部分是规则权重系数，也是 250 维，总体算下来有548 维优化参数，可较大提高医疗场景的描述能力[8]。

2.3.2 自适应算子医学启发式改进

疫情响应型变异机制：

st=>start： 院感监测数据

op1=>operation： 计算感染风险指数R

cond=>condition： R≥2.5？

op2=>operation： 提升变异率Pm=Pm×1.8

op3=>operation： 降低交叉率Pc=Pc×0.6

e=>end： 执行进化操作

st->op1->cond

cond（yes）->op2->op3->e

cond（no）->e

2.3.3 医疗实时优化接口

通过OPC UA 协议与医院BA 系统对接，支持：获取HIS 系统挂号量预测人流，接收气象台PM2.5 预警，联动院感监测平台实现呼吸科门诊在流感季自动切换至"高通风模式"。

3 仿真实验与结果分

3.1 实验系统深度配置

仿真环境构建：

% MATLAB/Simulink 核心参数配置

hospitalModel = ga_fuzzy_system（...

'RoomVolume'， 120， ... % 手术室体积（m³）

'OccupancySchedule'， [08：00 12：00 0.8; 14：00 17：00 0.6]， ... % 人员密度

'EquipmentLoad'， [09：00 12：00 3.5; 14：00 16：00 2.8]， ... % 医疗设备热负荷（kW）

'PollutionEvents'， [14：30 "aerosol" 3] ... % 污染事件（时间，类型，强度）

% GA 优化参数设置

gaConfig = struct（...

'PopulationSize'， 150， ... % 种群规模

'Generations'， 200， ... % 进化代数

'EliteCount'， 15， ... % 精英保留数

'CrossoverFraction'， 0.8， ... % 交叉概率

'MutationRate'， 0.05 ... % 基础变异率）;

在医疗场景的特异性设计方面，手术室的环境参数有着如下情况，温度设定值为24℃，可上下浮动0.5℃，此设定符合GB 51039 - 2024Class I 手术室标准，湿度设定值为50%，允许上下浮动5%RH，在重症监护区，CO₂浓度阈值为≤800ppm。在动态干扰模拟部分，人员流动模型是依据泊松分布来生成随机人流的，其峰值密度为0.8 人/㎡，在突发污染事件模拟中，于14：30 模拟飞沫扩散，这时CO₂浓度会瞬间升至1500ppm，而在设备干扰方面，电刀启用时温升速率可达到0.8℃/min[9]。

3.2 多维度性能对比分析

3 3 医院场景应用案

3.3.1 ICU 病房深度改造

实施背景是这样的：在某三甲医院的 ICU - B3 病区，其面积为280 平方米，设置了 12 张床位，该病区原有的新风系统存在三个比较突出的问题，第一个问题是温湿度波动幅度较大，温度波动范围能达到±2.5℃，湿度波动范围是±15%RH，这样大的波动会对危重患者的生理稳定性产生影响。第二个问题是面对突发性污染事件时响应比较滞后，比如说当 CO₂超标时，持续时间会超过 15 分钟，而且其三年能耗相对较高，达到了 18.6 万 kWh，这一能耗占科室总电耗的比例为31%[11]。

3.3.2 多维效能提升分析

GA 每季度自动生成规则库更新报告：

{"optimization_date"： "2025-03-22"，

"rules_added"： 12，

"rules_removed"： 8，

"energy_saving"： 8.3%}

4 结论与展望

本研究搭建的GA-FLC 融合模型，借助遗传算法对模糊规则以及隶属函数展开动态优化，成功突破了医院新风系统于不确定性环境下的控制难题，实验证实了该模型在控制精度、能耗以及鲁棒性方面有明显优势，接下来的研究方向囊括：与数字孿生技术相结合，凭借集成建筑信息模型即 BIM 达成空间级的精细化调控，进行多算法融合，将强化学习引入其中以应对突发公共卫生事件比如传染病爆发期，打造标准化接口，使其与医院智慧管理平台实现对接，达成“空气品质-能耗-感染控制”的联动决策。此模型有着广泛的适用性。

参考文献：

[1] Snow accretion on overhead wires[J]. Sakamoto Yukichi.Philosophical Transactions of the Royal Society A： Mathematical， Physical and Engineering Sciences，2000（1776）

[2] Modeling of Ice Accretion on Wires[J]. .Journal of Climate and Applied Meteorology，1984（6）

[3] 智能控制及其MATLAB 实现[M]. 李国勇编著.电子工业出版社.2005

[4] 模糊系统与模糊控制教程[M]. 王立新著;王迎军译.清华大学出版社.2003

[5] 模糊控制 版社.200

[6] 基于遗传算 江.西北工业大学，2006

[7] 不同直径 特性 罗保松;任禹丞.高电压技术，2014（02）

[8] 戴栋;黄筱婷;代洲;郝艳捧;李立浧;傅闯.高电压技术，2013（11）

[9] 输电线路覆 娅娜;李立浧;罗兵.高电压技术，2011（07）

[10] 采用模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型 波;李佳杰;欧阳丽莎;李立浧;罗兵.高电压技术，2011（05）

[11] 基于灰关联分析微气象因素和导线温度对输电线路导线覆冰的影响[J]. 欧阳丽莎;黄新波.高压电器，2011（03）

课题项目：本文系2021 年度教委科技课题（项目编号 KJQN202103905）阶段性成果。（文章发表是为了结项，请务必标注基金项目信息）

作者简介：彭靖（1983 年 12 月），性别：女，民族：汉，籍贯：四川攀枝花市，最高学历：硕士，职称：副教授，研究方向：绿色建造技术。