背景技术：
对于公众而言，在日常生活中免受污染和疾病的侵害在很大程度上取决于防尘口罩或外科口罩。然而，即使在制造这种口罩时使用的过滤材料通常被标记为适合于高效过滤，由于口罩周围的泄漏，这些口罩也只能提供基本的保护。由于过滤介质会施加额外的阻力，因此使用者必须比没有口罩时更加用力地呼吸。因此，任何人都很难长时间舒适地使用这种口罩。此外，co2和湿气积聚在口罩内部，这往往会使情况变得更糟。另外，过滤介质的效率越高，它将施加的流动阻力就越大，因此使得长时间使用这些口罩更加不舒服。对于那些呼吸系统较弱或受损的人，诸如老年人、儿童和病人(诸如哮喘和copd患者)，这种影响尤其明显。
因此，防尘口罩和外科口罩因其易于使用以及任何人都希望使用更高效和更舒适的装置但是没有任何可接受的电动空气净化呼吸器(papr)解决方案这一事实而在公众中广泛使用。
然而，显而易见的是，在许多日常情况下，空气质量可能非常差。在大城市中，大密度的汽车、公共汽车、卡车和摩托车通常会释放出过量的有毒污染物。电厂是另一个主要的污染源。自然或人为灾难，诸如沙尘暴、各种火灾，也会对人们的呼吸系统造成伤害。这些污染包括灰尘(悬浮颗粒)、铅和有害气体，诸如no2、so2、co、o3、voc、烟等。长期暴露于这些污染中被证明是有害的，并且常常会导致威胁生命的疾病。sars、禽流感和猪流感是最近出现的针对人类的三种疾病相关威胁，它们也是污染物或空气传播疾病，并且对人类有致命的危险。
显然，需要一种保护装置，所述保护装置提供相似的保护和舒适度，并且也可以被普通人或轻工业/专业使用者所接受。
威尔等人的特此以引用的方式整体并入的公开号为2012/0174922的美国专利申请公开了一种包括口罩和颈部部件的呼吸设备。所述口罩适于基本上包围使用者的至少嘴或鼻孔。所述颈部部件附接到所述口罩，并且适于基本上包围所述使用者的颈部的后部。所述颈部部件包括流发生器，所述流发生器接收来自周围环境的未过滤的空气，过滤所述未过滤的空气，并将过滤后的空气提供给所述口罩。与现有装置相比，所述呼吸设备具有低型面外观，并且适于舒适地围绕使用者的颈部佩戴。
卡奥等人的特此以引用的方式整体并入的公开号为2012/0174922的美国专利申请公开了通常用于污染环境中的动力空气净化呼吸器。动力空气净化呼吸器包括动力叶轮、过滤器元件和口罩，所述动力叶轮被布置成从大气中抽吸空气，所述过滤器元件和口罩向使用者提供经过滤和加压的空气。动力空气净化呼吸器包括在使用者的头部后方具有用于对空气进行加压的过滤器和叶轮的发电机单元，并且包括用于改善向使用者的空气输送并改善其品质的部件。
技术实现要素：
在公开号为2012/0174922的美国专利申请和公开号为2014/0373846的美国专利申请中描述的装置包括本领域的重大进步。然而，还期望在诸如尺寸减小、数据收集和收集数据的分析等领域的进一步发展。本申请公开了这种期望的进步和/或试图克服现有技术的缺陷。
在实例中，呼吸器系统包括：呼吸器，所述呼吸器包括空气过滤器、具有无传感器dc马达的流发生器、口罩、处理器、传感器、电源以及第一无线收发器，其中呼吸器被配置成抽吸环境空气通过空气过滤器，增加空气压力，以高于环境压力的压力将空气输送到口罩，使用传感器收集有关呼吸器操作的数据，并用第一无线收发器传输数据；中间电子装置，所述中间电子装置包括处理器、存储器、第二无线收发器和第一网络收发器，其中所述中间电子装置与呼吸器分开且远离呼吸器，并且所述中间电子装置被配置成接收由第一无线收发器传输的数据，处理所述数据，并用第一网络收发器重传数据；以及计算机，所述计算机具有第二网络收发器、处理器和存储指令的存储器，所述指令当被执行时致使计算机接收数据，处理数据并生成关于呼吸器或呼吸器使用者的至少一个报告。
在实例中，呼吸器系统包括呼吸器，所述呼吸器包括过滤器、马达、第一数据收发器和第一处理器，其中所述第一处理器被配置成使用稳态马达功率和呼吸器的预确定特性来确定流经呼吸器的流率，并且致使所述第一数据收发器传输对应于所述呼吸器中的流率和压力的数据；以及电子装置，所述电子装置包括第二数据收发器和第二处理器，其中所述第二处理器被配置成在第二数据收发器接收到数据之后读取数据，并使用所述数据确定呼吸器的状态。
在实例中，一种确定包括过滤器和马达的呼吸器的状态的方法，所述方法包括：使用稳态马达功率和呼吸器的预确定特性来计算通过呼吸器的流率；传输对应于呼吸器中的流率和压力的数据；用电子装置接收数据；以及使用所述数据和电子装置确定呼吸器的状态。
当结合附图考虑时，根据以下详细描述，该技术的其他方面、特征和优点将变得显而易见，所述附图是本公开的一部分，并且通过举例的方式示出了本技术的原理。
附图说明
图1是根据本技术的系统架构；
图2是根据本技术的呼吸器的系统图；
图3a和图3b示出了与电池有关的各种计算和操作；
图4示出了用于计算通过呼吸器的流量的算法；
图5a和图5b示出了用于确定过滤器的状态的算法；
图6示出了用于确定由呼吸器移除的颗粒的算法；并且
图7示出了示例性呼吸器。
具体实施方式
相关于可以共享共同特性和特征的几个实例提供以下描述。应当理解，任何一个实例的一个或多个特征可以与其他实例的一个或多个特征结合。另外，所述实例中的任何一个的任何单个特征或特征的组合可以构成额外实例。
图1示出了具有呼吸器100、中间电子装置200、用于远程数据处理的中间设备300和生成的报告400的系统架构的实施例。呼吸器100与中间电子装置200进行通信，优选地利用无线通信进行通信，尽管也可以使用有线通信。呼吸器100与中间电子装置200之间可能需要相对短距离的无线通信，诸如
呼吸器100将数据传输到中间电子装置200。中间电子装置200的使用可以减少呼吸器100的成本、复杂性、重量和功耗中的至少一个。更高级别的计算机处理、更大的内存和更长距离的数据传输可以是中间电子装置200不可或缺的方面。因此，呼吸器100只需要包括与数据采集和监视有关的部件，所述部件必须位于呼吸器100中才能起作用，或者不包括在中间电子装置200中，传感器(例如，压力传感器)是二者的实例。而且，呼吸器100的使用者可能已经携带了手机。将手机用作中间电子装置200可以有效利用未充分利用的计算源，并且将不需要尚未在使用者附近或使用者正携带的设备。
当数据被传输到中间电子装置200时，可以出现至少两个替代方案。首先，中间电子装置200可以将呈原始格式的数据经由互联网传递给中间设备300，以进行远程数据处理。在这种情况下，所有数据处理将在中间设备300处发生。其次，中间电子装置200可以在传输到中间设备300之前处理数据中的一些或全部。当然，可以使原始数据和处理后的数据二者从中间电子装置200传输到中间设备300。可以基于诸如数据率、电池寿命以及中间反馈对处理过的数据的使用者的有用性等因素而确定是以原始形式发送数据还是在发送之前进行处理。
在中间设备300处，原始数据302由分析引擎304处理。分析引擎304可以包括在通用计算机或服务器上运行的软件或其他逻辑。在由分析引擎进行处理之后，原始数据302可以被转换成处理后的数据306。下面将进一步讨论各种类型的数据以及可以对其进行处理的方式。一旦处理了数据，就可以将其用于生成报告400。报告400的生成可以利用与原始数据302或处理过的数据306分开的其他数据，诸如使用者特定数据或来自其他呼吸器的数据。例如，使用者特定数据可以包括使用者的生理参数，当使所述生理参数与处理后的数据结合时，可以用于进行与使用者健康有关的预测或分析。特定法律管辖权或使用者可以将这种类型的数据视为敏感信息308，并且此类敏感信息308可能需要更高或不同级别的安全性。可以组合来自其他呼吸器的数据以提供维护、修理、备件订购、资产分配等的计划。这种类型的数据可以是专有公司信息，所述专有公司信息致使数据成为敏感信息308。报告400可以提供处理过的数据306的可视化，和/或可以是用于查看处理过的数据306的在线门户。处理过的数据306的交换可以在任一方向上在中间电子装置200与中间设备300之间发生。例如，如果中间电子装置用于处理数据中的一些或全部，则可以绕过分析引擎304。或者，一些处理过的数据306可以被发送回中间电子装置200以供使用者使用。
图2是包括呼吸器100的部件和与呼吸器100交互的部件的实施例的系统图。呼吸器100可以包括马达102、马达控制件104、通信模块106、压力传感器108、使用者界面110、电池112(电源的实例)、电池充电/控制电路114、外部电源监测电路116、主控制单元118、电源管理电路120、保护电路122和使用者口罩124。马达102优选地是驱动流发生器的叶轮的无传感器的dc马达。
系统可以每秒测量约100次(100hz)的口罩压力。主控制单元118可以连续地(例如，以100hz的频率)调整马达(并且因此相关联的流发生器)速度，以将口罩压力保持在通常为约10mm的h2o的目标值。
为了控制无传感器的dc马达，cpu优选地监视以下参数(也在100hz)：呼吸器100内的马达速度、马达电流、电池电压和温度。
呼吸器连续地(100hz)将数据流写入通信模块106。该流可以包括马达速度、马达电流、口罩压力和电池电压。
通信模块106可以包括可以用于与中间电子装置200通信的
呼吸器100与中间电子装置之间可以是双向通信。可以包括在手机上运行的应用的中间电子装置200可以具有将数据写入呼吸器100的存储器的能力。中间电子装置200还可以承担对马达102的控制，举例来说命令其维持某一恒定的马达速度或口罩压力或所需的任何其他行为。
中间电子装置200(尤其如果是手机)可以从gps访问使用者的当前位置(纬度、经度和高度)。
在至少一个实施例中，呼吸器100可以包括传感器(诸如，磁传感器)，以检测何时缺少过滤器以及何时已更换和/或移除和替换过滤器。呼吸器中的传感器可以读取过滤器中的一个或多个磁体，其中磁场的移除表示过滤器的移除和/或替换。
利用以上讨论的部件中的一个或多个，可以执行以下计算中的一个或多个。
图3a和图3b示出了与电池112有关的各种计算和操作。
在图3a中的502处，呼吸器100的实施例可以确定电池电压。在504处，可以确定剩余电池容量的百分比。例如，如果最大电池电压为12.6v且最小电压为9.0v，则可以将当前电压确定为该范围的比例。该计算可以在呼吸器100或中间设备300处发生，但是优选地在中间电子装置200处计算，特别是在中间电子装置200是手机的情况下。在506处，可以显示剩余电池电量的百分比，这可以表明，由于内置的显示器，手机优选作为中间电子装置200。
在508处，可以访问不同时间戳处的先前电池电压的记录。在510处，可以将先前的电池电压和时间戳与先前的电池电压读数和时间戳进行比较。通过比较电池电压和时间的差异，可以生成剩余运行时间的估计值。该计算可以在呼吸器100或中间设备300处发生，但是优选地在中间电子装置200处计算，特别是在中间电子装置200是手机的情况下。在512处，可以显示剩余的运行时间，这可以表明，由于内置的显示器，手机优选作为中间电子装置200。
图3b与图3a相似，但是包括一些额外步骤。仅描述了所述额外步骤。在514处，中间电子装置200的实施例可以访问电池放电的记录。这可能呈以下形式：每安培小时电压变化，电压随时间下降或每个周期电压下降。在516处，中间电子装置200可以确定呼吸器100上一次由于电力不足而关闭的记录的电池电压。在518处，可以将在514处和516处确定的数据进行比较以生成当前电池容量的估计值(例如，以毫安小时为单位)。可以执行电池健康状况的确定，所述电池健康状况可以是剩余电池容量与原始电池容量的百分比。该确定可以在呼吸器100或中间设备300处发生，但是优选地在中间电子装置200处计算，特别是在中间电子装置200是手机的情况下。在520处，可以显示电池健康状况因素，这可以表明手机由于内置的显示器而优选作为中间电子装置200。
在一些实施例中，如果在与先前关闭不同的电池电压下呼吸器100由于电力不足而关闭，则可以确定电池中存在电池单元不匹配。该确定可以在呼吸器100或中间设备300处发生，但是优选地在中间电子设备200处计算，特别是在中间电子设备200是手机的情况下。在522处，可以显示电池健康因素，这可以表明手机由于内置的显示器而优选作为中间电子装置200。
图4示出了至少在吸入期间用于计算通过呼吸器100的流量的算法。该计算可以能够完全在呼吸器中执行。在524处，确定了马达速度。在526处，确定了电池电压。在528处，确定了马达电流。在530处，通过将电池电压和马达电流相乘来计算原始马达功率。在532处，确定了马达控制参数。在534处，确定了稳态马达功率。根据马达控制参数，可以计算出用于马达加速的功率。如果马达速度恒定，则加速功率将为零。可以通过从原始马达功率中减去加速功率来确定稳态马达功率。在536处，可以确定流量和压力。对于给定的流发生器，流量是稳态马达功率和马达速度的函数。在制造期间，每个呼吸器都可以附接到测试夹具，所述测试夹具包括连接到呼吸器的串行通信端口的流量计、流量控制阀、压力表和计算机。然后使呼吸器通过多个(例如，100个)速度流点(举例来说，每分钟25000rpm-100升)进行锻炼。在每个速度流点处，在呼吸器中没有过滤器的情况下，口罩压力、马达电流和电池电压都被记录下来。该校准过程的输出是一系列数据点或曲线，所述数据点或曲线使流量与马达速度和马达功率相关联。因此，在运行时的任何时间，都可以使用瞬时马达速度和马达功率的知识来计算流经流发生器以及呼吸器的流量。相同的计算还可以得出呼吸器生成的当前压力差(例如，从装置入口(即直接在过滤器后面)到口罩内部)。
通过这种确定流量和压力的方法的实施例，可以能够实现呼吸器100的简化和成本降低。这种方法可以允许使用无传感器的dc马达，而无需使用流量计。流量计通常包括灵敏的压力传感器，所述压力传感器监测系统中某一压缩物的压力变化。这种类型的流量计准确但价格昂贵，因为它需要额外的压力传感器。但是在使用上述方法的实施例的情况下，可能不需要压力传感器和压缩物。因此，可以省略传统意义上的流量计。
图5a示出了用于确定过滤器的状态的算法。在538处，确定了流经呼吸器的流率。流率可以能够由呼吸器100确定。在540处，在呼吸器中测量过滤器上的压降。这种测量可以借助于呼吸器100中的压力传感器来进行。在542处，计算了电流过滤器的堵塞系数。这可以通过用在540处测量的过滤器上的压降除以在538处确定的流率来计算。当前堵塞系数的示例性度量单位是mmh2o/升/分钟。在544处，从诸如中间电子装置或中间设备300处的存储器等存储器中读取堵塞的过滤器系数。堵塞的过滤器系数优选地是预先确定的，并且可以基于在实验室中的测试和在领域中的使用而确定。堵塞的过滤器系数优选地具有与当前堵塞系数相同的度量单位。在546处，将当前堵塞系数与堵塞的过滤器系数进行比较，以确定过滤器堵塞的相对量。在548处，显示堵塞百分比或过滤器阻力，这可以表明，手机由于内置的显示器而优选作为中间电子装置200。
基于在542处确定的当前过滤器堵塞系数，可以确定剩余过滤器寿命的估计值。在550处，可以访问前一当前过滤器堵塞系数以及时间戳。在552处，比较当前值和先前值。基于使用寿命变化的百分比和值之间的时间，可以确定过滤器剩余使用时间的估计值。在554处，可以显示过滤器剩余的时间，这可以表明，手机由于内置的显示器而优选作为中间电子装置200。
在图5b中示出了替代的过滤器状态算法。该算法与图5a中的算法的不同之处在于，估计而不是测量过滤器上的压降。
在556处，确定了马达速度。在558处，确定了流率(例如，参见参考文献524-536和以上相关联的描述)。在560处，确定了呼吸器压力(例如，从过滤器的下游到口罩的压力升高)。在562处，由呼吸器100测量口罩压力。在564处，通过从呼吸器压力中减去口罩压力来估计过滤器压降。参考文献542-554与图5a相同，并且因此在此不重复其描述。
图6示出了用于确定由呼吸器100移除的颗粒的算法。在566处，确定了呼吸的体积，其可以是每10毫秒的体积、每次呼吸的体积或呼吸体积的任何其他合适的表示。如上面关于图4所讨论的，这可以由呼吸器确定。在568处，计算了呼吸的总体积。可以通过计算随时间变化的呼吸体积积分来确定呼吸的总体积，并且可以针对给定的使用期限(诸如一天)进行计算。在570处，确定了呼吸器100的位置。位置可以由使用者输入，也可以由定位系统(诸如gps或可以在手机中找到的其他定位系统)自动确定，并且可以将位置数据添加到由中间电子装置200传输的任何数据中或与所述数据一起发送。也可以单独传输所述位置数据。
在572处，确定了呼吸器位置的污染浓度。例如，这可以通过中间电子装置200或中间设备300从数据库、远程测量系统等中检索污染数据来确定。在574处，可以通过将呼吸的总体积乘以污染浓度来计算颗粒的重量。在576处，确定了在呼吸器100中使用的过滤器的类型以及过滤器的性能数据。例如，该信息可以存储在中间电子装置200中。当然，该信息也可以存储在诸如呼吸器100等任何其他合适的位置，或由中间设备300存储。在578处，通过用过滤器效率乘以颗粒的重量来计算被移除的颗粒的重量。在580处，显示了在给定时间段内移除的污染物的重量。这可以显示在中间装置上，这可以表明，手机由于内置的显示器而优选作为中间电子装置200或作为报告400的一部分。该算法可能比先前的方法更准确，在所述先前的方法中，呼吸量是根据较早的实验室测试得出的。换句话说，可以通过在使用期间实际测量呼吸来获得准确性。
过滤器被堵塞的百分比，过滤器的剩余时间以及被移除的污染物的量分别是呼吸器状态的实例。
过滤器的型号或部件号和/或过滤器的过滤系数是与过滤器相关联的预确定值的实例。
呼吸器的控制类型(快速，超响应)以反映口罩中物理变化发生的速率的频率测量一系列参数(口罩压力、马达速度、马达电流、电池电压等)。举例来说，泄漏可能会发生并且在几分之一秒的时间段内重新密封；使用者呼吸的过程中生理上显著的变化将以在300ms到500ms的吸气时间内发生的流率变化为特征。因此，可以以还允许检测来自口罩的流动模式的变化(例如，泄漏)或使用者的呼吸模式的变化(例如，疲惫、呼吸短促、流动受限、肺活量等)的速度来控制呼吸器100。口罩压力的知识(加上提及的其他参数中的一个或多个)可以用于直接估计口罩的泄漏(并且因此，估计口罩的“贴合度”或“保护因子”)。
例如，使用图6的算法，还可以确定未被过滤的颗粒的量。这可以与保护因子相关，例如，口罩内部和外部的颗粒浓度之比。而且，使用这种估计方法可以连续(在使用期间每呼吸一次)评估保护因子，而不是作为使用专用设备的某种每年一次测试的一部分。先前的系统可以使用基于口罩中的真空衰减而评估口罩贴合度的方法。本技术的不同之处在于：(1)测量正常口罩压力，而不是专门为测试目的而生成的真空；(2)不需要额外的适配器或监测设备；以及(3)可以连续并且以高频率测量压力，而真空测试的测量是基于长时间的压力衰减。
通过中间电子装置200和/或中间设备300的计算、通信和/或存储功能，可以发生从呼吸器100到云或特定计算机或服务器的数据流。这可以允许对单个呼吸器100(和/或相关联使用者)或一些呼吸器进行数据分析。这可以允许进行计算，诸如呼吸率；分钟通气量；呼吸量；呼吸用力；疲劳程度和警告；不适程度；与其他设备相比的基准；维修或设备问题警报；过滤器更换的警报和提醒；连续自动监测以及通知设备性能和服务通知；设备超出建议范围运行的警报；通过使用或按小时或随时间推移过滤的危害量；压力；温度；电池负载和电池使用情况；电池状况/寿命；过滤器载荷；过滤器阻力；过滤器性能；马达性能和故障；测量保护因子；口罩和系统的实时贴合度；每位使用者随时间推移的使用和合规性；经由手机app向使用者提供实时数据(设备检查、保护、性能)；基于载荷的随时间推移的过滤器建议；纵向研究的数据，诸如佩戴者的健康状况、设备性能、运动等；健康诊断：呼吸模式和呼吸病理或急性呼吸变化的预测；流量限制；呼吸方式随时间推移的变化；运动或健身性能以及消费者污染。而且，可能发生诸如将数据写入呼吸器(例如，上一过滤器载荷、过滤器的类型)的能力等动作。
图7是适合于执行上述方法的示例性呼吸器100的图示，并且可以包括关于图2所述的特征。使用者口罩124是覆盖使用者的鼻子和嘴的示例性口罩。可以采用或多或少覆盖使用者面部的其他口罩类型。例如，口罩只能覆盖鼻子或嘴。或者，口罩还可以包括用于使用者眼睛的覆盖物。口罩可在连接器128处移除。
在一些实施例中，呼吸器100的后部126可以包括图2的对应虚线内包括的所有部件。因为口罩124可从后部126移除，所以后部126在功能含义上是呼吸器100，而口罩124是与呼吸器一起使用的使用者界面。
呼吸器100包括左臂130和右臂132。在一些实施例中，仅其中一个臂用于流向口罩124并且包括导流管，而另一个臂提供压力感测线，所述压力感测线基本上是与用于流动的臂(非导流管)大小相同。虽然可以使用小得多的压力感测线，但是在至少一个实施例中已经发现，仅有一只臂或一只臂远小于另一只臂的情况不会被使用者很好地接受。但是具有与流线相同大小的压力感测线可能是有利的。例如，压力传感器可以位于后部126中，所述后部126相对远离口罩124，但是仍然基本上瞬时地在口罩124处测量压力和压力变化。可以经由非导流管直接在口罩处有效地读取口罩压力，而不是根据风扇出口附近的压力读数来推断口罩压力。在口罩处包括压力传感器还可以避免需要通过读取风扇出口附近的压力来推断压力，但是这可能会带来与在口罩124中包括压力传感器(诸如额外的电气连接)相关联的复杂性和费用。
虽然已经结合几个实际实例描述了本技术，但是应当理解，该技术不限于所公开的实例，相反意在覆盖包括在本技术的精神和范围内的各种修改和等效布置。
在本说明书中，除非上下文另有明确指示，否则词语“包括”不意在具有诸如“仅由…组成”等词语的排他性含义，而是具有在“包括至少…”意义上的非排他性含义。在对应的语法改变的情况下，这同样适用于诸如“包括”等其他形式的词语。
可以在本发明的具体实施方式内找到有关本文所使用的选定术语的其他定义，并且贯穿全文适用。除非另有定义，否则本文所使用的所有其他科学和技术术语具有如本发明所属领域内的普通技术人员通常所理解的相同含义。
本文献中给出的任何承诺应当被理解成涉及本发明的一些实施例，并且不意在作为在所有实施例中做出的关于本发明的承诺。虽然存在被视为适用于本发明的所有实施例的承诺，但是申请人/专利权人保留后续从描述中删除这些承诺的权利，并且任何国家对专利的接受或后续批准并不依赖于这些承诺。
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
