Numerical simulation techniques for pneumatic systems in medical devices for respiratory support applications

This thesis proposes an in silico methodology to complement firmware testing of respiratory support devices, with a focus on Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) systems for sleep apnea therapy. We replace part of the conventional bench workflow, based on physical tests with a breathing simulator, with a numerical framework built on the pneumatic–electric analogy. The CPAP–patient pneumatic circuit is solved using Newton’s method with Modified Nodal Analysis (MNA); passive elements include time domain reactive behavior. Patient breathing patterns are imported directly from an ASL5000 simulator, yielding close agreement with the reference signals (mean error <1% of full scale for the validated variables). The CPAP blower is modeled by an artificial neural network trained on data acquired from the device; the model injects the predicted pressure according to the instantaneous circuit state. Validation is performed in a closed loop configuration embedding the device PID control targeted by the firmware tests. The final results show strong maintenance of waveform shapes, even though the presence of local non-negligible errors is clear. For these reasons, the methodology is considered to be a valid and useful approach as a complementary tool to the physical procedure. Its utility is highlighted for long-duration analysis and screening phases, as it ensures a particularly rapid (test durations reduced from 10h to 12min), modular, easy-to-use procedure.

Questa tesi propone una metodologia in silico a supporto delle procedure di testing firmware per dispositivi di supporto respiratorio, con particolare attenzione ai sistemi CPAP (Continuous Positive Airway Pressure) utilizzati nella terapia dell’apnea ostruttiva del sonno. La metodologia sostituisce parte del tradizionale workflow di prova, basato su test fisici con simulatore di respiro, con una struttura numerica fondata sull’analogia pneumatico elettrica. Il circuito pneumatico CPAP–paziente è risolto tramite il metodo di Newton con Modified Nodal Analysis (MNA), e i componenti passivi includono un comportamento reattivo nel dominio del tempo. I pattern respiratori del paziente sono importati direttamente da un simulatore ASL5000, mostrando un’elevata aderenza ai segnali di riferimento (errore medio <1% del fondo scala delle variabili validate). Il soffiatore CPAP è modellato tramite una rete neurale, addestrata su dati estratti direttamente dal dispositivo; la rete inietta nel circuito il valore di pressione previsto in base allo stato corrente del sistema. La validazione avviene in ambiente di controllo retroazionato, incorporando il controllore PID del dispositivo, cioè lo stesso firmware oggetto della procedura di test. I risultati finali mostrano le forme d’onda mantenute seppur si evincono errori locali. Per questo la metodologia è confermata essere un buon approccio, che arriva a restituire risultati attendibili in tempi estremamente ridotti (un test di 10h viene simulato in 12min). Questo rende la proposta molto utile per rapide analisi, vagliature e test lunghi, grazie alle sue migliori caratteristiche di semplicità d’uso, modularità, e velocità di esecuzione. L’approccio proposto rappresenta un complemento, non un sostituto, alla procedura sperimentale tradizionale.