Experimental identification of a blood pump model for improved performance analysis

Abstract

Rotodynamische Blutpumpen (RBP), die als ventrikuläre Unterstützungssysteme (VADs) eingesetzt werden, wurden in den letzten Jahren stetig verbessert. Deshalb werden sie zunehmend nicht nur als Überbrückung zur Transplantation, sondern auch als Dauertherapie bei Herzinsuffizienz eingesetzt. Insbesondere das HeartMate 3 (HM3) zeigt Überlebensraten, die mit denen einer Herztransplantation vergleichbar sind. Dennoch treten weiterhin Komplikationen wie Rechtsherzversagen, Thrombosen und Arrhythmien auf. Zur Verbesserung der VAD-Performance ist ein genaueres Verständnis der Pumpendynamik und der Wechselwirkung mit dem Blut erforderlich.Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines dynamischen Modells des HM3 basierend auf Differentialgleichungen, welche das hydraulische Verhalten, die Motordynamik und die Bewegung des Rotors beschreiben. Dazu wurde ein statischer Hardware-in-the-Loop (HIL)-Prüfstand aufgebaut, mit dem die nicht-dynamischen Parameter identifiziert wurden. Anschließend wurde das System mit einem Chirp-Signal angeregt, um die dynamischen Eigenschaften zu erfassen. Schließlich wurde ein kardiovaskuläres Modell in das System integriert, um das Modell unter klinisch relevanten Bedingungen zu validieren. Die Modellidentifikation erfolgte in MATLAB anhand des Root-Mean-Square-Error (RMSE). Dynamische Parameter wurden bei Bedarf manuell angepasst. Das hydraulische Modell zeigte mit RMSE-H = 0.191L/min im untersuchten Bereich von 1−7L/min die beste Übereinstimmung mit den Messungen. Die axiale Verschiebung wies aufgrund nicht-monotoner Effekte größere Abweichungen auf, konnte jedoch das dynamische Verhalten im monotonen Bereich (40 − 120μm, RMSE-A = 8.88μm) gut abbilden. Die Motorgleichung offenbarte strukturelle Modellfehler, die sich in frequenzabhängigen Abweichungen der Amplitude zeigten. Aufgrund der geringen Amplituden der Drehgeschwindigkeit des Rotors während des Betriebs blieben diese Abweichungen jedoch unter 1%. Die Modellierung der radialen Verschiebung war aufgrund Software-Einschränkungen der Pumpe nicht möglich: Die Signale wurden mit niedrigerer Abtastrate übertragen und der zugehörige Stromverbrauch war nicht verfügbar.Zusammenfassend: Es wurde ein struktureller Ansatz zur Modellierung des HM3 vorgestellt, dessen Genauigkeit mit verbesserter Datenerfassung weiter gesteigert werden könnte.

Rotodynamic blood pumps (RBPs) used as ventricular assist devices (VADs) have advanced significantly in recent years. As a result, they are now increasingly used as destination therapy, not just as bridge-to-transplant systems for patients with heart failure. The HeartMate 3 (HM3), in particular, has shown survival rates comparable to heart transplantation. However, complications such as right ventricular failure, thrombosis, and arrhythmias still occur. Improving VAD performance requires deeper insights into pump dynamics and its interaction with blood.This thesis aims to develop a dynamic model of the HM3 based on differential equations describing its hydraulic behavior, motor dynamics, and impeller motion. A static hardware-in-the-loop (HIL) testbench was built to identify non-dynamic parameters. Then, chirp excitation was used to capture dynamic properties. Finally, a cardiovascular model was integrated into the system to validate the model under realistic conditions. Model identification was conducted in MATLAB using root-mean-square error (RMSE) as the metric. Dynamic parameters were adjusted manually where needed. The hydraulic model showed the best fit with RMSE-H = 0.191L/min over a 1−7 L/min range. Axial displacement modeling exhibited greater error due to non-monotonic behavior but still replicated dynamics within monotonic ranges (40 − 120μm, RMSE-A = 8.88μm). The motor model showed structural limitations, evident through frequency dependent magnitude deviations. However, due to the small amplitude of impeller speed during operation, these deviations remained within 1%. Radial displacement modeling failed due to limitations in the pump’s internal software, such as reduced sampling rate and missing current data.In conclusion, this work presents a structural approach to modeling the HM3. With improved data acquisition, model accuracy could be further enhanced.