Ⅰ型糖尿病患者的模糊血糖控制算法研究
发布时间：2021-07-16 16:52
糖尿病是一种因人体胰腺功能损坏导致胰岛素分泌不足或因胰岛素分泌过多导致胰岛素抵抗而引起的代谢疾病。目前医学界尚未有效根治糖尿病的治疗手段,临床治疗主要以注射人工胰岛素来有效降低血糖。I型糖尿病患者自身无法正常分泌胰岛素,因此体外注射人工胰岛素成为了Ⅰ型糖尿病患者的首选方案。特别是人工胰腺的提出,为I型糖尿病患者的血糖控制提供了闭环解决方案,极大地提升了控制效果。然而,患者进餐情况、个体差异和游离脂肪酸（FFA）、胰岛素反应滞后均会对糖尿病患者的血糖造成一定的影响,直接影响了人工胰腺控制算法的性能。为此,本文以Ⅰ型糖尿病患者为主要研究对象,基于Takagi-Sugeno（T-S）模糊控制理论和H∞控制理论,研究解决人工胰腺控制算法在不同内外因素扰动下的血糖控制问题,进一步提高人工胰腺控制算法的鲁棒性。具体研究工作如下:1.考虑进餐情况对血糖代谢的影响,采用Bergman最小模型描述Ⅰ型糖尿病血糖代谢系统,基于T-S模糊控制理论和H∞控制理论,研究给出H∞血糖控制算法设计条件,仿真得出在进餐扰动下患者血糖稳定在正常值水平。2...
【文章来源】：北方民族大学宁夏回族自治区
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
血糖监监测技术和胰岛岛素泵技术发展展历程
堑鼻爸涤胙?腔?≈档牟钪担??窒钗??堑鼻爸导跞パ?腔?≈挡钪档幕?郑?⒎窒钗??糖变化率。采用PID算法控制血糖的优点是控制器的设计简单，在血糖动态系统中进餐可视为系统扰动，此算法可实现全闭环控制。但因血糖代谢系统为强非线性系统，而PID控制算法是线性控制算法，难以实现对人体血糖代谢系统的控制要求。模糊控制策略的提出为解决非线性问题带来了全新的方法，结合PID算法的模糊PID控制算法被广泛应用于非线性系统[17，18]，该方法在解决血糖控制系统中得到了较好控制效果，模糊PID控制器结构图如下所示：图1-3模糊PID控制器结构图该方法将系统输出值与期望值的差值及差值的变化率作为模糊推理的输入，根据模糊规则推理出PID参数，再根据式（1-2）得出系统的控制输入。该方法可以实现根据系统输出对PID参数进行自整定，且具有计算量孝易于集成的优点。然而，因血糖代谢系统是一类复杂的非线性系统，该方法难以针对胰岛素反应滞后等影响血糖的因素进行血糖控制。为解决人体血糖代谢系统中存在的时滞问题，Parker[19]等利用模型预测控制算法对糖尿病患者进行血糖闭环控制。该方法是将描述糖尿病患者的血糖代谢模型作为预测模型，并将此非
湍：齈ID控制的血糖控制算法比较，预测控制是通过反复的滚动优化实现血糖控制的算法，该血糖控制算法的优点在于：更适合于血糖代谢系统的动态特性、外界因素导致血糖代谢急剧变化的特点和血糖代谢系统存在大延迟特点。但该算法未能针对糖尿病患者存在的个体差异设计血糖控制器，采用固定的预测模型的对不同患者进行血糖控制，得到的控制效果各不相同。近年来，神经网络技术得到了迅猛发展，为解决血糖控制系统中存在的胰岛素反应滞后与个体差异问题，Trajanoski[20]等提出了神经网路预测控制算法，控制原理图如下所示：图1-4基于神经网络预测的血糖控制系统原理图该算法是将神经网络与模型预测控制相结合，利用神经网络对患者血糖系统进行离线学习辨识，得到精确的血糖模型，再利用模型预测控制算法对血糖模型进行分析控制。该方法综合考虑了血糖控制系统的胰岛素反应滞后与个体差异，且能得到较好的血糖控制效果，但在摄入食物较多，血糖扰动较大时，该方法有较长的控制时间。综上所述，现有人工胰腺控制算法虽能够对糖尿病患者的血糖水平进行的有效控制。然而，患者个体差异，FFA，胰岛素反应滞后等人体内外因素均对糖尿病患者的血糖造成一定的影响，直接影响了人工胰腺控制算法的性能。如何针对患者在进餐、个体差异、胰岛素反应滞后和FFA
【参考文献】：
期刊论文
[1]糖尿病合并药源性低血糖昏迷34例分析[J]. 吴仁群. 吉林医学. 2011(28)
[2]罗格列酮治疗2型糖尿病80例的疗效观察[J]. 王振华. 实用心脑肺血管病杂志. 2011(01)
[3]Optimal guaranteed cost control for an uncertain discrete T-S fuzzy system with time-delay[J]. Thierry Marie GUERRA. Journal of Control Theory and Applications. 2009(02)
硕士论文
[1]基于T-S模糊模型的血糖控制[D]. 张本金.黑龙江大学 2018
[2]一类糖尿病人血糖浓度的自适应模糊PD控制[D]. 昝欣欣.大连理工大学 2010
[3]智能PID参数整定及其在血糖控制中的应用[D]. 迟继强.哈尔滨工业大学 2009
本文编号：3287387
【文章来源】：北方民族大学宁夏回族自治区
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
血糖监监测技术和胰岛岛素泵技术发展展历程
堑鼻爸涤胙?腔?≈档牟钪担??窒钗??堑鼻爸导跞パ?腔?≈挡钪档幕?郑?⒎窒钗??糖变化率。采用PID算法控制血糖的优点是控制器的设计简单，在血糖动态系统中进餐可视为系统扰动，此算法可实现全闭环控制。但因血糖代谢系统为强非线性系统，而PID控制算法是线性控制算法，难以实现对人体血糖代谢系统的控制要求。模糊控制策略的提出为解决非线性问题带来了全新的方法，结合PID算法的模糊PID控制算法被广泛应用于非线性系统[17，18]，该方法在解决血糖控制系统中得到了较好控制效果，模糊PID控制器结构图如下所示：图1-3模糊PID控制器结构图该方法将系统输出值与期望值的差值及差值的变化率作为模糊推理的输入，根据模糊规则推理出PID参数，再根据式（1-2）得出系统的控制输入。该方法可以实现根据系统输出对PID参数进行自整定，且具有计算量孝易于集成的优点。然而，因血糖代谢系统是一类复杂的非线性系统，该方法难以针对胰岛素反应滞后等影响血糖的因素进行血糖控制。为解决人体血糖代谢系统中存在的时滞问题，Parker[19]等利用模型预测控制算法对糖尿病患者进行血糖闭环控制。该方法是将描述糖尿病患者的血糖代谢模型作为预测模型，并将此非
湍：齈ID控制的血糖控制算法比较，预测控制是通过反复的滚动优化实现血糖控制的算法，该血糖控制算法的优点在于：更适合于血糖代谢系统的动态特性、外界因素导致血糖代谢急剧变化的特点和血糖代谢系统存在大延迟特点。但该算法未能针对糖尿病患者存在的个体差异设计血糖控制器，采用固定的预测模型的对不同患者进行血糖控制，得到的控制效果各不相同。近年来，神经网络技术得到了迅猛发展，为解决血糖控制系统中存在的胰岛素反应滞后与个体差异问题，Trajanoski[20]等提出了神经网路预测控制算法，控制原理图如下所示：图1-4基于神经网络预测的血糖控制系统原理图该算法是将神经网络与模型预测控制相结合，利用神经网络对患者血糖系统进行离线学习辨识，得到精确的血糖模型，再利用模型预测控制算法对血糖模型进行分析控制。该方法综合考虑了血糖控制系统的胰岛素反应滞后与个体差异，且能得到较好的血糖控制效果，但在摄入食物较多，血糖扰动较大时，该方法有较长的控制时间。综上所述，现有人工胰腺控制算法虽能够对糖尿病患者的血糖水平进行的有效控制。然而，患者个体差异，FFA，胰岛素反应滞后等人体内外因素均对糖尿病患者的血糖造成一定的影响，直接影响了人工胰腺控制算法的性能。如何针对患者在进餐、个体差异、胰岛素反应滞后和FFA
【参考文献】：
期刊论文
[1]糖尿病合并药源性低血糖昏迷34例分析[J]. 吴仁群. 吉林医学. 2011(28)
[2]罗格列酮治疗2型糖尿病80例的疗效观察[J]. 王振华. 实用心脑肺血管病杂志. 2011(01)
[3]Optimal guaranteed cost control for an uncertain discrete T-S fuzzy system with time-delay[J]. Thierry Marie GUERRA. Journal of Control Theory and Applications. 2009(02)
硕士论文
[1]基于T-S模糊模型的血糖控制[D]. 张本金.黑龙江大学 2018
[2]一类糖尿病人血糖浓度的自适应模糊PD控制[D]. 昝欣欣.大连理工大学 2010
[3]智能PID参数整定及其在血糖控制中的应用[D]. 迟继强.哈尔滨工业大学 2009
本文编号：3287387
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