基于模糊控制和神经网络控制的麻醉靶控输注研究

发布时间：2017-10-29 09:02

  本文关键词：基于模糊控制和神经网络控制的麻醉靶控输注研究

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【摘要】：靶控输注是以人体药代动力学和药效动力学为基础,通过计算机调节目标药物浓度,以适当地控制患者麻醉深度的一种静脉给药方法,对提高临床麻醉的品质有重要意义。闭环麻醉靶控输注,实现了对患者麻醉深度的实时监测和麻醉药物输注过程的反馈控制,可以有效降低临床麻醉过程的风险,减轻病人的痛苦,提升了开环靶控输注的有效性,具有更高的临床应用价值。本文主要研究基于智能模糊逻辑控制论和神经网络控制理论构建闭环麻醉靶控输注控制系统的方法和策略。从临床麻醉学的发展现状和发展趋势、麻醉深度监测技术和前景、靶控输注对象模型的发展趋势、靶控输注系统的现状和前景以及智能模糊逻辑控制理论、神经网络的基本原理等基本内容出发,详细描述临床闭环麻醉靶控输注系统的基本原理图和设计方案。以基于生理的人体异丙酚药代和药效循环模型为基础,以脑电双频谱指数(BIS)为麻醉深度监测控制参数,利用智能模糊控制的经验规则库,设计智能模糊控制与PID有机结合的组合智能控制器,智能整定PID各个参数,对基于模糊自适应整定PID控制的临床麻醉靶控输注过程控制方案进行设计和仿真。模糊PID控制利用根据专家经验建立的模糊控制知识库来调控控制变量,控制过程与被控对象的生理结构和参数没有关系,因此能够更好地处理控制过程参数整定与麻醉患者生理参数的差异性之间的矛盾,实现个体化给药,扩大靶控输注麻醉对象的适用范围。利用模糊神经网络的自学习、自适应功能,设计模糊神经网络PID控制器,进行PID参数实时整定后,对基于模糊神经网络PID闭环控制的临床麻醉靶控输注过程控制方案进行设计和仿真,求解给药速率曲线和BIS时间曲线。通过比较和分析基于智能模糊自适应整定PID控制和模糊神经网络PID控制的临床麻醉靶控输注过程控制方案,评价系统响应过程的动态特性和静态特性,同时将基于模糊神经网络的控制方案与临床实际麻醉控制对比,分析其优缺点,找出需要改进的地方。为临床麻醉靶控输注的智能化和个体化给药提供参考和指导。
【关键词】：麻醉深度 靶控输注 模糊控制 PID控制 BP神经网络控制
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 麻醉靶控输注的研究背景和意义11-12
• 1.2 麻醉靶控输注国内外研究现状12-14
• 1.2.1 靶控输注系统研究现状12
• 1.2.2 靶控输注控制方法研究现状12-14
• 1.3 本文的研究背景14-15
• 1.4 本文的研究基础15-16
• 1.4.1 麻醉靶控输注的生理基础15
• 1.4.2 麻醉靶控输注的对象模型15-16
• 1.4.3 麻醉深度的监测方法16
• 1.5 本文的研究目标和研究内容16-17
• 1.6 本文的结构17-18
• 第二章 麻醉深度监测方法18-21
• 引言18
• 2.1 麻醉深度监测的基础18
• 2.2 麻醉深度监测常见指标18-20
• 2.3 本文研究所用的麻醉深度监测指标20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 麻醉靶控输注的对象模型介绍21-31
• 引言21
• 3.1 常见药物模型种类及特点21-22
• 3.2 本文所采用的模型结构介绍22-26
• 3.3 本文所采用对象模型的参数列表26-27
• 3.4 本文所用对象模型的传递函数27
• 3.5 基于MATLAB的PBPK模型仿真27-30
• 3.5.1 MATLAB的简介28
• 3.5.2 PBPK模型仿真28-30
• 3.6 本章小结30-31
• 第四章 基于不同控制理论的TCI控制系统的设计31-45
• 引言31
• 4.1 基于传统PID控制的TCI控制系统31-33
• 4.1.1 PID简介31
• 4.1.2 PID控制微分方程及其参数的作用31-32
• 4.1.3 基于传统PID控制的TCI控制系统的设计32
• 4.1.4 基于传统PID控制的TCI控制系统的工作流程32-33
• 4.2 基于自适应模糊PID控制的TCI控制系统33-39
• 4.2.1 模糊控制的基本原理33-35
• 4.2.2 模糊PID控制器的种类35-36
• 4.2.3 基于自适应模糊PID控制的TCI控制系统的设计36-39
• 4.2.4 基于自适应模糊PID控制的TCI控制系统的工作流程39
• 4.3 基于模糊BP神经网络控制的TCI控制系统39-43
• 4.3.1 BP神经网络的基本原理39-40
• 4.3.2 模糊BP神经网络40-41
• 4.3.3 基于模糊BP神经网络控制的TCI控制系统的设计41-43
• 4.3.4 基于模糊BP神经网络控制的TCI控制系统的工作流程43
• 4.4 本章小结43-45
• 第五章 控制系统模型仿真及结果分析45-61
• 引言45
• 5.1 基于传统PID控制的TCI控制系统的仿真45-48
• 5.1.1 仿真结构图45-46
• 5.1.2 仿真结果分析46-48
• 5.2 基于自适应模糊PID控制的TCI控制系统的仿真48-54
• 5.2.1 仿真结构图48-53
• 5.2.2 仿真结果分析53-54
• 5.3 基于模糊BP神经网络的TCI控制系统的仿真54-57
• 5.3.1 仿真结构图54-55
• 5.3.2 仿真结果分析55-57
• 5.4 仿真结果与临床实际对比分析57-60
• 5.4.1 临床实际数据记录57-58
• 5.4.2 仿真结果58-59
• 5.4.3 结果分析59-60
• 5.5 本章小结60-61
• 总结与展望61-64
• 工作总结61-62
• 工作展望62-64
• 参考文献64-68
• 附录68-74
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果74-75
• 致谢75-76
• 附件76

【参考文献】

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本文编号：1112272