基于子空间技术的麻醉过程系统辨识与预测控制算法研究

发布时间：2017-09-22 04:07

  本文关键词：基于子空间技术的麻醉过程系统辨识与预测控制算法研究

  更多相关文章： 麻醉闭环控制 镇静房室PK-PD模型 Wiener系统 子空间正交投影辨识 扩展预测自适应控制

【摘要】：随着当前医疗技术水平的飞速发展,各种各样复杂的治疗手段层出不穷,因此对手术精度以及术中病人安全的要求也变得越来越高,在这种情况下,良好的术中麻醉显得尤为重要。临床实践中,对病人的麻醉操作多由麻醉师来完成,而麻醉师同时还需对病人的生理指标进行实时的监测,工工作任务繁重。为减轻麻醉师的工作压力,研究人员提出了麻醉过程闭环控制的想法,并且已在麻醉控制领域内实现了多种有效的闭环算法,其中最有前景的应该是基于模型的控制算法。但由于房室模型本身的非线性特性,这些基于模型的闭环控制研究多数先对病人模型参数进行经验性的预估,从而再加以控制,以消除非线性的影响。但是,这样反而会导致病人模型的特异性不突出,进而影响辨识与控制效果。针对该问题,本文提出了一种新型的基于子空间辨识的病人房室Wiener模型辨识方法。首先对异丙酚三房室Wiener模型进行线性化处理,再对处理后的线性模型进行子空间正交投影辨识,最后通过辨识出的状态空间系统矩阵以及线性化关系对原来的房室模型进行还原。接下来,对所辨识出的线性模型进行简单的处理,建立辅助被控变量,利用基于模型的扩展预测自适应控制算法,实现对病人镇静深度的间接管理。仿真结果证明,针对非线性系统所设计出的辨识算法能够很好地还原系统本身的特性,同时仍具有一定的可扩展性。该算法所需的先验知识极少,所辨识出模型的准确性较高。同时,根据该模型所构建的辅助被控变量也能够在一定程度上间接描述Wiener系统中间变量的变化趋势。该闭环控制算法首次用于麻醉过程镇静深度的控制,在该方向上有着较大的创新与指导意义。
【关键词】：麻醉闭环控制 镇静房室PK-PD模型 Wiener系统 子空间正交投影辨识 扩展预测自适应控制
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R614;TP273
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 绪论13-27
• 1.1 麻醉过程相关背景介绍13-19
• 1.1.1 麻醉的定义及术中操作流程13-14
• 1.1.2 麻醉师的职责与麻醉闭环控制的意义14-15
• 1.1.3 麻醉深度的监测15-18
• 1.1.4 麻醉过程闭环控制18-19
• 1.2 麻醉过程建模与控制的研究现状19-23
• 1.2.1 麻醉过程建模的研究现状19-21
• 1.2.2 麻醉过程控制的研究现状21-23
• 1.3 子空间辨识方法的研究发展概述23-24
• 1.3.1 线性系统子空间辨识的发展概述23-24
• 1.3.2 Wiener系统子空间辨识的发展概述24
• 1.4 论文的主要研究内容与结构安排24-27
• 第二章 麻醉过程镇静深度房室建模27-35
• 2.1 麻醉过程人体房室模型概述27-28
• 2.2 异丙酚房室PK-PD模型28-31
• 2.2.1 异丙酚房室模型结构28-29
• 2.2.2 异丙酚房室模型PK部分动态建模29-30
• 2.2.3 异丙酚房室模型PD部分动态建模30-31
• 2.3 麻醉过程仿真环境介绍31-32
• 2.4 本章小结32-35
• 第三章 基于子空间技术的麻醉过程镇静模型辨识35-51
• 3.1 子空间正交投影技术35-41
• 3.2 麻醉过程镇静Wiener模型辨识41-44
• 3.2.1 非线性Wiener模型预处理41-43
• 3.2.2 基于SOPIM的麻醉过程镇静模型辨识43-44
• 3.3 仿真实例44-48
• 3.4 本章小结48-51
• 第四章 基于扩展预测自适应控制方法的麻醉过程镇静深度管理51-61
• 4.1 扩展预测自适应控制算法51-54
• 4.2 麻醉过程镇静深度的EPSAC闭环控制54-55
• 4.3 仿真实例55-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 结论与展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-69
• 研究成果及已发表的学术论文69-71
• 作者及导师简介71-73
• 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书73-74

【共引文献】

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本文编号：898667