收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于多目标优化的人工胰脏区间模型预测控制算法研究

杜鹏翔  
【摘要】:目前糖尿病治疗是通过注射胰岛素的方法,患者需要每天多次注射胰岛素,而且胰岛素的剂量无法精确控制,导致低血糖的情况发生。人工胰脏系统由于根据血糖的水平自动调节胰岛素输注速率的完全闭环控制系统,因此被认为是治疗糖尿病最有前景的方法之一。目前,人工胰脏系统中胰岛素泵和实时连续监测技术的发展水平已经满足临床要求,但是由于人体血糖调节包括体液调节和神经两部分,是个极其复杂的动态过程,而且影响血糖水平的内在因素和外在因素较多,因此对于人工胰脏闭环控制算法的设计具有很大的挑战性。本课题针对现有模型预测控制算法区间控制内没有进一步优化和没有考虑胰岛素经济性两个问题,提出一种菱形区间软约束多目标优化模型预测控制算法。同时,在血糖调节过程中,既要兼顾控制性能,还要考虑胰岛素成本的影响,因此对于预测控制算法目标函数的构建和求解,需要对多目标优化问题进行研究,本课题将设计一种多种群多目标烟花算法对目标函数进行求解。具体研究工作如下:首先,由于ARX模型能够近似反映人工胰脏血糖-胰岛素之间的关系,选用自回归模型(Auto Regressive with eXogenous Input,ARX)模型作为预测模型,并采用赤池信息准则和Kalman参数估计法对ARX模型进行系统辨识,辨识的数据来源是美国食品及药品管理局(FDA)认证的人工胰脏仿真平台——UVa/Padova在特定的碳水化合物摄入和胰岛素注射率产生的仿真数据,确定模型阶数和模型系数,为后续算法设计提供模型基础。其次,针对现有模型预测控制算法设定值控制导致自由度低和区间控制没有在区间内进行优化的问题,建立一种菱形区间软约束的模型预测控制算法。算法根据设置的容忍区间和目标值来确定菱形区间,使血糖值优先控制在菱形区间内,再进行动态优化,逐步将血糖值控制到目标值,提高系统的控制性能。并在UVa/Padova平台进行实验的验证,通过平均血糖及标准差和时间百分比评价指标验证算法在控制血糖水平方面的性能。最后,考虑到血糖调节过程中的控制性能和经济效益两大问题,在预测控制算法中构建两个目标函数,兼顾控制性能和胰岛素成本的影响。提出一种多种群多目标烟花算法(MP-MOFWA)对该多目标函数进行求解。算法构建多种群、多交叉算子的操作方式,提高群体多样性;同时根据子种群对最优解集贡献量的不同,提高算法的局部及全部搜索能力。通过与其他算法的比较,验证该算法在多样性和收敛性方面的性能。并将多目标优化的区间预测控制算法在UVa/Padova平台进行实验验证,验证该算法在控制性能和经济性两方面的优势。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 ;以色列研制出人工胰脏[J];生物学通报;2010年06期
2 ;埋入式人工胰脏[J];日本医学介绍;1999年01期
3 郭全荣;杨国忠;;人工胰脏研究概况[J];上海生物医学工程通讯;1984年04期
4 袁启明;可抑制器官排异的人工胰脏[J];国外医学.生物医学工程分册;1995年05期
5 ;日本科学家研究开发人工胰脏治疗糖尿病[J];糖尿病新世界;2009年07期
6 ;日本在小白鼠体内培育出人工胰脏[J];实验动物科学与管理;1996年01期
7 袁启明;;新型混合型人工胰脏[J];国外医学.生物医学工程分册;1992年03期
8 袁启明;;人工胰脏[J];生物医学工程通讯;1981年01期
9 樊庆福;;国外人工胰脏的进展及其临床应用[J];上海医学;1991年12期
10 ;人工胰脏[J];中国医疗器械杂志;2010年01期
11 Morell B;康志仁;;携带式人工胰脏[J];国外医学.生物医学工程分册;1983年03期
12 袁启明;;人工胰[J];国外医学.生物医学工程分册;1991年06期
13 宋茂民;微小球型半人工胰脏[J];日本医学介绍;1986年02期
14 陈名道;陈家伦;;胰岛素泵的临床应用[J];国外医学(内科学分册);1983年05期
15 陈衍夏;高分子生物医学工程材料的现状[J];大自然探索;1985年01期
16 ;糖尿病人用的人工泵[J];国外医学情报;1980年02期
17 刘锦;聂诗良;;基于稳定平台的广义预测控制算法[J];传感器世界;2012年10期
18 徐金榜;罗泠;周永鹏;万淑芸;;升压变换器的电流环预测控制算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2007年07期
19 王子洋;吴刚;郑涛;;一种具有大工作域的非线性预测控制算法(英文)[J];中国科学技术大学学报;2007年12期
20 陈希平,朱秋琴,王彩霞;广义预测控制算法的研究[J];控制工程;2005年S1期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 薛振框;李少远;;多模型预测控制算法及其在热工过程中的应用[A];第二十二届中国控制会议论文集(下)[C];2003年
2 邹志云;刘建友;李福庆;于鲁平;吴春华;桂新军;;一种新型的线性约束系统预测控制算法[A];2009中国过程系统工程年会暨中国mes年会论文集[C];2009年
3 古钟璧;王祯学;王苇;;具有误差预测修正的预测控制算法[A];1991年控制理论及其应用年会论文集(上)[C];1991年
4 毛志忠;陈晓峰;;一种简化的预测控制算法[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
5 张阿卜;倪春木;;基于模糊模型的一步超前预测控制算法[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
6 孙银山;李平;窦仁菊;石向星;;采用综合偏差的自调节灰色预测控制算法[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
7 田仕军;戴文战;杨爱萍;;一种改进的多变量广义预测控制算法[A];第24届中国控制与决策会议论文集[C];2012年
8 阎纲;梁昔明;龙祖强;李翔;;一种新的提前一步预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 王平;田学民;;一种基于敏感度方程的非线性预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 田仕军;戴文战;杨爱萍;;一种改进的广义预测控制算法在大时滞系统中的应用[A];第24届中国控制与决策会议论文集[C];2012年
11 张峻;席裕庚;;输入受限时预测控制的一种简易算法[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年
12 张靖男;孙未蒙;郑志强;;非线性系统多模型预测控制算法研究(英文)[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
13 潘昊;曹宇;邹涛;于海斌;苑明哲;;一种多变量快速预测控制算法的原理与仿真研究[A];第26届中国控制与决策会议论文集[C];2014年
14 付秋峰;李书臣;胡玉娥;张勇强;刘威;;基于微粒群优化和模拟退火的约束广义预测控制算法[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
15 王寅;荣冈;金晓明;;基于模糊—线性复合模型的非线性自适应预测控制算法[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
16 张晨;王云;吴在园;陈希琛;冯煊;;基于改进预测控制算法的LKAS系统设计[A];2019中国汽车工程学会年会论文集(4)[C];2019年
17 郭利进;王化祥;;一种改进的基于Hammerstein模型非线性广义预测控制算法[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
18 武玉强;初学导;;基于ARMAX模型的广义预测控制算法[A];1990年控制理论及其应用年会论文集(4)[C];1990年
19 王军;陈延云;牛超;肖红梅;;基于模型预测控制算法的以太网时延补偿[A];第九届全国电技术节能学术会议论文集[C];2007年
20 孙宝华;杨辉;孟莎莎;;广义预测控制算法在稀土萃取过程中的应用[A];2011第十六届全国自动化技术与应用学术年会专辑[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 刘振;应用于嵌入式系统的快速模型预测控制算法研究[D];浙江大学;2018年
2 李素真;监督预测控制算法的应用研究[D];华北电力大学;2015年
3 李奇安;广义预测控制算法简化实现方法研究[D];浙江大学;2005年
4 牛健;双时标预测控制算法的研究[D];浙江大学;2010年
5 李志勇;迭代预测控制算法及其应用研究[D];中南大学;2006年
6 高菾佚;基于偏最小二乘的预测控制算法及其应用验证[D];哈尔滨工业大学;2020年
7 余世明;预测控制算法及其应用研究[D];浙江大学;2001年
8 李鹏飞;网络化系统中模型预测控制理论和方法研究[D];中国科学技术大学;2020年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 杜鹏翔;基于多目标优化的人工胰脏区间模型预测控制算法研究[D];燕山大学;2020年
2 孔雪华;基于三支决策的双激素人工胰脏模型预测控制算法研究[D];燕山大学;2020年
3 汤凤娜;双激素人工胰脏的经济模型预测控制[D];北京化工大学;2018年
4 李陈荣;基于模型移植的人工胰脏闭环控制研究[D];浙江大学;2017年
5 张智旺;基于模型预测控制算法的振动抑制研究[D];厦门大学;2019年
6 刘冠甫;基于多模型的自适应预测控制算法应用研究[D];华北电力大学;2019年
7 杨娜云;鲁棒分布式模型预测控制算法研究[D];华北电力大学(北京);2019年
8 鞠爽;基于预测控制算法的网络化系统研究[D];燕山大学;2019年
9 王鑫;分布曲线对象的形态预测控制算法研究[D];浙江大学;2019年
10 袁一丁;基于非参数模型的协调系统预测控制算法研究[D];华北电力大学;2018年
11 梁薇;基于物理平台的多变量大迟延系统的预测控制算法研究及实现[D];华北电力大学;2018年
12 靳俊发;基于IELM-ARMAX组合模型的水泥熟料烧成系统预测控制算法研究[D];燕山大学;2017年
13 王凯宸;基于物理平台的大迟延对象预测控制算法研究及实现[D];华北电力大学;2017年
14 张雨辰;基于预测控制算法的无线并联变换器延时补偿研究[D];安徽工业大学;2016年
15 张小艳;基于机理模型的双层结构工业预测控制算法的研究[D];浙江大学;2015年
16 李济炜;基于多步控制策略的随机乘型系统预测控制算法设计[D];上海交通大学;2013年
17 段光华;基于FPGA实现预测控制算法[D];吉林大学;2008年
18 李劲松;具有预测控制算法的水槽控制系统[D];合肥工业大学;2002年
19 余蓉;快速模型预测控制算法的研究及应用[D];浙江工业大学;2015年
20 朱祉旭;改进的预测控制算法在电力系统稳定器中的应用与实现[D];辽宁工业大学;2016年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978