你好,每个人。这个视频展示了如何设计一个模糊推理系统树控制器调节血糖的I型糖尿病患者使用人工胰岛素输注系统。人工胰岛素输注系统被称为人工胰腺,它有三个主要组件。
血糖监测传感器需要血糖样本每五分钟。控制器产生一个纠正胰岛素剂量调节血糖水平在正常范围内,也就是80到100毫克/分升。胰岛素泵注入病人的身体的纠正胰岛素剂量。
这个情节的蓝线显示,基质的饭菜没有纠正胰岛素剂量可能导致低血糖症的条件很高的血糖水平。高葡萄糖摄入需要短效胰岛素剂量高,而空腹水平低葡萄糖需要长时间表演,低胰岛素剂量。
此外,当血糖水平很低的血糖过低的情况下,控制器需要停止胰岛素剂量。这种自然环境特定的胰岛素剂量控制更适合一个基于规则的非线性控制模糊控制器。
启用了模糊控制器与一个新的样品每五分钟。它使用三个输入,血糖水平,汇率,和加速度率。两个连接的控制器使用树模糊推理系统逐步添加输入。它还降低了总数量的规则。
定义模糊规则没有经验是一个艰巨的任务。另一种选择是使用成本最小化优化规则。模糊逻辑工具箱提供了tunefis函数和成本优化可调参数。优化规则,从模糊系统,获得可调设置和更新规则设置来优化规则的后果。
创建一个选项设置为与遗传算法优化过程。创建一个成本函数来评估每个候选人基于规则的优化过程中生成。首先,成本函数计算中的错误观察血糖从名义上的葡萄糖水平。接下来,负误差低于最低葡萄糖水平高误差值。然后计算成本的均方根误差值。接下来运行tunefis函数优化规则。
这血液显示了优化结果与调整规则基地。现在血糖水平低于160毫克/分升,监管,解决近90毫克每分升到第三顿饭。控制器产生一个短的表演,高胰岛素剂量在每个用餐时间和代理在禁食期间减少胰岛素剂量。
你可以进一步提高控制器的性能调优的隶属函数参数模糊推理系统。使用当地的优化方法,如模式搜索,并再次运行tunefis优化隶属函数参数。
这图显示了优化结果与调整隶属度函数,从而提高控制器性能和降低最低成本的价值。您现在可以模拟模型与不同的进餐时间和碳水化合物摄入量值来验证控制器的性能。
例如,第二吃饭时间更改为360分钟,一天六小时,并更改相应的碳水化合物摄入50克,然后运行模型。最后第三个餐后血糖水平仍低于100毫克/分升。一旦准备好模型,您可以生成代码和部署到目标设备。演示到此结束。谢谢你听。
