双激素人工胰腺的非线性模型预测控制与系统辨识
最优化与控制
2022-03-01 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在本工作中，我们提出一种用于双激素人工胰腺（AP）的切换式非线性模型预测控制（NMPC）算法，并使用最大似然估计（MLE）来辨识模型参数。双激素 AP 由连续葡萄糖监测仪（CGM）、控制算法、胰岛素泵和胰高血糖素泵组成。该 AP 设计了一种启发式规则以在胰岛素和胰高血糖素之间切换，并采用状态相关约束。我们扩展了一个现有的葡萄糖调节模型，加入胰高血糖素和运动用于仿真，并使用一个更简单的模型进行控制。我们在 50 名 1 型糖尿病虚拟患者上通过计算机数值仿真测试了该 AP（NMPC 和 MLE）。基于仿真模型生成的数据，对每位虚拟患者进行了系统辨识。仿真显示目标范围内时间（3.9–10 mmol/L）平均占比 89.3%，且无低血糖事件。
引用
@article{arxiv.2202.13938,
title = {Nonlinear Model Predictive Control and System Identification for a Dual-hormone Artificial Pancreas},
author = {Asbjørn Thode Reenberg and Tobias K. S. Ritschel and Emilie B. Lindkvist and Christian Laugesen and Jannet Svensson and Ajenthen G. Ranjan and Kirsten Nørgaard and John Bagterp Jørgensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13938},
year = {2022}
}
备注
In submission, 7 pages, 6 figures