本文關(guān)鍵詞：基于子空間技術(shù)的麻醉過程系統(tǒng)辨識與預(yù)測控制算法研究

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【摘要】：隨著當(dāng)前醫(yī)療技術(shù)水平的飛速發(fā)展,各種各樣復(fù)雜的治療手段層出不窮,因此對手術(shù)精度以及術(shù)中病人安全的要求也變得越來越高,在這種情況下,良好的術(shù)中麻醉顯得尤為重要。臨床實踐中,對病人的麻醉操作多由麻醉師來完成,而麻醉師同時還需對病人的生理指標進行實時的監(jiān)測,工工作任務(wù)繁重。為減輕麻醉師的工作壓力,研究人員提出了麻醉過程閉環(huán)控制的想法,并且已在麻醉控制領(lǐng)域內(nèi)實現(xiàn)了多種有效的閉環(huán)算法,其中最有前景的應(yīng)該是基于模型的控制算法。但由于房室模型本身的非線性特性,這些基于模型的閉環(huán)控制研究多數(shù)先對病人模型參數(shù)進行經(jīng)驗性的預(yù)估,從而再加以控制,以消除非線性的影響。但是,這樣反而會導(dǎo)致病人模型的特異性不突出,進而影響辨識與控制效果。針對該問題,本文提出了一種新型的基于子空間辨識的病人房室Wiener模型辨識方法。首先對異丙酚三房室Wiener模型進行線性化處理,再對處理后的線性模型進行子空間正交投影辨識,最后通過辨識出的狀態(tài)空間系統(tǒng)矩陣以及線性化關(guān)系對原來的房室模型進行還原。接下來,對所辨識出的線性模型進行簡單的處理,建立輔助被控變量,利用基于模型的擴展預(yù)測自適應(yīng)控制算法,實現(xiàn)對病人鎮(zhèn)靜深度的間接管理。仿真結(jié)果證明,針對非線性系統(tǒng)所設(shè)計出的辨識算法能夠很好地還原系統(tǒng)本身的特性,同時仍具有一定的可擴展性。該算法所需的先驗知識極少,所辨識出模型的準確性較高。同時,根據(jù)該模型所構(gòu)建的輔助被控變量也能夠在一定程度上間接描述Wiener系統(tǒng)中間變量的變化趨勢。該閉環(huán)控制算法首次用于麻醉過程鎮(zhèn)靜深度的控制,在該方向上有著較大的創(chuàng)新與指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：麻醉閉環(huán)控制 鎮(zhèn)靜房室PK-PD模型 Wiener系統(tǒng) 子空間正交投影辨識 擴展預(yù)測自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R614;TP273
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-27
• 1.1 麻醉過程相關(guān)背景介紹13-19
• 1.1.1 麻醉的定義及術(shù)中操作流程13-14
• 1.1.2 麻醉師的職責(zé)與麻醉閉環(huán)控制的意義14-15
• 1.1.3 麻醉深度的監(jiān)測15-18
• 1.1.4 麻醉過程閉環(huán)控制18-19
• 1.2 麻醉過程建模與控制的研究現(xiàn)狀19-23
• 1.2.1 麻醉過程建模的研究現(xiàn)狀19-21
• 1.2.2 麻醉過程控制的研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 子空間辨識方法的研究發(fā)展概述23-24
• 1.3.1 線性系統(tǒng)子空間辨識的發(fā)展概述23-24
• 1.3.2 Wiener系統(tǒng)子空間辨識的發(fā)展概述24
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排24-27
• 第二章 麻醉過程鎮(zhèn)靜深度房室建模27-35
• 2.1 麻醉過程人體房室模型概述27-28
• 2.2 異丙酚房室PK-PD模型28-31
• 2.2.1 異丙酚房室模型結(jié)構(gòu)28-29
• 2.2.2 異丙酚房室模型PK部分動態(tài)建模29-30
• 2.2.3 異丙酚房室模型PD部分動態(tài)建模30-31
• 2.3 麻醉過程仿真環(huán)境介紹31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-35
• 第三章 基于子空間技術(shù)的麻醉過程鎮(zhèn)靜模型辨識35-51
• 3.1 子空間正交投影技術(shù)35-41
• 3.2 麻醉過程鎮(zhèn)靜Wiener模型辨識41-44
• 3.2.1 非線性Wiener模型預(yù)處理41-43
• 3.2.2 基于SOPIM的麻醉過程鎮(zhèn)靜模型辨識43-44
• 3.3 仿真實例44-48
• 3.4 本章小結(jié)48-51
• 第四章 基于擴展預(yù)測自適應(yīng)控制方法的麻醉過程鎮(zhèn)靜深度管理51-61
• 4.1 擴展預(yù)測自適應(yīng)控制算法51-54
• 4.2 麻醉過程鎮(zhèn)靜深度的EPSAC閉環(huán)控制54-55
• 4.3 仿真實例55-59
• 4.4 本章小結(jié)59-61
• 第五章 結(jié)論與展望61-63
• 參考文獻63-67
• 致謝67-69
• 研究成果及已發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-71
• 作者及導(dǎo)師簡介71-73
• 碩士研究生學(xué)位論文答辯委員會決議書73-74

【共引文獻】

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本文編號：898667