本文關(guān)鍵詞：基于高斯過程的神經(jīng)肌肉阻滯系統(tǒng)建模與控制

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【摘要】：神經(jīng)肌肉阻滯的具體作用是為了阻止病人在手術(shù)過程中由于傷口刺激產(chǎn)生的無意識的移動,避免不必要的傷害。在臨床的肌肉松弛程度控制中,存在以下問題：傳統(tǒng)的肌松藥物注射方法依賴麻醉師個人的經(jīng)驗(yàn),沒有統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn),很難維持阻滯水平的穩(wěn)定；在手術(shù)室這種工作繁忙、節(jié)奏緊張的環(huán)境下,長時間的神經(jīng)肌肉阻滯控制易造成麻醉師的疲勞與失誤,進(jìn)而給病人的手術(shù)過程帶來更大的風(fēng)險；雖然各種生物傳感器和肌松程度監(jiān)測方法的出現(xiàn),促進(jìn)對神經(jīng)肌肉阻滯自動給藥控制的研究,但由于新陳代謝及各種生理過程都是復(fù)雜的非線性系統(tǒng),且存在嚴(yán)重的個體差異性,這給神經(jīng)肌肉阻滯控制器的設(shè)計增加了難度。為此,本文針對神經(jīng)肌肉阻滯自動給藥問題進(jìn)行研究,采用基于高斯過程模型的預(yù)測控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)個體差異下的自動給藥控制。首先,針對神經(jīng)肌肉阻滯系統(tǒng)的個體差異性問題,本文提出采用在線動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的方法來保證個體模型的精度。由于建模數(shù)據(jù)的在線更新,每次需要對協(xié)方差矩陣求逆,本文給出一種求逆公式來解決求逆運(yùn)算計算量大的問題,減少運(yùn)算時間,達(dá)到實(shí)時控制計算要求。另外,由于協(xié)方差函數(shù)是高斯過程模型結(jié)構(gòu)的核心,而在協(xié)方差函數(shù)的選擇上卻沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),本文利用實(shí)驗(yàn)測試對比分析的方法獲得了適合神經(jīng)肌肉阻滯系統(tǒng)的協(xié)方差函數(shù)。傳統(tǒng)的一次高斯建模方法難于應(yīng)對生物系統(tǒng)的動態(tài)變化,本研究在此基礎(chǔ)上采用在線動態(tài)更新模型的方法,選擇適當(dāng)?shù)慕?shù)據(jù)容量,實(shí)時更新建模數(shù)據(jù),保證模型的局部動態(tài)特性,為基于模型的控制器設(shè)計提供保障。仿真驗(yàn)證了所提方法具有較高的建模精度及局部動態(tài)預(yù)測能力�？紤]到高斯過程是一種統(tǒng)計的概率建模方法,對實(shí)際系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)沒有定性的分析,只是對系統(tǒng)輸入輸出關(guān)系的一種映射。而模型預(yù)測控制對于模型的結(jié)構(gòu)沒有要求,且能夠處理對輸入有限制約束的問題。因此本文采用基于高斯過程模型的預(yù)測控制算法進(jìn)行自動給藥控制。同時,針對神經(jīng)肌肉阻滯過程存在比較大的滯后問題,提出了融合預(yù)測與微分控制的方案來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)肌肉阻滯過程的自動給藥控制系統(tǒng)。本文利用泰勒展開推導(dǎo)了高斯過程預(yù)測算法優(yōu)化過程的數(shù)學(xué)表達(dá),并得到了完整的控制策略。仿真表明,本控制方案針對不同的病人都表現(xiàn)出良好的控制效果,同時在線控制的均方跟蹤誤差比離線控制提高了近一倍,進(jìn)一步說明了該方法的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)肌肉阻滯 高斯過程建模 動態(tài)模型在線更新 模型預(yù)測控制 微分控制
【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】：2016
【分類號】：R614;TP273.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 課題的研究背景與意義14
• 1.2 神經(jīng)肌肉阻滯過程14-20
• 1.2.1 神經(jīng)肌肉阻滯劑15-17
• 1.2.2 神經(jīng)肌肉阻滯水平的監(jiān)測方法17
• 1.2.3 神經(jīng)肌肉阻滯劑連續(xù)過量注射問題17-18
• 1.2.4 NMB控制的研究歷史及難點(diǎn)分析18-20
• 1.3 高斯過程建模方法20-21
• 1.4 模型預(yù)測控制21-22
• 1.5 課題來源22
• 1.6 論文的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容22-24
• 第二章 NMB模型及GPs理論24-36
• 2.1 房室模型24
• 2.2 神經(jīng)肌肉阻滯系統(tǒng)24-27
• 2.2.1 機(jī)理分析25-26
• 2.2.2 個體差異26-27
• 2.3 高斯過程建模原理27-34
• 2.3.1 權(quán)重空間28-30
• 2.3.2 函數(shù)空間30-32
• 2.3.3 無噪聲條件下的預(yù)測32
• 2.3.4 噪聲條件下的預(yù)測32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第三章 基于GPs的NMB系統(tǒng)模型分析36-60
• 3.1 GPs模型結(jié)構(gòu)36-44
• 3.1.1 常用協(xié)方差函數(shù)38-39
• 3.1.2 超參數(shù)估計39
• 3.1.3 協(xié)方差函數(shù)的選擇39-42
• 3.1.4 超參數(shù)優(yōu)化求解42-44
• 3.2 在線動態(tài)建模44-47
• 3.2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)容量的選擇45-46
• 3.2.2 矩陣逆的優(yōu)化求解46
• 3.2.3 基于自然梯度法的超參數(shù)求解46-47
• 3.3 NMB系統(tǒng)的建模仿真47-58
• 3.3.1 基于GPs的離線NMB建模仿真47-55
• 3.3.2 基于GPs的在線動態(tài)NMB建模仿真55-57
• 3.3.3 系統(tǒng)動態(tài)變化對離線與在線模型的影響57-58
• 3.4 本章小結(jié)58-60
• 第四章 基于GPs的NMB控制60-72
• 4.1 基于GPs的模型預(yù)測控制策略60-65
• 4.1.1 GPs的線性化61-63
• 4.1.2 改進(jìn)的預(yù)測控制策略63-65
• 4.2 基于離線GPs的NMB控制仿真65-68
• 4.3 基于在線動態(tài)GPs的NMB控制仿真68-71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 第五章 結(jié)論與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-80
• 致謝80-82
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文82-84
• 作者及導(dǎo)師簡介84-85
• 附件85-86

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本文編號：524645