Herramienta de diseño automático de controladores robustos lqg para la regulación de los niveles de glucosa en pacientes con diabetes mellitus tipo 1 (dmti), sintonizado mediante algoritmos genéticos
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Date
2015
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
La diabetes es una enfermedad de interés mundial, prendió las alarmas debido al alto grado de incidencia y prevalencia. Esta se posiciona como una de las principales causantes de muerte por enfermedades junto con el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y las neuropatías crónicas. Este grupo de enfermedades no transmisibles representaron en el 2012 el 68% de las muertes en el mundo según la Organización Mundial de la Salud (OMS). Diferentes naciones del mundo realizan un esfuerzo grande, destinando recursos considerables al desarrollo de herramientas que puedan contribuir a disminuir estas cifras. El presente trabajo establece una introducción al contexto de la diabetes y tiene como objetivo contribuir al estudio de la diabetes mellitus tipo I mediante técnicas de diseño de controladores multivariable, junto con herramientas de simulación computacional para el diseño automático de los controladores. Partiendo de los modelos mínimos de la glucosa e insulina propuestos por Bergman, que representa la dinámica del sistema de la glucosa-insulina, se procede a diseñar el sistema de control aplicando técnicas de control LQG sintonizando sobre una versión linealizada del modelo, mediantes algoritmos genéticos. Por último, se presenta una interfaz gráfica que recopila toda la metodología de diseño de controladores que permite de una manera fácil el diseño del controlador y su posterior evaluación. Mediante la aproximación en series de Taylor se obtiene una versión linealizada del modelo mínimo de Bergman, tomando como punto de operación los valores estacionarios de glucosa en sangre, insulina activa e insulina en sangre. Para el diseño del controlador LQG se usa el modelo linealizado, sintonizando el controlador mediante algoritmos genéticos para la selección adecuada de las matrices de ponderación del controlador.
Description
Keywords
Diabetes, Modelo Mínimo De Bergman, Control Lineal Cuadrático Gaussiano Lqg, Algoritmos Genéticos