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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dc.contributor.advisorVillamizar Mejía, Rodolfo
dc.contributor.advisorCarreño Zagarra, Jose Jorge
dc.contributor.authorHerrera Zarate, Gabriel Giovany
dc.contributor.authorLópez Herazo, Esteban Mauricio
dc.date.accessioned2024-03-03T22:06:47Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:06:47Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractLa 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.
dc.description.abstractenglishDiabetes is a disease of global concern, setting alarms due to the high incidence and prevalence, positioning itself as one of the leading causes of death from diseases with cancer, cardiovascular diseases and chronic lung disease. This group of non-communicable diseases accounted in 2012 for 68% of deaths in the world according to World Health Organization (WHO). Different nations of the world made a big effort to allocate significant to the development of tools that can help reduce these figures resources. This work presents an introduction to the context of the current diabetes and aims to contribute to the study of type 1 diabetes mellitus using techniques of multivariable controller designs, with computational simulation tools for automatic design of controllers. Based on the minimal models of glucose and insulin, proposed by Bergman, representing the system dynamics of glucose-insulin, it proceeds to design the control system using techniques LQG Control tuning on a linearized version of the model, mediantes algorithms genetic. Finally, a graphical simulation interface that collects all controller design methodology that allows an easy way controller design and further evaluation is presented. By Taylor series approximation a linearized version of the minimal model by Bergman, using as the stationary operating point blood glucose values, active insulin and insulin is obtained. To design LQG controller linearized model is used, tuning the controller using genetic algorithms for optimal selection of the weighting matrices of the controller.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32580
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDiabetes
dc.subjectModelo Mínimo De Bergman
dc.subjectControl Lineal Cuadrático Gaussiano Lqg
dc.subjectAlgoritmos Genéticos
dc.subject.keywordDiabetes
dc.subject.keywordBergman'S Minimal Model
dc.subject.keywordLqg Linear Quadratic Gaussian Control
dc.subject.keywordGenetic Algorithms
dc.subject.keyword.
dc.titleHerramienta 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
dc.title.englishAutomatic tool for the design of lqg robust controllers for control of glucose levels in patients with type i diabetes mellitus (t1dm), tuned by genetic algorithms.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica