control en lazo cerrado del nivel de glucosa en pacientes críticos

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[57] TARIN, C. et al. Modelling the gastric emptying process. University of Ulm, Mayo(2004) p.1-12[58] JEFFERSON, Leonard y Cherrington, Alan. Handbook of physiology. En: Theendocrine System. New York: Oxford University Press (2001).[59] FLOREZ-GUTIERREZ, Claudia, Quiroz, Griselda y Hernández-Rosales, C. Unainterfase para el suministro automático de medicamentos. En: Ingeniería. Vol 10 No 1(2006) p. 49-57.[60] SAEZ, Doris. Apuntes I: Control predictivo basado en modelos. Universidad deQuilmes, 2002.[61] CAMACHO, Eduardo y Bordons, Carlos. Control Predictivo: Pasado, Presente yFuturo. Escuela Superior de Ingenieros. Universidad de Sevilla, España.Disponible en internet: http://riai.isa.upv.es/CGI-BIN/articulos%20revisados%202004/surveys/num3/MPC _Camacho_y_Bordons1.pdf[62] CAMACHO, E. y Bordons, C. Model Predictive Control. Segunda Edición. Springer.New York, 2003 p. 405.120
ANEXOSANEXO 1. Funciones creadas en Matlab para realizar las pruebas del sistema en lazocerrado.Función, runestimfmin.m, planteada en MATLAB para realizar la optimización de losparámetros del modelo del sensor de glucosa subcutánea.function [k02,k21]= runestimfminmodelokalman2%Se llama el archivo de Simulinkdif0=[0.0826 0.0444];%Vector inicial de k02 y k21options=optimset('LargeScale','off','Display','iter'); %Opciones de%la funcion fminconlb=[0 0];%Limite superiorub=[0.5 0.5];%Limite inferiordif=fmincon(@objfunpgest,dif0,[],[],[],[],lb,ub,[],options);%optimizacionk02=dif(1); k21=dif(2);%Valores optimizadosfunction F = objfunpgest(dif) %Funcion objetivok02=dif(1); k21=dif(2);opt=simset('solver','ode5','SrcWorkspace','Current'); %opciones de la%simulacion del modelo en simulink[tout,xout,error]=sim('modelokalman2',[0 2000],opt);salida=length(error);errlast=error(salida);F= errlast; %Resultado funcion objetivoFunción filtkalman.m, realizada en MATLAB para estimar la glucosa en plasma utilizandoel filtro de Kalman.function pg_est= filtkalman(ent,j02,j21,samptime)persistent P xhat phi theta out aif (samptime==0)% Inicialización, declaración de variablesxhat = [81.68;145]; %Vector estado actual y glucosa estimadaP = [0.01 0;0 0.001]; %Matriz de autocovarianzaphi=0.6616;%Matrices para discretizar el modelotheta=0.1818;%del sensora=5;%Período de muestreoout=xhat(2,1);%Salida del filtro121
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