control en lazo cerrado del nivel de glucosa en pacientes críticos

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misma. La salida de la válvula es el flujo y la entrada es la salida del controlador entérminos del porcentaje de esta señal (%CO)df ( unidades)Kv (2)dm(%CO)3.4 CONTROLADOREs el elemento encargado de la supervisión y decisiones en el sistema de control, de igualmanera trata de mantener la variable de control en el nivel de referencia establecido o setpoint.Compara la señal recibida por el sensor con el set-point y en caso de presentarseun error, produce una señal en respuesta que el controlador envía al elemento final decontrol, de modo que éste la interpreta ejecutando la acción correctiva [17].La selección del controlador depende entonces del proceso que se desea controlar y laprecisión de la acción del mismo, puesto que algunos sistemas pueden requerir accionespredictivas o ser robustas frente al ruido presente en la medición.Existen distintos tipos de controladores, entre ellos: controladores proporcionales (P),proporcionales-integrales (PI), proporcionales-integrales-derivativos (PID), controladoresdinámico matricial (DMC), por modos deslizantes (SMC), por redes neuronales (NNBC) ycontroladores de lógica difusa (FLC), heurísticos, adaptables, entre otros.3.4.1 Control predictivo basado en modelos.El control predictivo es una herramienta que permite incorporar criterios operacionalesutilizando una función objetivo y restricciones en la acción del controlador [60]. Se basa enlos siguientes elementos:- Uso de un modelo matemático del proceso para predecir la evolución futura de lavariable controlada sobre el horizonte de predicción.- Establecimiento de una referencia o trayectoria deseada para la variablecontrolada.- El cálculo de la variable manipulada minimizando una función objetivo.30
3.4.1.1 Estructura básica del control predictivo basado en modelos.Figura 1 Estructura básica del controlador basado en modelosTomado de [60]Modelo de predicción: Debe capturar la dinámica del proceso para predecir las salidasfuturas y permitir un análisis teórico del proceso. Algunos de los modelos utilizados son:- Modelo de respuesta al impulso.- Modelo de respuesta escalón.- Modelo de función de transferencia.- Modelo en espacio de estados.- Modelos para representar las perturbaciones (ARX, ARMAX, ARIX, ARIMAX).Función objetivo: De acuerdo con el algoritmo de control implementado se utilizandistintas funciones de costo para obtener la ley de control. En algunos sistemas inestablesse utiliza la siguiente función que incluye horizontes de predicción y control mayor.JN2j N1( j)w(tj)yˆ(tj / t2N ui 1( i)u(ti1)2(3)Donde, λ y σ son factores que ponderan el comportamiento futuro.y ˆ(t j / t)es la salida predicha en el instante t+j.31
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