Điều khiển thích nghi theo cấu trúc mô hình độc lập cho hệ thống máy thở
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.66 MB, 121 trang )
I H C QU C GIA TP.HCM
I H C BÁCH KHOA
U CƠNG
THEO C
U KHI N THÍCH NGHI
C L P CHO
H TH NG MÁY TH
MODEL - FREE ADAPTIVE CONTROL
FOR MECHANICAL VENTILATOR
Chuyên ngành : K Thu
Mã s :
8520216
LU
TP. H
u Khi n Và T
ng Hóa
c hoàn thành t i:
Cán b
i h c Bách Khoa
ng d n khoa h c: TS. Nguy
o
Cán b ch m nh n xét 1: PGS. TS. Nguy n T
Cán b ch m nh n xét 2: TS. Nguy n Tr ng Tài
Lu
cb ov t
ih
Thành ph n H
TP.HCM
m:
1. Ch t ch: GS. TS. H Ph m Huy Ánh
n Hoàng Giáp
3. Ph n bi n 1: PGS. TS. Nguy n T
4. Ph n bi n 2: TS. Nguy n Tr ng Tài
5.
y viên: PGS. TS. Nguy
Xác nh n c a Ch t ch H
ngành sau khi lu
CH T CH H
NG
ng Khoa qu n lý chuyên
c s a ch a (n u có).
N
NT
I H C QU C GIA TP.HCM
C NG HÒA XÃ H I CH
I H C BÁCH KHOA
c l p - T do - H nh phúc
--------------------------------------------------------------
T NAM
NHI M V LU
H tên h
u Công
MSHV: 1970433
ng Tháp
Chuyên ngành: K thu
u khi n và T
ng hóa
Mã s : 8520216
TÀI:
U KHI N THÍCH NGHI THEO C
C L P CHO H
TH NG MÁY TH .
(MODEL - FREE ADAPTIVE CONTROL FOR MECHANICAL VENTILATOR)
II. NHI M V VÀ N I DUNG:
Thi t k các b
v is
ic
u khi n thích nghi nh m m
ng ph
th ng máy th
c thơng khí và s
i c a các giá tr
t
trong ch thơng khí ki m sốt áp su t (PCV):
-
B
u khi n thích nghi theo c u trúc PI-MRAS: Thi t k b
xây d
-
u khi n PCV,
m ch ng d a vào th c nghi m.
B
u khi n thích nghi theo c u trúc MFAC: Thi t k c
thích nghi theo c
u khi n
c l p v i mơ hình tốn và ki m ch ng d a vào mô ph ng.
III. NGÀY GIAO NHI M V : 22/02/2021
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V : 05/12/2021
V. CÁN B
CÁN B
NG D N: TS. Nguy
NG D N
o
CH NHI M B
N
i
NT
O
tài Lu
c th c hi n trong b i c
Covid-19 l n th
ng Tp. HCM nói riêng và c
Nh ng tr ng
kh
i d ch
i v i quá trình nghiên c u và th c hi
ó l i là ngu
c nói chung.
tài là không th tránh
ng l c to l
t lên trên m
trong su t quá trình nghiên c u, phát tri n h th ng máy th v i mong mu n c ng
hi n ph n công s c nh bé c a mình vào cu c chi n ch ng l
t qua t t c nh
h
hồ
tơi khơng qn g i l i c
tài lu
n th y TS. Nguy
u th i gian, tâm huy t, truy
ng th i luôn t o m
u ki n thu n l i nh
ng h c t p, nghiên c u s
tơi có th hoàn thành lu
c t p th
ng.
im tl
nv il
b
i tr i nghi m quý
u tôi trân quý nh t trong kho ng
ng tuy
uh
n ng h u tôi xin g
i
t nh ng ki n th c chuyên môn quý báu,
S h tr thâm tình c a th y thơng qua nh ng chia s , nh
th
i d ch.
u ch ng d ch, nh ng
ob
n nh
tl ic
; nh
i
ng hành và sát cánh cùng tơi trong su t ch
ct p
y gian khó.
t c , l i tri ân chân thành và sâu s c nh
i thân, nh
ng sinh
bên quan tâm, ng h
viên và là ch d a tinh th n v ng ch c nh t trên t
ng
ng thành.
H c viên
U CÔNG
ii
Trong lu
n vi
u khi n máy th trong ph
th c thơng khí ki m sốt áp su t (PCV) thích nghi v i các b
is
i c a các giá tr
u tr khác
t PCV trong su t quá trình v n
hành máy th .
Tác gi
xu t hai b
u khi n thích nghi, bao g m: B
nghi theo c u trúc PI-MRAS và b
l
iv ib
k nh
ng các yêu c
u khi n thích nghi theo c
u khi n PI-MRAS, m t c
u khi
u khi n MFAC, b
trên c u trúc m ng
u khi n m
c thi t
n d ng ph i và c p nh t b thơng
u khi n nh m thích nghi b
iv ib
c
u khi n PCV. Bên c
xu t d
s
u khi n thích
-ron, lu
xu t theo các m c tiêu thích nghi
u khi
c thi t k d a
u khi n thích nghi ch ph thu c vào d li u vào
ra c a h th ng mà không ph thu c vào mơ hình tốn c
u khi n.
D a trên vi c ki m ch ng th c nghi m trên h th ng máy th th c t
iv ib
u khi n PI-MRAS và ki m ch ng mô ph ng trên mơ hình tốn phi tuy n c a h
th ng máy th
iv ib
c hi u qu
u khi n MFAC, c hai c
u khi
ng các yêu c u thích nghi có liên quan.
iii
ng
In this thesis, the author is concerned about controlling the ventilator in the
Pressure-Controlled Ventilation (PCV) mode to adapt to different patients, as well as
to the change of PCV setting values during system operation.
The author has proposed two adaptive controllers, including: PI-MRAS
structured adaptive controllers and Model-Free Adaptive Controllers (MFAC). For
the PI-MRAS controller, a new control structure is designed to meet the PCV control
requirements. In addition, an adaptation method is proposed based on the pulmonary
identification procedure and updating the control parameters to adapt the proposed
controller to the stated adaptive goals. For the MFAC, this adaptive controller is
designed based on the neural network structure; the adaptive control law depends
only on the input-output data, not on the mathematical model of the controlled system.
Based on the experimental verification on the realistic ventilator system for the
PI-MRAS controller and the simulation verification on the nonlinear mathematical
model of the ventilator for the MFAC controller, both control structures have proven
effective and satisfied the relevant adaptive requirements.
iv
Tôi xin cam
, lu
c l p cho h th ng máy th
s
ng d n chuyên môn c a Cán b
Nh ng nh
c uc
u khi n thích nghi theo c u trúc
ng trình nghiên c
cl pc
i
ng d n khoa h c là TS. Nguy
c nêu ra trong lu
o.
t t quá trình nghiên
ng th i nh ng k t qu , s li u, hình nh và b ng bi u trong lu
là hồn tồn trung th c.
Tơi xin hồn tồn ch u trách nhi m v n i dung c a lu
H c viên
U CÔNG
v
GI I THI U ..................................................................................1
1.1. M
u ...........................................................................................................1
1.2. T ng quan tình hình nghiên c u ....................................................................2
1.3. M c tiêu c
1.4. B c c c a lu
tài.........................................................................................4
.......................................................................................5
LÝ THUY T .....................................................................6
2.1. C u trúc h th ng máy th dùng trong nghiên c u .......................................6
2.1.1.
C u trúc máy th .................................................................................6
2.1.2.
Mơ hình ph i th nghi m ..................................................................10
2.2. Các yêu c u v
2.2.1.
2.2.2.
u khi n ...........................................................................13
c thơng khí ki m sốt áp su t .........................................13
Ph
c thơng khí ki m sốt th tích .........................................15
2.3. Mơ hình hóa h th ng máy th ....................................................................16
2.3.1.
Mơ hình hóa máy th ........................................................................18
2.3.2.
Mơ hình hóa ph i ..............................................................................27
2.3.3.
Ki m tra mơ hình ...............................................................................29
B
U KHI N THÍCH NGHI THEO C U TRÚC PI-MRAS
........................................................................................................33
3.1. Thi t k b
u khi n .................................................................................33
3.1.1.
M c tiêu xây d ng b
3.1.2.
C
u khi n ......................................................33
i u khi n áp su t
ng............................................33
3.1.3.
u khi n.........................................39
vi
3.2.
i giá tr
3.3.
i ph i ............................................44
3.3.1.
Quy trình thích nghi theo s
3.3.2.
t ....................................41
i ph i ........................................44
n d ng ph i ............................................................46
3.3.3.
p nh t thích nghi thơng s
3.4. Ki m ch ng th c nghi m b
u khi n......................55
u khi n thích nghi theo c u trúc PI-MRAS .
.....................................................................................................................59
3.4.1.
B trí thí nghi m................................................................................59
3.4.2.
K t qu th c nghi m .........................................................................59
B
U KHI N THÍCH NGHI THEO C U TRÚC MFAC ...
........................................................................................................72
4.1. M c tiêu c a b
4.2. Thi t k b
u khi n thích nghi theo c u trúc MFAC ......................72
u khi n thích nghi theo c u trúc MFAC ..............................73
4.2.1.
B
u khi n thích nghi SISO-MFAC .............................................73
4.2.2.
B
u khi n thích nghi MISO-MFAC ............................................81
4.2.3.
B
u khi n thích nghi MIMO-MFAC ..........................................85
4.3. Ki m ch ng mơ ph ng b
u khi n thích nghi theo c u trúc MFAC ......87
4.3.1.
M c tiêu mô ph ng............................................................................87
4.3.2.
Ki m ch ng b
u khi n SISO-MFAC ..........................................88
4.3.3.
Ki m ch ng b
u khi n MISO-MFAC.........................................93
4.3.4.
Ki m ch ng b
u khi n MIMO-MFAC .......................................96
K T LU
NG PHÁT TRI N ..................................99
5.1. K t lu n ........................................................................................................99
5.2.
ng phát tri n ........................................................................................100
vii
DANH M C CƠNG TRÌNH CƠNG B
C A TÁC GI ................................101
TÀI LI U THAM KH O ....................................................................................102
LÝ L CH TRÍCH NGANG ..................................................................................104
viii
Hình 1.1. Máy th trong h tr
Hình 1.2. B c c lu
u tr .......................................................................1
...........................................................................................5
kh i c u trúc t ng quát c a máy th .................................................6
c u trúc t ng quát c a máy th dùng trong nghiên c u ...................8
c u trúc h th
n .......................................................................9
Hình 2.4. Mơ hình ph i th nghi m Michigan .........................................................10
Hình 2.5. Mơ t các thơng s
a ph i .....................................................11
i tr
ng th trên mơ hình ph i.................12
giãn n trên mơ hình ph i ................................12
Hình 2.8. D
ng c
c thơng khí ki m sốt áp su t ...................13
Hình 2.9. D
ng c
c thơng khí ki m sốt th tích ..................16
kh i mơ hình hóa h th ng máy th .............................................17
Hình 2.11. Mơ t ngun lý c a h th ng van khí ....................................................18
Hình 2.12. Ti t di
a van ..............................................................21
c u trúc mơ hình hóa máy th ......................................................22
Hình 2.14. M
a h th ng máy th ......................................23
Hình 2.15. M
ng ph i .......................................28
Hình 2.16. Tín hi
u khi n gi l p cho thí nghi m ki m tra mơ hình tốn ........31
Hình 2.17. K t qu
ng áp su t trong phép ki m tra mơ hình tốn ......31
Hình 2.18. K t qu ki m tra mơ hình tốn ................................................................32
Hình 3.1. C u trúc t ng quát c a h th
c tuy
m
u khi n ..............................................34
ng mong mu n c a InhValve .............37
ix
Hình 3.3. D ng tín hi
t áp su t ...........................................................................39
u khi n PCV........................................40
Hình 3.5. Quy lu
i c a thơng s b
ng áp su
u khi n theo gi
u khi n .41
ng h p khơng thích nghi theo ph i ...45
Hình 3.7. Quy trình thích nghi theo s
i ph i ...............................................46
Hình 3.8. Mơ t d
ng dùng cho nh n d ng ....................47
Hình 3.9. M
ng áp su t-
t VCV ...............................................................................48
Hình 3.10. M
ng ...........................48
Hình 3.11. M
n plateau .......................................50
Hình 3.12. D li u ki m ch ng nh n d
giãn n ph i .....................................52
Hình 3.13. K t qu ki m ch ng nh n d
giãn n ph i ....................................52
Hình 3.14. D li u nh n d ng tr
ng th .................................................53
c tuy n áp su t tr kháng c a ph
....................53
nh tr kháng c a ph i tham chi u ...........................55
Hình 3.17. B trí thí nghi m c a h th
u khi n PI-MRAS .............................59
Hình 3.18. M u k t qu
u khi n PCV theo PI-MRAS trong m t nh p th ..........60
Hình 3.19. M u k t qu
u khi n PCV theo PI-
p th liên ti p
...................................................................................................................................61
ng VCV trong dùng cho nh n d ng ph i ..........................63
Hình 3.21. K t qu c a quá trình thích nghi cho ph i (R50, C10) ...........................63
Hình 3.22. K t qu c a q trình thích nghi cho ph i (R20, C20) ...........................64
ng áp su t khơng thích nghi và thích nghi theo ph i dùng
PI-MRAS...................................................................................................................65
Hình 3.24. K t qu c p nh t thích nghi thơng s
x
u khi n trên ph i (R50, C30) .66
ng áp su t khơng thích nghi và thích nghi theo PIP dùng PIMRAS........................................................................................................................67
Hình 3.26. K t qu thích nghi theo giá tr
t trên ph i (R50, C10) dùng PI-MRAS
...................................................................................................................................69
Hình 3.27. K t qu thích nghi theo giá tr
t trên ph i (R20, C20) dùng PI-MRAS
...................................................................................................................................69
Hình 4.1. C u trúc t ng quát c a h th
Hình 4.2. C u trúc b
u khi n SISO-MFAC ........................................................74
Hình 4.3. C u trúc t ng quát c a h th
Hình 4.4. C u trúc b
u khi n MISO-MFAC ......................82
u khi n MISO-MFAC.......................................................83
Hình 4.5. C u trúc t ng quát c a h th
Hình 4.6. C u trúc b
u khi n SISO-MFAC .......................73
u khi n MIMO-MFAC .....................85
u khi n MIMO-MFAC .....................................................87
Hình 4.7. K t qu
u khi n SISO-
ng h p (i) ......................................89
Hình 4.8. K t qu
u khi n SISO-
ng h p (vi) ....................................90
Hình 4.9. K t qu
u khi n SISO-
ng h p (vii) ...................................90
Hình 4.10. K t qu
u khi n SISO-
ng h p (vii) .................................91
Hình 4.11. K t qu so sánh vi c c i ti n lu t c p nh t tr ng s m
-ron ..........92
Hình 4.12. K t qu
u khi n MISO-
ng h p (x) ..................................94
Hình 4.13. K t qu
u khi n MISO-
ng h p (xiii) ...............................94
Hình 4.14. K t qu
u khi n MISO-
ng h p (xiv) ...............................95
Hình 4.15. K t qu
u khi n MISO-
ng h p (xvi) ...............................95
Hình 4.16. K t qu
u khi n MIMO-
ng h p (xviii) ...........................97
Hình 4.17. K t qu
u khi n MIMO-
ng h p (xix) ..............................98
xi
B
c ký hi
B
ng ph i ...............................................................12
ah
n và h
t ..................................................28
B ng 2.3. Thơng s c a mơ hình ph
ki m tra mơ hình tốn ....................29
B ng 2.4. Thơng s c a mơ hình tốn máy th ........................................................30
B ng 3.1. Giá tr ho
nh h s khu
i lu
u khi n áp su t InhValve ....42
B ng 3.2. Giá tr ho
nh h s khâu tích phân áp su t và khu
i ExhValve
...................................................................................................................................43
B ng 3.3. Giá tr ho
nh h s
ng c a InhValve .....................43
B ng 3.4. Giá tr ho
nh h s
ng c a ExhValve ....................43
B ng 3.5. Giá tr ho ch
nh h s
B ng 3.6. Th ng kê ch
u ch
d c ..............................................44
ng c a m u k t qu
B ng 3.7. So sánh giá tr
u khi n PCV theo PI-MRAS ..60
m nh n d ng ph i
...................................................................................................................................62
B ng 3.8. Th ng kê ch
u khi n thích nghi ph i theo PI-MRAS .............64
B ng 3.9. So sánh ch
ng áp su t khơng thích nghi và thích nghi theo
ph i dùng PI-MRAS .................................................................................................65
B ng 3.10. So sánh ch
ng
ng áp su t khơng thích nghi và thích nghi theo
PIP dùng PI-MRAS ...................................................................................................68
B ng 3.11. Th ng kê ch
ng c
u khi n thích nghi theo giá tr
t dùng PI-
MRAS........................................................................................................................70
B
u khi n c
......................73
B ng 4.2. Thông s c a mô hình ph i dùng trong mơ ph ng ki m ch ng ...............88
B
ng h p mô ph ng ki m ch ng b
i
u khi n SISO-MFAC .......89
B ng 4.4. Th ng kê ch
ng k t qu mô ph ng b
u khi n SISO-MFAC ......91
B ng 4.5. Th ng kê ch
ng k t qu mô ph ng c i ti n lu t c p nh t tr ng s m ng
-ron ........................................................................................................................92
B
ng h p mô ph ng ki m ch ng b
B ng 4.7. Th ng kê ch
B
u khi n MISO-MFAC .....93
ng k t qu mô ph ng b
u khi n MISO-MFAC.....96
ng h p mô ph ng ki m ch ng b
u khi n MIMO-MFAC ....97
B ng 4.9. Th ng kê ch
ng k t qu mô ph ng b
ii
u khi n MIMO-MFAC ...98
CPDL
Compact Form Dynamic Linearization
Mơ hình tuy n tính hóa
ng d ng rút g n
DDC
Data-Driven Control -
u khi n d a trên d li u
ExhValve
Exhalation Valve
Van x
InhValve
Inhalation Valve
Van khí vào
LSTM
Long-Short Term Memory - B nh dài-ng n h n
MFAC
Model-Free Adaptive Control -
u khi n thích nghi theo c u
cl p
MIMO
Multi-Input Multi-Output - H th ng nhi
MIMO-MFAC B
u vào, nhi
u khi n thích nghi theo c
th ng nhi
u vào, nhi
c l p cho h
u ra
MISO
Multi-Input Single-Output - H th ng nhi
MISO-MFAC
B
u vào, m
u khi n thích nghi theo c
th ng nhi
u ra
u vào, m
u ra
c l p cho h
u ra
MLP
Multi-Layer Perceptron - M ng th n kinh truy n th
p
MRAS
Model-Reference Adaptive System - H th ng thích nghi theo mơ
hình chu n
NN-MFAC
Neural Network - Model-Free Adaptive Control thích nghi theo c
u khi n
c l p d a trên c u trúc m ng
th n kinh
PCV
Pressure-Controlled Ventilation
c thơng khí ki m
sốt áp su t
PEEP
Positive End-Expiratory Pressure Áp su
iii
i thì th ra
PGV-MFAC
Pseudo-Gradient Vector - Model-Free Adaptive Control khi n thích nghi theo c
u
c l p d a trên véc-
gradient gi
PI
Proportional Integral -
u khi n t l , tích phân
PID
Proportional Integral Derivative -
u khi n t l , tích
o hàm
PI-MRAS
H th ng ch
nh thông s b
u khi n PI dùng quy lu t thích
nghi MRAS
PIP
Peak Inspiratory Pressure - Áp su
PJM
Pseudo Jacobian Matrix - Ma tr n Jacobian gi
PPD
Pseudo Partial Derivative -
SISO
Single-Input Single-Output - H th ng m
SISO-MFAC
B
VCV
o hàm riêng gi
u khi n thích nghi theo c
th ng m
u vào, m
nh thì hít vào
u vào, m
u ra
c l p cho h
u ra
Volume-Controlled Ventilation
soát th tích
iv
c thơng khí ki m
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
u Công
GI I THI U
1.1. M
Th
u
m làn sóng d ch Covid-19 l n th
c
Vi t Nam t
c tái l p l i cu c s
ng m
t d ch ti p theo v n còn hi n h u khi tình hình d ch
b nh cịn di n bi n ph c t
b
có th thích ng an tồn, ki m sốt hi u qu d ch
c bi t là s n sàng ng phó v i di n bi
ch ngu n v c-xin thì vi
id
y m nh nghiên c u, s n xu t máy th
còn. B i l , máy th là m t trong s các thi t b h tr
t tuy
ng
c l c nh t cho l
ng y
u trong cu c chi n giành gi t l i s s ng cho b nh nhân Covid-19.
Hình 1.1. Máy th trong h tr
Máy th nhân t o s d
không th ch
u tr
ng h p b nh nhân g
c
ng trong q trình hơ h p. M t máy th t t ph
yêu c u y khoa nghiêm ng t, sao cho ph i cung c
th sinh lý c a b
c các
c nh p th ti m c n v i nh p
u này vơ hình chung t o nên tr ng i l n b
c a máy th t n t i nhi u thơng s
trình v
nh t
c thù
i v i ph m vi r ng trong quá
a, v i nhu c u s d ng trên nhi u b nh nhân khác nhau v tu i
tác, th tr ng, tình tr ng b
n s khác bi t l n v ch
trên cùng m t máy th . Không ch khác bi t gi a các b nh nhân, ch
1
ng thơng khí
ng thơng
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
i theo th i gian trên cùng m t b
u Công
u tr do s ti n tri n trình
tr ng b nh lý theo th i gian ho c s kháng c l i nh p th nhân t o c a máy th . Vì
v y, vi c thi t k b
nh
u khi n thích nghi cho máy th
có th thích nghi t t v i
i nêu trên là vô cùng c n thi t.
Các nghiên c u khoa h
[1], [2], thông s ph
y, ph
i có c u trúc vơ cùng ph c t p
i gi a các b
i theo th i gian [3]
n a, máy th là h th ng khí có b n ch t phi tuy n cao và nh y v i nhi u [4]. Vì v y,
r
nh chính xác d ng và giá tr thơng s mơ hình tốn c
ph
th ng máy th . D
vào mơ hình tốn c
n vi c thi t k lu
u khi n thích nghi d a
ng (Model-Based Adaptive Control
nhi u tr ng i. Theo nghiên c u [4]
u khi n thích nghi theo c
MBAC) g p ph i
ng c
c l p v i mơ hình toán (Model-Free Adaptive
Control - MFAC) [4]. Nguyên lý cái ti n c
khi
ng
n t b n ch t lu t c
u
c thi t l p d a trên d li u vào ra (Data-Driven Control DDC)
mà không ph thu c vào mơ tốn chính xác c
v i u c
u khi n, phù h p
u khi n thích nghi h th ng máy th
1.2. T ng quan tình hình nghiên c u
Máy th nhân t
khi
nâng cao ch t
c phát tri n t s
ng máy th
c nghiên c u thiên v
u
c quan tâm. Các nghiên c u ph bi n
n nguyên lý và
ng c a các ch
v n
c thù c a máy th bên c nh các nghiên c u v lý thuy t y khoa chuyên sâu.
ph n trên, vi c thích nghi máy th là v
quy
c áp d ng các c
n cho h th
riêng b
c gi i
u khi n
c hi u qu
(Proportional Integral Derivative) truy n th ng do b n ch t ch
làm vi c tuy n tính, ph m vi ho
c
ng t t trong vùng
ng hi u qu b h n ch [5]
u qu c
u khi n d a vào d li u d
ph thu c vào mơ hình tốn c
ng [4]. Theo [6], h th ng thích nghi dùng
2
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
u Công
MRAS (Model Reference Adaptive System) hi u qu trong ph m vi bi
i v i nh ng khác bi t l n gi a các b
khó có th thích nghi t t trên tồn t m bi
th pb
nh t thơng s
ic
u tr máy th thì
ng. Nghiên c u [6]
u khi n PI và c
xây d ng b c p
u khi n dùng lu t thích nghi MRAS (PI-
nh m m c tiêu t p trung b MRAS vào vi
vi
c này
u ch nh thông s PI quanh vùng làm
c, b tr và kh c ph
m c a c hai b
Xu t hi n mu
u khi n này.
u khi
c nhi
i quy t
u khi n thích nghi trong các ng d ng cơng nghi p [7].
hình cho MFAC có th k
ng phái: MFAC d a trên c
Pseudo-Gradient Vector (PGV-
c
trúc Neural Network (NN-
xu t b i [8].
PGV-MFAC:
n
ng
xu t b i [4] và MFAC d a trên c u
u khi n thích nghi d a trên d li u mong mu n, d
li u h i ti p c a quá trình và d li
u khi n trong quá kh
Jacobian (Pseudo-Jacobian Matrix - PJM), t
p nh t lu
NN-MFAC:
ng ma tr n
u khi n m i [4].
a trên b n ch t có nh c a m
ron, v i thành ph n c t lõi là m
Perceptron
i nh c a
-ron truy n th
MLP). Ma tr n tr ng s c a m
hóa sai s gi a tín hi
ng [8].
ng phái này dù khác nhau v
nd
c t ng h p b i [7]
-
p (Multi-Layer
c c p nh t d a trên vi c t
t và tín hi u ra c
quan tr ng
-
ng
u:
ng chính xác v
u khi n.
- Khơng bao g m quy trình nh n d ng h th ng.
-
i ph i thi t k b
- Tính
u khi
c thù cho t
u ch nh th công các thông s b
nh c a h th
u khi n.
m b o.
V PGV-MFAC:
d li u vào ra có c
ng c th .
m là thi t k lu
u khi n d a vào
n; áp d ng hi u qu cho c h th ng tuy n tính và
3
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
phi tuy
u Công
mc
công th
ng và lu
quy lu t ch
u khi n có nhi u thơng s
nh cho t ng h th ng. S
n ch
n t vi c
nh
i c a các thơng s
ng l n
ng thích nghi nh t là trên các h th ng ph c t p.
V NN-MFAC
c
PGV-MFAC. Bên
t thích nghi có r t ít thông s c n ph i ch
nhau, cách ch
nh cho t
ng khác
i c a các thông s này không
ng l
n hi u qu
u khi n. V
m, do ph thu c vào c u trúc
m ng MLP nên t n t i các v
n tính phi tuy n c a hàm kích ho t, t c
h i t và hi u qu c p nh t tr ng s m ng,
Nhi u nghiên c
i ti
ng v n d ng k t h p
b tc
u [9]
c a [8] và c
mn i
th pc
-ron
o hàm riêng c a [4]. Ho c k t h p [4] v i c u trúc
m
-Short Term Memory (LSTM) trong nghiên c u [10].
1.3. M c tiêu c
tài
M c tiêu chính c a nghiên c u này là nh m xây d ng b
ch
u khi n thích ghi cho
thơng khí ki m sốt áp su t (Pressure-Controlled Ventilation
th ng máy th
s
c thích nghi c a b
ic
tr
ng ph
ph n 1.2
u khi n bao g m: Thích nghi theo
c thơng khí và thích nghi theo s
t c a máy th theo yêu c u c a ch
D a trên nh
-
m c a các nghiên c u có liên quan
u khi n thích nghi c
- Thích nghi theo c u trúc PI-MRAS: Thi t k m t c
m i; xây d
giá tr
i các giá
thơng khí PCV.
tài có v n d ng k t h p các nghiên c u [4], [6], [8] và [9]
m gi i quy
PCV) c a h
thi t k hai
tài, bao g m:
u khi n PCV
ng ph i và s
i
t máy th ; ki m ch ng d a vào k t qu th c nghi m trên h th ng máy th .
- Thích nghi theo c u trúc MFAC: Mơ hình hóa h th ng máy th ; thi t k b
u khi n thích nghi theo c u trúc MFAC v i s
4
ic
ng ph i và các
u khi n thích nghi theo c
giá tr
c l p cho h th ng máy th
u Công
t máy th ; ki m ch ng d a vào k t qu mơ ph ng trên mơ hình tốn c a h
th ng máy th .
1.4. B c c c a lu
Lu
c t ch c theo b c
-
: Tính c p thi t c
c u và m c tiêu c
yêu c u v
tài s
tài nghiên c u, t ng quan tình hình nghiên
c
: Mô t c u trúc c a h th ng máy th dùng trong nghiên c u, các
u khi n mà nghiên c
áp mơ hình hóa tốn
h c h th ng máy th .
c u trúc PI-
u khi n thích nghi theo
ub
u khi n thích nghi theo
t qu th c nghi m.
c
ub
t qu mô ph ng.
-
: Các k t lu
ng phát tri n c
lu n
Hình 1.2. B c c lu
5
c th o
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
u Công
LÝ THUY T
2.1. C u trúc h th ng máy th dùng trong nghiên c u
ng nghiên c u c
tài là mơ hình máy th
i v i c u trúc và
nguyên lý phù h p v i h th ng máy th dùng trong th c t
th
c s d ng trong th c t
c thù máy
ng th nghi m c a
các nghiên c u v máy th
c th c hi n trên các mơ hình ph i nhân t o.
c thi t k chuyên d ng, ph ng theo nh
c a ph
i th
n nh t
c áp d ng ph bi n trong các nghiên c u y sinh h c hơ h p
trên tồn th gi i.
2.1.1. C u trúc máy th
Máy th
tài là d ng máy th áp l
ventilator) hay còn g i là máy th
c a máy th có b n ch
ph
ng
u ti
ng khí th
c các yêu c u y khoa nghiêm ng t v áp su
thu c vào ch
i
ng, th
v n hành.
2.1.1.1. C u trúc t ng quát
Trong Hình 2.1 là
Hình 2.1
kh i mô t c u trúc t ng quát c a máy th
kh i c u trúc t ng quát c a máy th
6
c s d ng:
u khi n thích nghi theo c
c l p cho h th ng máy th
u Công
Máy th trên g m có hai lu ng khí vào và m t lu ng khí ra. Hai lu ng khí vào
l
t là lu ng khơng khí và lu ng oxy
c hồ tr n t
t o
c khi d n vào ph i. Lu ng khí ra d n khí th t ph i x ra ngoài.
Các thành ph n c t lõi c a máy th có th khái quát hóa ch
- Ngu n khí:
o
Ngu n khơng khí (Air source): Ngu n cung c p khơng khí s ch v i áp
l c cao s d ng cho vi c v n hành máy th .
o
Ngu n oxy (O2 source): Ngu n cung c p khí oxy v i áp l c cao s d ng
hịa tr n v i khơng khí t o ra ngu n khí th giàu oxy.
- B
u áp (Gas regulator): Có ch
hóa áp l c c a các ngu
-
u ch nh gi c
nh và
nh
u vào, bao g m c ngu n khơng khí và oxy.
u ti
a vào vi
c
u ch
ng (Step motor)
o
Van khí vào (Inhalation valve): Bao g m hai van khơng khí (Air valve)
và van oxy (O2 valve) l
t là có ch
khơng khí và oxy
o
u ti
ng
i.
Van x (Exhalation valve
u ti
ng khí th t
ph
- C m bi
ng: Có ch
ng th c t
ng
o
Air flow, O2 flow: L
ng
và van oxy
có th
ngu
t chi u t
ng.
o
Proximal flow: Th hi
ph
i c m bi
mi ng b
ng ra vào ph
ng ti m c n (proximal flow sensor
ng này có th âm ho
n âm th hi
- C m bi n áp su
ng
t
hi n
i ph i.
nh giá tr áp su
áp su t khí quy n làm tham chi u.
7
i gi
i
u khi n thích nghi theo c
o
c l p cho h th ng máy th
Proximal pressure sensor
u Công
t mi ng b nh nhân hay áp su t
u khí qu n.
o
Exhalation pressure sensor
t cu
ng th t
t
c van x .
- H th ng ng th : ng khí vào s
máy th
trong khi ng x s d n khí t ph i ra bên ngồi. B
n khí qu n b nh nhân,
ng th có k t c
c
theo quy chu n chung dùng trong y t .
Trên th c t , s góp m t c a hai lu ng khí vào g m khơng khí và oxy là nh m
u ch n
oxy trong khí th (FiO2) cung c p cho b nh nhân b
hòa tr n tr c ti p. Nghiên c u này xét máy th ho
ng m c FiO2
máy th ch s d ng m t lu ng khí vào duy nh
Hình 2.2
Hình 2.2.
c u trúc t ng quát c a máy th dùng trong nghiên c u
V i c u trúc này, máy th tinh gi n s bao g m các thành ph
- Gas source: Ngu
u vào duy nh
- Inhalation valve: Van khí vào (t
b i step motor thơng qua tín hi
- Exhalation valve: Van x (t
b i step motor thơng qua tín hi
- Các c m bi
th (
c
nh hóa áp l c.
c g i là InhValve
u khi n v trí
u ch nh
.
c g i là ExhValve
u khi n v trí
ng: M
u ch nh
.
oc
) và m
a máy
i ( ).
8
