في هذا البحث ، تم اقتراح تقنية الخوارزمية الجينية GA-FOPID المحسّنة ذات الترتيب الجزئي النسبي والتكامل والمشتق لتطبيع مستوى الجلوكوز لدى مرضى السكري. مضخة الأنسولين مع نظام مرضى السكري المستخدمة في المحاكاة هي نموذج Bergman المصغر ، والذي يستخدم لمحاكاة النظام العام. الغرض الرئيسي هو الحصول على معلمات وحدة التحكم المثلى التي تنظم النظام بسلاسة إلى المستوى المطلوب باستخدام تحسين GA للعثور على معلمات FOPID. الخطوة التالية هي الحصول على معلمات وحدة التحكم FOPID ومعلمات وحدة التحكم التقليدية PID بشكل طبيعي. بعد ذلك ، تمت مقارنة نتائج المحاكاة باستخدام وحدة التحكم GA-FOPID المقترحة مع تلك الخاصة باستخدام FOPID العادي ووحدات التحكم PID التقليدية. تُظهر المقارنة أن جميع وحدات التحكم الثلاثة يمكنها تنظيم مستوى الجلوكوز ولكن استخدام جهاز التحكم GA-FOPID كان أفضل من استخدام وحدتي التحكم الأخريين من حيث سرعة التطبيع وقيمة التجاوز.
Abstract
In this paper, an optimized Fractional Order Proportional, Integral, Derivative based Genetic Algorithm GA-FOPID optimization technique is proposed for glucose level normalization of diabetic patients. The insulin pump with diabetic patient system used in the simulation is the Bergman minimal model, which is used to simulate the overall system. The main purpose is to obtain the optimal controller parameters that regulate the system smoothly to the desired level using GA optimization to find the FOPID parameters. The next step is to obtain the FOPID controller parameters and the traditional PID controller parameters normally. Then, the simulation output results of using the proposed GA-FOPID controller was compared with that of using the normal FOPID and the traditional PID controllers. The comparison shows that all the three controllers can regulate the glucose level but the use of GA-FOPID controller was outperform the use of the other two controllers in terms of speed of normalization and the overshoot value.
Publication Date
2/1/2021
Publisher
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics journal
الاستاذ الدكتور يوسف اسماعيل محمد المشهداني | Prof. Dr. Yousif Ismail Al Mashhadany | 10424