9、生物医学工程中的脉冲模型预测控制与深度催眠鲁棒控制

生物医学工程中的脉冲模型预测控制与深度催眠鲁棒控制

在生物医学工程领域，控制理论的应用面临着诸多挑战，尤其是在处理像1型糖尿病和麻醉深度控制这类复杂问题时。下面我们将深入探讨脉冲模型预测控制（iZMPC）在1型糖尿病治疗中的应用，以及深度催眠鲁棒控制在麻醉领域的相关内容。

1型糖尿病的脉冲模型预测控制

在1型糖尿病的治疗中，控制血糖水平是关键。传统的控制方法在处理餐食摄入带来的血糖波动时存在一定的局限性，而脉冲模型预测控制为解决这一问题提供了新的思路。

观测器性能评估

研究中对状态观测器3和传统观测器在不同餐食宣布情况下的AUC（曲线下面积）进行了比较。具体数据如下表所示：
| 观测器类型 | 宣布CHO（mg dL⁻¹） | 宣布CHO带餐食SC（mg dL⁻¹） | 宣布CHO有50%误差（50E）（mg dL⁻¹） |
| — | — | — | — |
| 状态观测器3 | 183.065 | 180.108 | 190.744 |
| 传统观测器 | 177.695 | 213.235 | 124.387 |

对于部分宣布CHO的情况，状态观测器3的相对误差分别为1.36%（SC）和7.34%（50E），而传统状态观测器的相对误差则高达20%（SC）和30%（50E）。这表明状态观测器3在面对餐食宣布不确定性时具有更强的鲁棒性。通过t检验进一步确定，宣布CHO的平均相对误差为4.9%（P < .003），SC为6.3%（P < .001），50E为8.4%（P < .001），即使在未宣布CHO的极端情况下，相对误差也仅为10.4%（P < .0008）。这说明使