11、生物医学工程系统中的鲁棒控制方案

生物医学工程系统中的鲁棒控制方案

1. 优化与参数确定

在生物医学工程的麻醉药物输送系统中,需要确定一些关键参数。首先通过以下优化问题来确定标称参数:
[
\begin{align }
&\min_{n = 1}^{N}\vert G_{p,n}(j\omega) - G_{o}(j\omega)\vert\
&s.t. \frac{1}{T_{d,max}} \leq \omega \leq \frac{1}{T_{d,min}}\
&T_{d,min} \leq T_{d} \leq T_{d,max}\
&K_{P}K_{PD,min} \leq K_{P}K_{PD} \leq K_{P}K_{PD,max}\
&z_{i,min} \leq z_{i} \leq z_{i,max}, i = 1,2\
&p_{i,min} \leq p_{i} \leq p_{i,max}, i = 1,\cdots,4
\end{align
}
]
其中每个参数的上下限是每个年龄组中该参数的最小值和最大值。通过求解该优化问题得到的标称参数如下表所示:
| 组 | (T_{d}(s)) | (K_{P}K_{PD}\times10^{24}(mg\ s^{-1})) | (z_{1}\times10^{23}) | (z_{2}\times10^{25}) | (p_{1}\times10^{22}) | (p_{2}\times10^{23}) | (p_{3}\times10^{24}) | (p_{4}\times10^{25})

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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