14、乙肝治疗与电外科发生器控制策略研究

乙肝治疗与电外科发生器控制策略研究

1. 乙肝治疗的鲁棒控制策略

1.1 治疗策略概述

在乙肝(HBV)感染治疗中,提出了一种高效的鲁棒控制策略,用于应对具有非线性动态的 HBV 感染。该策略考虑了参数不确定性和干扰(非参数不确定性),旨在通过跟踪预先指定的期望场景,减少病毒粒子和受感染细胞的数量,同时使未感染细胞的数量持续增长。

1.2 治疗效果模拟

  • 模拟场景 :在模拟中,考虑了两种期望治疗场景,即病毒粒子和受感染细胞的指数减少率。
  • 治疗效果 :采用该策略,两种期望场景都能合理跟踪。使用第一种场景时,受感染细胞百分比降至 1%以下;使用第二种场景时,降至 2%以下,可视为 HBV 感染成功治愈。而在未治疗的情况下,80 天内受感染细胞百分比增长至 41%。这表明使用适当的药物调节来控制 HBV 传播是必要的。

1.3 策略优势与局限性

  • 优势 :该策略能在不同参数和非参数不确定性以及治疗率的情况下,稳健地控制 HBV 疾病。通过规定适当的时变药物使用,利用反馈控制律实现治疗目标。同时,使用 Lyapunov 定理和 Barbalat 引理证明了跟踪收敛到期望场景以及闭环动态的稳定性。
  • 局限性 :尽管该研究基于可靠事实提出,但在将此方法应用于人类时仍需谨慎。建议先在实验室样本上使用该方法。

1.4 未来研究方向

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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