模糊控制技术在静脉输液速度控制中的应用效果(2)
1)IF E=NB and EC=NB THEN U=PB
2)IF E=NB and EC=NM THEN U=PB
3)IF E=NB and EC=NS THEN U=PB
4)IF E=NB and EC=Z THEN U=PB
5)IF E=NB and EC=PS THEN U=PM
6)IF E=NB and EC=PM THEN U=PS?
49)IF E=PB and EC=PB THEN U=NB
以上形成的49 条控制规则见表3。
表3 模糊控制规则表注:横表头为EC 取值;表身为U 取值。E Z PB NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZZN S NM PB PB PM PM PS NS NS NS PB PB PM PS ZE NM NM PB PB PM ZE NM NB NB PS PM PM ZE NS NM NB NB PM PS PS NS NM NM NB NB NM NM NB NB ZZ
1.2.2.2 模糊推理规则的合成 将以上控制语句用模糊关系表示为公式(3):
对以上模糊关系,进行模糊关系合成,计算获得对应的控制量U,模糊控制算法见公式(4):
1.2.3 模糊决策器的设计 由于受控对象只能接受确定的控制量,模糊算法器输出的模糊控制量U须经模糊决策器转化为确定的控制量,进而对受控对象进行精确控制。模糊决策器一般分为最大隶属度原则转换器、重心法、取上位数转换器3 种类型[24]。本研究使用重心法,计算公式如下所示:
1.3 应用 在MATLAB 环境下,利用FIS 编辑器进行模糊控制器设计,任意给出1 个输入值,如e=-4,ec=2,模糊控制器输出结果U=3.25。利用simulink建立液体输注速度控制器仿真模型以验证模型控制效果。
2 结果
给定液体输注速度,观察模糊控制器对输液速度的控制效果,结果见表4。
表4 模糊控制器控制结果序号每分钟液体输注速度初始值(滴)50 60 70 80 90每分钟液体输注速度最终值(滴)50 61 70 80 89响应时间(s)26 32 35 26 38
3 讨论
表4 结果显示:采用模糊控制器对输液速度进行控制,预先给定不同输入速度,控制器均能在较短时间内给出响应,且每分钟液体输注速度最终值与每分钟液体输注速度初始值相差较小。说明本研究设计的模糊控制器在速度控制方面实时性较强,准确度较高,有利于实现临床护理输液过程的智能控制。本研究的5次测试中,第2 次和第5 次测试每分钟液体输注速度最终值与每分钟液体输注速度初始值不完全一致,可能是由于临床经验样本数据量不够大,建立在经验基础上的模糊控制规则不够精准。提示在今后的工作中还需进一步扩大样本量,保证数据结果的科学性。同时,在实践中还须不断调整和优化控制规则,以提高其准确度。
随着人工智能发展,利用控制技术对静脉输液速度实时控制已成为实现科学化护理的重要手段。相较于传统目测法手动调节输液速度,基于模糊控制的静脉输液速度控制最大优势在于实现输液过程的自动控制,其不仅有利于减小输液速度调节误差,还有利于减轻护理工作压力,促进医院护理信息化水平建设。
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文章来源:《冶金自动化》 网址: http://www.yjzdhzz.cn/qikandaodu/2021/0502/469.html
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