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麻醉闭环控制文献资料
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基于大脑状态指数的粒子群优化-模糊麻醉闭环控制
针对麻醉用药的个体差异,术中麻醉维持的复杂性和不确定性,以及当前监测手段存在的缺陷,传统麻醉深度PID控制器不能满足其非线性控制需要,而以往麻醉深度(DOA)模糊控制器的规则完全依赖于经验调节,因此无法达到预期的控制效果.本研究建立了以大脑状态指数(CSI)为反馈变量的模糊麻醉闭环控制系统,并采用粒子群算法同时优化基于CSI的变化和异丙酚输出率之间的模糊控制规则和隶属度函数.通过系统仿真将CSI值的目标设定在40和30,并加入高斯噪声以模拟临床干扰.实验表明,该系统能准确、快速、平稳地达到CSI预设值,且在噪声干扰下,无明显扰动.经粒子群优化(PSO)过的基于CSI模糊控制器应用在DOA闭环控制系统具有较好的稳定性及鲁棒性.
