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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLeón Vargas, Fabian Mauricio-
dc.contributor.advisorRodríguez Sarmiento, David Leonardo-
dc.coverage.spatialColombia(Bogotá,Dc)es_ES
dc.creatorGamez Peña, Yeferson Yovani-
dc.date.accessioned2022-11-04T22:26:13Z-
dc.date.available2022-11-04T22:26:13Z-
dc.date.created2022-04-08-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7220-
dc.description.abstractIn this degree work, an adjustment method called Lambda Tuning, widely used in PID control algorithms at an industrial level, was studied for the control of glycemia in patients with type 1 diabetes. Two controllers were implemented, a PID and a PD- basal, which were used for glycemic control of the average adult patient with type 1 diabetes that is virtually included in the Uva-Padova simulator, approved by the Food and Drug Administration (FDA) as a substitute for conducting preclinical trials in animals. For the application of the Lambda method, first order models plus dead time were determined for the average adult patient of the Uva-Padova simulator in different operating conditions (operating points). These models were used to adjust the PID and PD-basal controllers. Finally, an evaluation of the performance of the controllers and of each control configuration was carried out under different test conditions (scenario of one and three meals). The performance obtained was analyzed according to metrics such as time in normoglycemia and percentage of time in hypoglycemia. It is expected that, thanks to the completion of this project, new adjustment alternatives for PID controllers can be implemented in Artificial Pancreas systems.es_ES
dc.description.tableofcontentsEn este trabajo de grado, se estudió un método de ajuste llamado Lambda Tuning, ampliamente utilizado en algoritmos de control PID a nivel industrial, para el control de glucemia de pacientes con diabetes tipo 1. Se implementaron dos controladores, un PID y un PD-basal, que fueron utilizados para el control de la glucemia del paciente adulto promedio con diabetes tipo 1 que se incluye virtualmente en el simulador Uva-Padova, aprobado por la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA) como sustituto para la realización de ensayos preclínicos en animales. Para la aplicación del método Lambda se determinaron modelos de primer orden más tiempo muerto, para el paciente adulto promedio del simulador Uva-Padova en distintas condiciones de operación (puntos de operación). Estos modelos fueron utilizados para el ajuste de los controladores PID y PD-basal. Finalmente se realizó una evaluación del desempeño de los controladores y de cada configuración de control sobre distintas condiciones de prueba (escenario de una y tres comidas). Se analizó el desempeño obtenido de acuerdo con métricas como tiempo en normoglucemia y porcentaje de tiempo en hipoglucemia. Se espera que, gracias a la realización de este proyecto, nuevas alternativas de ajuste de controladores PID puedan ser implementadas en sistemas de Páncreas Artificial.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectLambda,es_ES
dc.subjectPID,es_ES
dc.subjectGlucemia,es_ES
dc.subjectPD-basal,es_ES
dc.subjectUva-Padova.es_ES
dc.titleEvaluación de controladores PID para el control de glucemia de pacientes con diabetes tipo 1 a partir de sincronizaciones mediante el método LAMBDAes_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Pregradoes_ES
dc.publisher.programIngeniería en Control y Automatización Industriales_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordLambda,es_ES
dc.subject.keywordPID,es_ES
dc.subject.keywordGlucemia,es_ES
dc.subject.keywordPD-basal,es_ES
dc.subject.keywordUva-Padova.es_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationBondia, J., Vehí, J., Palerm, C. C., & Herrero, P. (2010). El Ṕancreas Artificial: Control Autoḿatico de Infusíon de Insulina en Diabetes Mellitus Tipo 1. RIAI - Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial. https://doi.org/10.4995/RIAI.2010.02.01es_ES
dc.source.bibliographicCitationColmegna, P., Sánchez-Peña, R. S., & Gondhalekar, R. (2018). Linear parameter-varying model to design control laws for an artificial pancreas. Biomedical Signal Processing and Control, 40, 208–213. https://doi.org/10.1016/J.BSPC.2017.09.021es_ES
dc.source.bibliographicCitationCooper, D. J. (2005). Practical Process Control using Loop-Pro Software. In Control Station, Inc. One Technology drivees_ES
dc.source.bibliographicCitationDalla Man, C., Micheletto, F., Lv, D., Breton, M., Kovatchev, B., & Cobelli, C. (2014). The UVA/PADOVA Type 1 Diabetes Simulator: New Features. Journal of Diabetes Science and Technology, 8. https://doi.org/10.1177/1932296813514502es_ES
dc.source.bibliographicCitationDanne, T., Nimri, R., Battelino, T., Bergenstal, R. M., Close, K. L., DeVries, J. H., Garg, S., Heinemann, L., Hirsch, I., Amiel, S. A., Beck, R., Bosi, E., Buckingham, B., Cobelli, C., Dassau, E., Doyle, F. J., Heller, S., Hovorka, R., Jia, W., … Phillip, M. (2017). International Consensus on Use of Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care, 40(12), 1631–1640. https://doi.org/10.2337/DC17- 1600es_ES
dc.source.bibliographicCitationInternational Diabetes Federation. (2019). ATLAS DE LA DIABETES. Atlas de La Diabetes de La FID, 9, 1–180. https://diabetesatlas.org/es/es_ES
dc.source.bibliographicCitationKarl Johan, Å., Tore, H., Kuo, B., Chen, C.-T., Paraskevopoulos, P. N., Paraskevopoulos, P. N., E.LeBlanc Steven, D. R. C., Goodwin, G. C., Graebe, S. F., Salgado, M. E., Morilla García, F., Rodríguez Rubio, F., Ortega Linares, M., Scharfstein, M., Gaurf, A, M. E. C. A. T. R. Ó. N. I. C., Walter, J., Dulhoste, J., Bomstein, Y., … Muños-Sánchez, Y. (2009). Control PID avanzado. In Modern Control Engineering (Vol. 23, Issue 4). PEARSON EDUACIÓN,S.A.es_ES
dc.source.bibliographicCitationLeón Vargas, F., Garelli, F., De Battista, H., & Vehí, J. (2013). Postprandial blood glucose control using a hybrid adaptive PD controller with insulin-on-board limitation. Biomedical Signal Processing and Control, 8. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2013.06.008es_ES
dc.source.bibliographicCitationMolano Jimenez, A., & León Vargas, F. (2017). Uva/Padova T1DMS dynamic model revision: For embedded model control. 2017 IEEE 3rd Colombian Conference on Automatic Control, CCAC 2017 - Conference Proceedings, 2018-Janua, 1–6. https://doi.org/10.1109/CCAC.2017.8276390es_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) en Control y Automatización Industriales_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.audienceGenerales_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula11291727490es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Sures_ES
dc.description.degreetypeInvestigaciónes_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería en control y automatización industrial

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