Los sensores no invasivos de glucosa en sangre están aún en fase de desarrollo, ya que están lejos de ser adecuados para su uso en un páncreas artificial. Este último consta de tres partes principales: el sensor de glucosa en sangre, la bomba de insulina y el controlador. Sin embargo, en el caso del biosensor analizado aquí, se encontraron algunos fallos comunes, como desplazamientos de señal y picos irreales. Deben tenerse en cuenta para calcular la dosis correcta de insulina para las personas diabéticas. Por lo tanto, aquí se aplica un sistema de detección de fallos basado en la transformada de ondículas discretas (DWT). La idea principal es, cuando se produce el fallo, realizar una compensación adecuada de las medidas para enviar el valor corregido al algoritmo del controlador funcional predictivo (PFC). El estudio se realiza reproduciendo el fallo en las medidas de glucosa en sangre. Se obtienen a partir de un modelo matemático del sistema endocrino de un paciente diabético adulto. Este modelo fue aprobado por la FDA en 2008. A continuación, el entorno de simulación incluye mediciones de glucosa en sangre defectuosas y un sistema de diagnóstico e identificación de fallos (FDI) basado en DWT. El sistema FDI proporciona al algoritmo PFC la información correcta para convertirlo en un controlador tolerante a fallos (FTC). El objetivo principal es suministrar la dosis correcta de insulina al paciente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Investigación sobre las estrategias de combinación de múltiples características para la clasificación de imágenes hiperespectrales de teledetección
Artículo:
Micro-nanocompuestos híbridos multiescala basados en nanotubos de carbono y fibras de carbono
Artículo:
Un Paradigma Alternativo para el Papel de las Plantas Antipalúdicas en África
Artículo:
Remoción de Dióxido de Azufre de los Gases de Combustión Utilizando el Lodo de Humato de Sodio.
Artículo:
Perfiles de vegetación mejorados con imágenes GOCI utilizando un compuesto BRDF optimizado