- 인공신경망을 이용한 좌심실보조장치의 제어 시뮬레이션
- ㆍ 저자명
- 김상현,정성택,김훈모,Kim. Sang-Hyeon,Jeong. Seong-Taek,Kim. Hun-Mo
- ㆍ 간행물명
- 의공학회지
- ㆍ 권/호정보
- 1998년|19권 1호|pp.39-46 (8 pages)
- ㆍ 발행정보
- 대한의용생체공학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
본 연구에서 복잡한 비선형적 특성을 갖는 공압식 좌심실보조장치의 모델링과 제어에 인공신경망을 제안하였다. 일반적으로 좌심실보조장치는 비선형이 보상되어야 하는데 인공신경망은 학습능력에 의해 비선형 동적 시스템의 제어에 적용될 수 있다. 인공신경망 모델링을 통해 좌심실 보조장치의 동적 모델을 모델링하고 이를 기반으로 하여 인공신경망 제어기가 설계되었다. 제안된 알고리즘을 이용한 좌심실보조장치의 모델링과 제어성능 및 유효성은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 증명되었다.
In this paper, we present a neural network identification and a control of highly complicated nonlinear left ventricular assist device(LVAD) system with a pneumatically driven mock circulation system. Generally, the LVAD system needs to compensate for nonlinearities. It is necessary to apply high performance control techniques. Fortunately, the neural network can be applied to control of a nonlinear dynamic system by learning capability. In this study, we identify the LVAD system with neural network identification(NNI). Once the NNI has learned the dynamic model of the LVAD system, the other network, called neural network controller(NNC), is designed for a control of the LVAD system. The ability and effectiveness of identifying and controlling the LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by computer simulation.