Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |
Cover Download | Context Page Download |
hasan güler 1 , Ibrahim TURKOGLU 2
Bu çalışmada, solunum fonksiyonu bozulmuş canlıların ventilasyonunda kullanılan mekanik ventilatör cihazının bulanık mantık denetleyici ile kontrolü gerçekleştirilmiştir. Pozitif basınçlı ventilasyon modunda FiO2 (alınan havanın oksijen yüzdesi) değerinin belirlenmesi için bulanık temelli benzetim gerçekleştirilmiştir. Bunu yaparken akciğer dinamikleri olan akciğer direnci ve kapasitesinden faydalanılmıştır. Günümüzde yoğun bakım ünitelerinde kullanılan ventilatörlerin birçoğu açık çevrimli kontrol gerçekleştirmektedir. Bu durumda klinisyen çoğu zaman hastanın yakınında olmak zorunda kalmaktadır. Gerçekleştirilen sistemin amacı, klinisyenin takip ettiği parametrelerden biri olan FiO2’yi kontrol ederek çalışanların iş yükünün azaltılmasına yardımcı olmaktır. Sistemde bulanık denetleyicinin iki girişi vardır. Bunlar akciğer direnci ve kapasitedir. Gerçekleştirilen sistem günümüzde çokça kullanılan ventilasyon modlarından olan Basınç Kontrollü Ventilasyon (PCV) modu ile çalıştırılmaktadır. Benzetimden elde edilen sonuçlar beklenilen teorik sonuçlar ile örtüştüğü görülmüştür.
Keywords
Akıllı Sistemler,
Bulanik Mantik,
Mekanik Ventilator,
Respirasyon,
FiO2,
hasan güler 1 , Ibrahim TURKOGLU 1
In this study, the controlling of mechanical ventilator device which is used for ventilation of patients whose respiration system has been disturbed was implemented with fuzzy logic controller. The simulation based on fuzzy was designed to determine FiO2 (the percentage of inspired oxygen) value on the positive pressure ventilation mode. By doing this, it was benefited from dynamics of the lung that are resistance and capacitance. Most ventilators used in intensive care units are controlled with open-loop controller. Clinicians must take patients’ vicinity in this situation. The objective of study is to come to one’s assistance to reduce workload by controlling FiO2, one of the parameters to be tracked by clinicians. Fuzzy controller has two inputs in this system. These are lung resistance and capacitance. Performed system is run with the pressure control ventilation (PCV) which is one of the most used modes among other ventilation modes. It was seen that the results obtained from simu
Keywords
Intelligent System,
Fuzzy Logic,
Mechanical Ventilator,
Respiration,
FiO2,
Authors |
|
|||||||
|
||||||||
Supporting Institution |
: | |||||||
|
||||||||
Project Number |
: | |||||||
|
||||||||
Thanks |
: |