I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv e  Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8 ,   p p .   1 1 7 8 ~ 1 1 8 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v9 .i 3 . pp 1 1 7 8 - 1 1 8 5          1178       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JP E DS   Fu zz y  Mo del  Pre dictive Co n troller  f o r Ar tif i cia l P a n creas       M .   E l H a chi m i,  A.   B a llo u k ,   A.   B a g hd a d   L a b o ra to ry   o f   El e c tro n ics ,   En e rg y ,   A u to m a ti c   &   Da ta P ro c e ss in g   (L EE A & T I)  F S T -   M o h a m m e d ia  Un iv e rsit y   Ha ss a n   II  o f   Ca sa b lan c a ,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   2 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   19 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u l   1 ,   2 0 1 8       T h is  w o rk   c o n sists   o n   n e w   tu n in g   o f   M o d e l  P re d ictiv e   Co n tro l lers   u sin g   F u z z y   L o g ic  m e th o d .   T re e   re le v a n t  p a ra m e ters   a re   a u to m a ti c a ll y   a d ju ste d   t h e   p re d ictio n   h o r izo n   Np ,   th e   in p u t  w e ig h t  R  a n d   th e   o u t p u t   w e ig h t  Q.   T h e   p ro p o se d   c o n tr o ll e r  is  im p lem e n ted   in   a n   A rti f icia l  P a n c re a s  a n d   te ste d   u n d e r  re a li stic  c o n d it i o n s  i n   a   c o m m e rc ial  p latf o rm   o f   si m u latio n .   T h e   re su lt   o f   th e   sim u latio n s rev e a l e d   th e   su c c e ss   o f   su c h   a   m e th o d   t o   im p ro v e   th e   c o n tro ll e r’s  p e rf o r m a n c e s c o m p a re d   to   th e   p r e v io u s o n e s.   K ey w o r d :   Mo d el  p r ed ictiv e  co n tr o l   Fu zz y   lo g ic   P r ed ictio n   h o r izo n   I n p u t  w ei g h t   A r ti f icial  p a n cr ea s   Co p y rig h t  ©   201 8  In s t it u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E l H ac h i m i M o h a m ed ,   E E A   &   T I   L ab o r atr y   Facu lt y   o f   Scien ce s   an d   T ec h n iq u es,   Hass a n   I I   C asab lan ca   U n i v er s it y ,   Mo h a m m ed ia,   Mo r o cc o   E m ail:  co n tact. h ac h i m i @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     Mo d el  p r ed ictiv e  co n tr o l  ( MP C )   is   o n e  o f   t h e  m o s t  s u cc e s s f u l   tech n iq u es  o f   ad v a n ce d   co n tr o l  i n   in d u s tr y   d u e  to   it s   ex p licit  co n s id er atio n   o f   h ar d   co n s tr ai n t   in   th e  o p ti m izatio n ,   t h e  o p tim al  ch ar ac ter   o f   it s   s o lu tio n   an d   i ts   ca p ac it y   to   p r ed ict  f u tu r e  e v o lu tio n   o f   t h e  s y s te m   [1 ] .   Un t il  n o w ,   j u s t  a  f e w   g u id elin e s   r elate d   to   MP C   p ar a m eter s   t u n in g   e x is t  i n   liter at u r es.  I n d ee d ,   t h es e  p ar a m eter s   ar e  f r eq u en t l y   d eter m i n ed   v ia  tr ia l   an d   er r o r   p r o ce d u r e.   T h is   p ar a m eter s   ca n   b e  in p u t  an d   o u t p u t  w e ig h ts   i n   th e  o b j ec tiv e  f u n ct io n ,   p r ed ictio n   an d   co n tr o l  h o r izo n s   an d   co n s tr ain t s .   I n s tead   o f   u s i n g   an   au to - t u n i n g   w h ic h   s till   a  li m i ted   tech n iq u e,   it  i s   m o r e  i n ter es tin g   to   ap p l y   a n   ex ter n al  o p ti m izatio n   al g o r ith m .   A n   ap p r o p r iate  au to m at ic  tu n in g   o f   MP C   p ar am eter s   ca n   r e m ar k ab l y   a m elio r ate  t h e  p er f o r m a n ce   o f   co n tr o l.   Ma n y   w o r k s   d ea li n g   w it h   au to m atic   tu n in g   o f   MP C   ar e  av ailab le  in   th e  li t er atu r e.   T h e  p ap er   o f   Gar ig g a  p r esen t s   a  g en er al  r ev ie w   o f   d if f er en t   tu n in g   m et h o d s   [ 2 ] .   T r ier w e il er   an d   Far in ab   [ 3 ]   d ev elo p ed   an   al g o r ith m   to   t u n e   MP C   b ased   o n   th e   s y s te m   d eg r ee   o f   d ir ec tio n alit y   an d   th e  attai n ab le  p er f o r m a n ce ,   b u t  t h e  m et h o d   is   co m p le x   a n d   r eq u ir es  s p ec ial  co m p ete n ce s   f o r   i m p le m e n tat io n   an d   a n   ea s ier   ad j u s t m e n t   m et h o d   is   r eq u ir ed .   A li  et  al .   [ 4 ]   ap p lied   th e  co n ce p t  o f   f u zz y   lo g ic   to   o p tim ize  t h e  p ar a m eter s   o f   t h e  p r ed ictiv e  co n tr o l.  T h e y   m ea s u r e  th e  p er f o r m a n ce   v io latio n s   a n d   es tab lis h   t h e  f u zz y   r u le s   w h ic h   co n s ti tu te   t h e  g en er al   r eg u latio n   d ir ec ti v es  a v ailab le  i n   th e   liter atu r e  f o r   d eter m i n i n g   th e   n e w   v al u es  o f   t h e  p ar a m e ter s .   Veg a  e t  al.   [ 5 ]   p r esen t s   a  n o m i n al  m o d el  o f   th e  p r o ce s s   to   s o lv e   a  m i x ed   s e n s i tiv it y   p r o b le m   w it h   co n s tr ai n t s   u s i n g   a  f r eq u e n c y   d o m ai n   m eth o d s .   Desp ite   t h e  s ig n i f ica n t  p r o g r es s   r ea lized   i n   t h i s   d o m ai n ,   t h e  d e v elo p m e n t  o f   a  g e n er al  m et h o d   is   s til l  a  ch alle n g e  d u e   t h e   d if f ic u lt y   to   p er f o r m   an al y tic al  s tu d ies  an d   co m p le x it y   o f   m et h o d s .   T h e  p u r p o s e  o f   th is   p ap er   is   to   d e s ig n   a   co n tr o l   alg o r ith m   t h at   ca n   o v e r co m e s   ac t u al   ch a llen g es   in   th e  au to m a tic  g lu co s e  co n tr o l.  T h e  p r in cip le  o f   th e   n e w   m et h o d   is   to   i n tr o d u ce   a  n e w   f o r m u latio n   o f   th e  co s t  f u n ctio n   o f   MP C   th at   g i v e s   a  f as t c o n tr o ller   ca p ab le   to   r ej ec t  r ap id ly   t h e   ef f ec t  of   m ea l  i n ta k e  an d   av o id   h y p o g l y ce m ia.   A n   a u to m a tic  t u n i n g   o f   Mo d el  P r ed ictiv e  C o n tr o l u s i n g   F u zz y   L o g ic  al g o r ith m   is   p r ese n ted .   T h e  p r o p o s ed   tu n in g   ad j u s t o n li n e  tr ee   p ar am eter s   o f   MP C   to   am e lio r ate  co n tr o l p er f o r m a n ce s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       F u z z y  Mo d el  P r ed ictive  C o n tr o ller   fo r   A r tifi cia l P a n crea s   ( M.  E l H a ch imi )   1179   2.   RE S E ARCH   M E T H O D     2 . 1 .   M o del   T h e  p r o p o s ed   tu n in g   is   i m p l e m en ted   i n   a n   A r ti f icia l  P an cr ea s   ( A P )   w i tch   is   o n e  o f   th e  m o s t   ch alle n g i n g   co n tr o l  p r o b le m s .  Dif f ic u lt  d y n a m ic s ,   i n ter ac tio n   b et w ee n   p r o ce s s   v ar iab le s ,   an d   th e   p r esen ce   o f   d is tu r b an ce s   co n tr ib u te  to   th e  co m p le x it y   o f   th e  b lo o d   g lu co s e   co n tr o l,  AP   is   an   au to m ated   s y s te m   t h at   m an a g e s   b lo o d   g lu co s e  an d   r ed u ce   T 1 DM   r is k s   li k e,   h y p o / h y p er g l y ce m ia,   an d   it  m i m ics  t h e  g l u co s e   r eg u lat in g   f u n ctio n   o f   a  h ea lt h y   p an cr ea s .   A P   Dev ice  S y s t e m   co n s i s ts   o f   t h r ee   co m p o n en ts :  A   co n ti n u o u s   g lu co s e  m o n ito r i n g   s y s te m   ( C GM ) ,   an   i n s u li n   i n f u s io n   p u m p   an d   a   co n tr o l  al g o r ith m   t h at   co n n ec t  th e  C G M   an d   th e  in s u l in   i n f u s io n   p u m p ,   it   d eter m i n e s   an d   i n j ec ts   th e  r ig h t  a m o u n t  o f   i n s u li n   o v er   tim e .  Fig u r e  1   s h o ws   co m p o n e n t s   o f   t h e  AP .           Fig u r e   1   C o m p o n e n ts   o f   an   A r tif icia l P an cr ea s       T h e  m o d el   u s ed   i n   t h i s   s t u d y   [ 6 ]   is   li n ea r ized   ar o u n d   a   s tead y - s ta te  t h at  h as  b ee n   r ea ch ed   b y   ap p ly i n g   t h e  b asal  r ate  s p ec if i c  to   th e  s u b j ec t  U B ASAL   U/ h ,   a n d   lead   to   a  s tead y - s tate  o u tp u t  y s   =  1 1 0   m g /d L ,   th e  tr an s f er   f u n ctio n   o f   t h e  s y s te m   is :       ( − ) ( − ) =     . − ( − − ) ( − − )     ( 1 )     W ith   U( Z - 1 )   a n d   Y( Z - 1 )  ar e  th e   z - tr an s f o r m   o f   th e  ti m e - d o m a in   s i g n a ls   o f   t h e  in p u t  U i  an d   t h e  o u tp u t   Y i,  r esp ec tiv el y .   Z - 1   is   t h e   b ac k w ar d s   s h if t  o p er ato r ,   c: =  - 6 0   ( 1 - p 1 )   ( 1 -   p 2 ) 2   is   a   co n s tan t   e m p lo y ed   to   s et  th e   co r r ec t  g ain ,   to   co v er t  t h e  u n it,  F:=1 . 5   ( u n itle s s   )   is   a  s a f e t y   f ac to r ,   p 1   =  0 . 9 8 ,   p 2   =  0 . 9 6 5   ar e  p o les  o f   t h e   tr an s f er   f u n c tio n   a n d   U TDI   [ U]   is   th e  s u b j ec t sp e cif ic  to tal  d ai l y   in s u li n   a m o u n t.     2 . 2 .   Co ntr o ller  Desig n   Mo d el  P r ed ictiv e  C o n tr o l  ( MP C )   is   a   clas s   o f   co m p u ter   c o n tr o l  alg o r it h m s   th at   s o l v es   an   o n lin e   o p tim izatio n   p r o b lem   at   ea ch   s a m p lin g   p o i n t.  T h e  co n ce p t  o f   MP C   i s   s h o w n   i n   Fi g u r e   2 .   MP C   u tili ze s   p r ed ictiv e   o u tp u ts     w h ich   i s   esti m ated   w i th i n   Np   s tep s   ( p r ed ictio n   h o r izo n )   in   t h e  f u tu r e  u s i n g   a n   in ter n al   m o d el.   I t  m i n i m ize  a n   o b j ec t iv e  f u n ctio n ,   w h ich   co n s i s ts   o f   w eig h ted   s u m   o f   tr ac k i n g   er r o r   o f   p r ed ictiv e  o u tp u ts     to   s et  p o in ts   ,   m a n i p u lated   s i g n al s   u k ,   p en alize d   w i th   th e  in p u t  w ei g h t  R   a n d   th e  o u tp u t  w ei g h t  Q .   MP C   p r o b lem   ca n   b e  f o r m u la ted   as  an   o p ti m iza t io n   p r o b lem ,   w h ich   d eter m i n e   in p u t  s ig n al s   u ( k ) ,   ...,  u ( k + Nu - 1 )   w it h in   Nu   s tep s   ( co n tr o l  h o r izo n )   i n   th e  f u t u r e  s o   t h at  t h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   is   m in i m ized   co n s id er in g   co n s tr ain t s   in   [ 7 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 8   –   1 1 8 5   1180       Fig u r e  2 .   Mo d el  Pre d ictiv e  C o n tr o l P r o ce s s       T h e   f o r m u lat io n   o f   t h e  o p ti m i za tio n   p r o b lem   i s :       { ∗ , … ,  − ∗ } ≔     { , … ,  − } ( , { , … , − } )   ( 2 )     W ith   co s t f u n ctio n :     (   . ) ≔ ∑ ( ) (   −  ) + ∑ ( ) − =  ( ) =   ( 3 )     2 . 3 .   M P C  T un ing   m et ho d   2 . 3 . 1 .   F uzzy   lo g ic  c o ncept   Fu zz y   s y s te m s   a llo w   to   p r ev a il  a  r elati v e  tr u t h   a s   m e m b er s h ip   f u n ctio n   t h at   tak e s   v al u es  b et w ee n   0   an d   1 .   T h e  co n ce p t  o f   f u z z y   t h eo r y   w as  i n tr o d u ce d   b y   Z ad eh   ( 1 9 6 5 ) .  FL   ca n   h an d le  u n ce r tai n ties ,   i m p r ec is io n   a n d   i n co m p lete  d ata.   I n d ee d   it c an   m o d el  n o n - li n e ar   s y s te m s   a n d   co m p le x   f u n ctio n s   [ 8 ] .   A   Fu zz y   L o g ic  S y s te m   ( FLS)   is   g e n er a l l y   co m p o s ed   o f   t h r ee   p ar ts :  f u zz i f icatio n ,   i n f er en ce   en g i n e  an d   d ef u zz i f icat io n .   •   T h e  f u zz i f icat io n   p ar t  co r r esp o n d s   to   th e  d e f in itio n   o f   li n g u i s tic  v ar iab les  o f   i n p u t s   a n d   o u tp u t s .   •   T h e  in f er en ce   p ar t  co r r esp o n d s   to   th e  d ef i n itio n   o f   r u les  d escr ib i n g   th e  s y s te m   w o r k i n g .   •   T h e  d ef u zz i f icatio n   p ar t   co m p u tes o u tp u t s   co m m an d .   T h e  b lo ck   d iag r am   o f   an   F L C   is   s h o w n   i n   F i g u r e  3 .           Fig u r e  3 .   A r ch itectu r e  o f   f u zz y   co n tr o ller       2 . 3 . 2 .   Sy nthesis   o f   t he  f uzzy   co ntr o ller   A   n e w   tu n i n g   tech n iq u e   is   p r esen ted   i n   t h i s   s ec tio n .   T h is   m et h o d   ad ap ts   o n li n e  t h e  p ar a m eter s   of   MP C   in   o r d er   to   a m el io r ate   cl o s ed   lo o p   p er f o r m a n ce   b y   a   r ap id   r ej ec tio n   o f   d is t u r b an ce   a n d   av o id   o v er s h o o t   ca u s i n g   h y p o g l y ce m ia   an d   b ig   p ea k   w it h   lo n g   d u r at io n   o f   h y p er g l y ce m ia .   I n   g e n er al   t h e  d es ir ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       F u z z y  Mo d el  P r ed ictive  C o n tr o ller   fo r   A r tifi cia l P a n crea s   ( M.  E l H a ch imi )   1181   p er f o r m a n ce s   i n   g l y ce m ic  co n tr o l  ar e  m a in ta in i n g   p r o p er   s p ee d   o f   th e   r esp o n s e ,   r ed u c in g   o v er s h o o t  an d   r ej ec t in g   d is tu r b an ce s .   T w o   d if f er en t  i n p u t  f u zz y   s ets  a n d   o n e  o u tp u t  f u zz y   s et   ar e  u s ed .   Fig u r e  4   s h o w s   th e   f ir s t i n p u t  s et.   W e  d ef in e  t h e  s ca led   b o u n d   v io latio n   i f   lo w er   b o u n d   is   v io lated   as :     = ( + ) − ( + ) ( + )   ( 4 )     I f   u p p er   b o u n d   is   v io lated   as:     = ( + ) − ( + ) ( + )     ( 5 )     E q u atio n s   ab o v e  d ef i n e   A  an d   B  as  n e g ati v e   v al u e  i f   t h e  co r r esp o n d in g   b o u n d   is   n o t  v io lated   an d   p o s iti v e   o th er w is e.           Fig u r e  4 .   Fu zz y   s et  f o r   b o u n d   v io latio n       E q u atio n   6   is   r elate d   to   b o th   b o u n d   v io latio n   th e  u p p er   an d   th e  lo w er   o n e .  W it h   Y l   a n d   Y u   ar e  th e   lo w er   an d   u p p er   b o u n d ,   Y j   is   th e  p r ed icted   o u tp u t ,   j  is   th e  iter atio n   in d e x ,   m  is   th e  i n d ex   o f   m a x i m u m   v io latio n   f o r   th e  o u tp u t   an d   k  is   th e  s a m p li n g   t i m e .      = ( + ) − ( + − ) ( + )   ( 6 )     Fig u r e  5   s h o w s   t h e  s ec o n d   i n p u t  f u zz y   s et.   T h e  s et  i s   co m p o s ed   o f   th r ee   f u n ctio n s   ca l le d   p o s itiv e   ( P ) ,   z er o   ( Z )   an d   N eg ati v e   ( N) ,   t h ese  f u n ctio n s   ar e  d en o ted   by   ,    an d   ,   r esp ec tiv el y .   T h e  s ca led   v io latio n   r ate   is   t h e  s ec o n d   in p u t to   th e  f u zz y ,   it is   d e f i n ed   as :             Fig u r e  5 .   Fu zz y   s et  f o r   b o u n d   v io latio n   r ate       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 8   –   1 1 8 5   1182   Fig u r e  6   s h o w s   t h e  o u tp u t  f u zz y   s ets  f o r   ,   an d   Np   s y m b o li ze d   b y   L N,   S N,   Z ,   SP   an d   L P .   T h e  m e m b er s h ip   f u n ctio n s   5 ,   4 ,  3 ,   2 ,   an d   1 r ep r esen t  r esp ec tiv el y   t h e s e   s ets.  T h e  g en er al  u n d er s ta n d in g   o f   th e  r o le   o f   ,   an d   Np   o n   th e  clo s ed - lo o p   is   g iv e n   b y   t h e  r u le s   i n   T ab le  1 .             Fig u r e  6 .   Ou tp u t  f u zz y   s e t     T ab le  1   s h o w s   t h e  b as ic  r u le s   g o v er n in g   t h e  t u n i n g   g u id eli n es .  ,   an d     ar e   th e  r u le s   o u tp u t  f o r   R ,   Q  an d   Np   r esp ec tiv el y .       T ab le  1 .   T h e  B ase  R u les     N o .   R u l e e   R e su l t   o f     R e su l t   o f     R e su l t   o f   N p   P   R1   I f   A  i s  H  a n d   B  i s  H   T h e n     i s   S N   T h e n     i s   S P   T h e n     i s   S P   R2   I f   A  i s  G  a n d   B  i s  G   T h e n     i s   L N   T h e n   i s SP   T h e n   i s SP   R3   I f   A  i s  G  a n d   B  i s  H   T h e n   i s Z   T h e n     i s   Z   T h e n     i s   Z   R4   I f   A  i s  H  a n d   C  i s  G   T h e n     i s Z   T h e n     i s   Z   T h e n     i s   Z   R5   I f   A  i s  H  a n d   C  i s  P   T h e n   i s SN   T h e n   i s SP   T h e n     i s   S P   R6   I f   A  i s  H  a n d   C  i s  Z   T h e n   i s SP   T h e n   i s SN   T h e n     i s   S N   R7   I f   A  i s  H  a n d   C  i s  N   T h e n   i s Z   T h e n     i s   Z   T h e n     i s   Z   R8   I f   B  i s  G  a n d   C  i s  P   T h e n   i s SN   T h e n     i s   S P   T h e n     i s   S P   R9   I f   B  i s  G  a n d   C  i s  Z   T h e n     i s   S P   T h e n   i s SN   T h e n     i s   S N   R 1 0   I f   B  i s  G  a n d   C  i s  N   T h e n     i s   Z   T h e n   i s Z   T h e n     i s   Z       Af ter   tr an s f o r m i n g   th e  r u le  i n t o   m ath e m atica l e x p r es s io n s ,   t h e  ce n ter   o f   ar ea   ( C O A )   m et h o d   ca n   b e  ap p lied   t o   f i n d   th e  MP C   p ar a m eter s   R   an d   Q  as f o llo w s :     ( ) = ∑ ∑ , ( ) = = ∑ ∑ , ( ) = =     ( 7 )   T h e  ar g u m e n t  Z   ca n   r ep r esen t  R   o r   Q ,   f o r   th e  o u tp u t   o f   t h e  p r ed ictio n   h o r izo n   Np   is   d eter m in ed   as f o llo w s :     (  ) = ∑ ∑ , (  ) = =     ( 8 )     W h er e   n f   is   th e   n u m b er   o f   o u t p u t  m e m b er s h ip   f u n ctio n s ,   n R   is   t h e  n u m b er   o f   r u les  eq u als   to   1 0   in   t h is   p ap er   an d   δ i  is   v al u e  f o r   th e  lo ca tio n   o f   th e  ce n ter   o f   μ i .   i   is   f ix e d   an d   p r e - ass ig n ed ,   th e  MP C   p ar am eter s   ca n   b e   ch an g ed   b y   at  th e  m o s t  ± 5 0 %,  th er ef o r e  th e  ar b itra r y   v a l u es  f o r   δ  ar e  s elec ted   tak in g   in   co n s id er atio n   th i s   v ar iatio n .     T h en   s et  MP C   p ar a m eter s   as:     ( ) = ( ) ( + ( ) ) , = , … ,  ;   ( 9 )       ( ) =   ( ) ( + ( ) )   ( 1 0 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       F u z z y  Mo d el  P r ed ictive  C o n tr o ller   fo r   A r tifi cia l P a n crea s   ( M.  E l H a ch imi )   1183      =  + (  )   ( 1 1 )     2 . 3 . 3 . F Z - M P C  Alg o rit h m   F l o w cha rt   FZ - MP C   al g o r ith m   f lo w ch ar t  is   d escr ib ed   b elo w :           3 .     RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e   FZ - MP C   al g o r ith m   w as   test ed   u n d er   th e   UVa /P ad o v a  s i m u lato r   in   o r d er   t o   ev alu ate  th e ir   p er f o r m a n ce s .   T h e  s i m u lato r   w as   ap p r o v ed   b y   th e  U. S.  Fo o d   an d   Dr u g   A d m i n is tr atio n   ( FD A )   [ 9 ]   f o r   v er if ica tio n   o f   co n tr o l  alg o r i th m s   f o r   AP   b ef o r e  d o in g   c lin ical  tr ial s   o n   T 1 DM   s u b jects,  th is   tr ial s   ar e   eq u iv ale n t  to   a n i m al  test .   A   c o m p ar is o n   to   n o n   ad ap ted   MPC   u s ed   in   [ 10 ]   is   d o n e  u n d er   a  r ea lis tic  s ce n ar io ,  th is   co n tr o ller   u s e s   a  f i x e  a n d   a  m a n u al  t u n i n g   o f   th e   co n tr o ller   w i th     R =5 0 0 ,   Q= 0 . 9 ,   Np =8   an d   N u =5   w h ile   th e  F Z - MP C   p ar a m eter s   ar e  in   th e  in te r v als  14   ≤   R   ≤   7000 ,  0   ≤   Q   ≤   1,  3   ≤   Np   ≤   10.   T h e  s i m u lato r   co n tain s   a  s et  o f   d if f er en t  v ir tu a l  p atien t s   with   v ar y i n g   p ar a m eter s ,   s u ch   as  w e ig h t,   ag e,   g e n d er ,   3 0   i n   s il ico   s u b j e cts o f   t h e  co m m er cia l v er s io n   ( v 3 )   o f   th e  UVa /P ad o v a   s i m u l ato r   ar e  u s ed   in   th i s   s tu d y   to   ev al u ate   th e  co n tr o l  p er f o r m a n ce   o f   t h e   F L   t u n i n g   o f   MP C ,   th i s   s u b j ec ts   ar e   co m p o s ed   f r o m   10  ad u lt s,   1 0   ch ild r en   a n d   1 0   ad o lescen t s .   Si m u latio n s   s tar t ed   at  6 :0 0   p m   a n d   to o k   2 8   h o u r s   to   b e  co n cl u d ed .  E v er y   s i m u latio n   in cl u d e d   t h r ee   m ea l s   d u r i n g   t h e   d a y :  Di n n er   6 0   g r a m   ca r b o h y d r ate  ( g C HO) ,   b r ea k f ast   6 0   ( g C HO ),   l u n g h   7 0   ( g C HO )   m ea ls   co n s u m ed   at  8 :0 0 P M,   0 7 : 0 0 A M,   an d   1 :0 0 P M,   r esp ec tiv el y .     Fig u r e  7  d ep icts   th e   m ea n   o f   th e  b lo o d - g l u co s e  an d   in s u li n   d eliv er y   tr aj ec to r ies  f o r   th e  3 0   s u b j ec ts   d u r in g   ti m e  o f   s i m u lat io n s   u n d er   a  r ea lis tic  s ce n ar io .   Fro m   th e  r es u lti n g   p lo t   it   ca n   b e  s ee n   t h at   t h e  e v o l u tio n   o f   g l y ce m ia   a f ter   th e   m ea l   i n t ak e  r ea ch e s   v al u es  n ea r   to   4 0 0   m g /d l  i n   t h e  ca s e  o f   n o n - ad ap ted   MP C ,   h o w ev er   it  d o esn ’ t  e x ce ed   th e  3 0 0   m g /d l  f o r   th e  p r o p o s ed   t u n in g .   R ef er r i n g   to   F i g u r es   7   w e  ca n   co n f ir m   t h at  t h e   d u r atio n   o f   h y p er g l y ce m ia  in   th e  ca s e   o f   FZ - MP C   i s   s h o r t er ,   th is   w i ll  eli m i n ate  lo n g   te r m   co m p licatio n   o f   d iab etes .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 8   –   1 1 8 5   1184       Fig u r e  7 .   Si m u latio n   p r o g r ess   [ h ] : M ea n   g lu co s e  ( A )   an d   I n s u li n   d eliv er y   ( B )   f o r   3 0   I n - s il i co   s u b j ec ts   co n tr o lled   b y   s MP C   a n d   aM P C       T h e  p r o p o s ed   m e th o d   s u cc es s   in   r ed u c in g   t h e  a m o u n t  o f   i n s u li n   i n j ec ted   co m p ar i n g   to   n o n - ad ap ti v e   co n tr o ller   th is   d u e  to   th e  ac ce l er a tio n   o f   co m m a n d   ac tio n .   F u r th er m o r e  t h e  p o s t - p r an d ial  p ea k   o f   g l y ce m ia  i s   d r o p p ed   co m p ar ed   to   th e  class ical  co n tr o ller .   T h e  s ec r et  b eh in d   th e  s u cc e s s   o f   t h e  f u zz y   t u n in g   i s   th e   in telli g e n t  m a n a g e m en t  o f   d e cisi v e  MP C   p ar a m eter s .   T h is   o n e  m an a g e s   to   r ed u ce   t h e  v a lu e  o f   R   g r ea tl y   i n   o r d er   to   ac ce ler ate  th e  tr ac k i n g   o f   r e f er en ce   w it h o u t  in d u cin g   o v er s h o o ts .   Fo r   t h e  s ec o n d   p ar a m eter   t h e  au to m at ic  tu n i n g   ten d s   to   in cr ea s e  th e   v alu e  o f   at  t h e  b e g in n i n g   o f   c h an g e  i n   b lo o d   g lu co s e.   T h en ,   it  is   m i n i m ized   to   m a k e  t h e  r e s p o n s e  m o r e  co n s er v ati v e   t h u s   a v o id in g   h y p o g l y ce m ia   an d   ta k i n g   i n to   co n s id er atio n   t h e  d ela y   i n   i n s u li n   ab s o r p tio n .  T h e  h o r izo n   o f   p r ed ictio n   is   e x te n d ed   w h e n   th e  g l y ce m ia  ch an g e  to   p r ed ict  p r ec is ely   t h e   f u t u r e  ev o l u tio n   a n d   it is   r ed u ce d   else w h er e  to   r ed u ce   co m p u tatio n a l ti m e.   T o   co n clu d e  d is cu s s io n   o f   r esu lt s ,   p er f o r m a n ce   o f   t h e  f i n d in g   m et h o d   h as   b ee n   clea r l y   d em o n s tr ated .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   ca n   o v er co m e  l i m i t  o f   t h e  co m p ar ed   al g o r ith m .   T h e  n o n - ad ap ted   ap p r o ac h   f ail  to   m ai n tai n   b l o o d   g lu co s e  in   a  s a f e  r an g e   d u e  to   d ela y   in   r ej ec tio n ,   i n   ad d itio n   to   s o m e  h y p o g l y ce m ia  r elate d   to   ex ce s s   in   i n s u li n   in j ec tio n .   T h e  p r o p o s ed   c o n tr o ller   ac h iev es  g o o d   p e r f o r m a n ce   b y   m ak in g   t h e  r esp o n s e  co n s er v a tiv e  w h en   t h e  s y s te m   is   s tab le  an d   ac ce ler atin g   co n tr o l  w h e n   a  ch a n g e   in   b lo o d   g lu co s e  lev el  h ap p en s .         4 .   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   w e  p r ese n ted   n e w   t u n i n g   o f   MP C   u s i n g   f u zz y   lo g ic  m eth o d .   T r ee   MP C   p ar a m eter s   ar e   au to m at icall y   ad j u s ted   t h e   p r ed ictio n   h o r izo n   Np ,   t h e  in p u t  w ei g h t  R   a n d   t h e  o u tp u t   w ei g h t  Q.   T h e  attr ac ti v e   f ea t u r e  o f   th e  p r o p o s ed   tu n i n g   alg o r it h m   is   t h e  m i n i m al  c o m p u tatio n   ti m e  r eq u ir ed   b ec au s e  it  r eq u ir es  n o   s o lu tio n   o f   o p ti m izatio n   p r o b le m s   o r   co m p le x   m a th e m atica l   an al y s is .   T h e  s i m u latio n   o f   t h e  FZ - MP C   ap p lied   to   A r ti f icial   P an cr ea s   d e m o n s t r ates  th e   ca p ab ilit y   o f   t h e  t u n in g   al g o r it h m   to   a m el io r ate  p er f o r m a n ce   o f   t h e   clo s ed   lo o p   b y   r ap id   r ej ec tio n   o f   d is tu r b an ce   an d   an   av o id an ce   o f   o v er s h o o t  ca u s in g   h y p o g l y ce m ia  an d   b i g   p ea k   o f   h y p er g l y ce m ia.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       F u z z y  Mo d el  P r ed ictive  C o n tr o ller   fo r   A r tifi cia l P a n crea s   ( M.  E l H a ch imi )   1185   ACK NO WL E D G E M E NT S     T h is   w o r k   r etu r n s   th e   f r a m e w o r k   of   t h e   r esear ch   p r o j ec t   SISA 1   “ M in i  i n telli g e n t   P o w er   p lan t ”   b eg an   b et w ee n   r esear c h   ce n te r   SISA   a n d   o u r   Un i v er s it y .   W e  ar e  an x io u s   to   th i n k   t h e  Has s an   I I   Un i v er s it y   o f   C asab lan ca   f o r   th e  f i n an ci n g   o f   th is   p r o j ec t .       RE F E R E NC E S     [1 ]   S . J.Qin   a n d   T . A . Ba d g we ll ,   " A   s u rv e y   o f   in d u strial   m o d e l  p re d i c ti v e   c o n tro l   tec h n o lo g y " ,   Co n tr o l  E n g in e e rin g   P ra c ti c e ,   No . 1 1 ,   p p 7 3 3 – 7 6 4 ,   2 0 0 3 .   [2 ]   G a rri g a ,   J.L .   a n d   S o ro u s h ,   M .   “ M o d e l  p re d ictiv e   c o n tr o l  tu n i n g   m e th o d s:  a   re v ie w .   In d u strial   &   En g in e e rin g   Ch e m istr y   R e se a r c h ”   4 9 (8 ) ,   3 5 0 5 – 3 5 1 5 ,   2 0 1 0 .   [3 ]   T rier w e il e r,   J.O.,   F a rin a b ,   L . A .   “ RP N  t u n i n g   stra te g y   f o r  m o d e l  p re d ictiv e   c o n tro l”   J.  o f   P ro c e ss   Co n tr o l,   1 3 ( 7 ) ,   591 – 5 9 8 ,   2 0 0 3 .   [4 ]   E.   A li ,   A .   A l - G h a z z a w i   “ On - li n e   T u n in g   o f   M o d e l  P re d ictiv e   Co n tr o ll e rs  Us in g   F u z z y   L o g ic ”   T h e   Ca n a d ian   Jo u rn a l  o f   Ch e m ica l  En g in e e rin g ,   Vo lu m e   8 1 ,   Oc t o b e r   2 0 0 3 .   [5 ]   V e g a ,   P . ,   F ra n c isc o ,   M.   a n d   S a n z ,   E.,   No rm   “ b a se d   a p p ro a c h e s  fo r  a u to m a ti c   tu n in g   o f   M o d e l  B a se d   P re d ictiv e   Co n tr o l”  In   P ro c e e d i n g s   of   Eu ro p e a n   Co n g re ss   of   Ch e m ic a l   En g in e e rin g   ECCE - 6   ( 2 0 0 7 ).   [6 ]   L e e ,   J . ,   Da ss a u ,   E. ,   G o n d h a lek a r,   R. ,   S e b o rg   ,   D.  E. ,   P in sk e r,   J.  E .   a n d   Do y le  III,   F .   J.  (2 0 1 6 )  ' P e r so n a li z e d   M P C   S trate g y   w it h   a   D y n a m ic   IOB  A l g o rit h m   a n d   En h a n c e d ,   A s y m m e tri c   Co st  F u n c ti o n   f o r  S u p e rio r  A u to m a ted   G lu c o se   Co n tro l' ,   I n d u strial  a n d   En g in e e rin g   Ch e m istr y   Re se a rc h ,   Un d e r  Re v iew .     [7 ]   J.  L e e ,   Ra v i  G o n d h a lek a r,   E.   Da ss a u ,   F .   J.  Do y le  III,   “ S h a p in g   th e   M P C  Co st  F u n c ti o n   f o r  S u p e rio r  A u to m a ted   G lu c o se   Co n tro l”IN D E NG   CHEM   RES   Vo lu m e   4 9 ,   Iss u e   7 ,   2 0 1 6 ,   P a g e s 7 7 9 – 7 8 4 .   [8 ]   S .   Ba isa   B.   P u rw a h y u d i   K.  Ku s p ij a n i   “ Co n tro l  S trate g y   f o r  P W M   V o l tag e   S o u rc e   Co n v e rter Usin g   F u z z y   L o g ic  f o r  A d ju sta b le  S p e e d   DC   M o to r”   I n t e rn a ti o n a l  J o u r n a l  o f   P o w e r  El e c tro n ics   a n d   Driv e   S y ste m   (IJP EDS )  V o l.   8 ,   No .   1 ,   M a rc h   2 0 1 7 ,   p p .   5 1 ~ 5 8   IS S N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DO I:  1 0 . 1 1 5 9 1 / ij p e d s.v 8 i1 . p p 5 1 - 5 8 .   [9 ]   Ko v a tch e v   BP ,   Co b e ll i  C,   Re n a rd   E,   e t  a l.   “ M u lt i n a ti o n a l  stu d y   o f   su b c u tan e o u s  m o d e l - p re d icti v e   c lo se d - lo o p   c o n tro l  in   ty p e   1   d iab e tes   m e ll it u s: su m m a r y   o f   th e   re su lt s”   J Dia b e tes   S c i  T e c h n o l  2 0 1 0 ;4 :1 3 7 4 – 1 3 8 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.