تصميم متحكم تكيفي ومتحكم متعلم للتحكم بناظم الخطا القلبي

Pacemakers plays a vital role in management of electrical disorders of the heart, as having a controller that present a signal that generates a correct heart rate without delay or overshoot is important, to provide better quality and long-term patient’s life. Many advances in pacemaker control technology have been achieved, making today’s pacemakers capable of correcting many electrical heart abnormalities. In this paper, a fuzzy model reference learning control was designed to control the pacemaker, and compared with a controller adopts the adaptive mechanism instead of the learning mechanism, in order to confirm the importance of learning in the controller.  The controller automatically controls the heart rate (Heart Rate: HR) to prevent it from falling under a reference value, and makes it track preset signal accurately. The learning controller achieved better performance than adaptive controller and the learning controller achieved when comparing with the similar intelligent ones that proposed to control pacemaker the required response with a small settling time 0.9s, and minimized the overshoot at start-up operation where overshoot was 0.2% Keywords: learning mechanism, adaptive algorithm, electrical system of heart, bradycardia, YNI model.

تلعب نواظم خطا القلب الكهربائية دورًا حيويًا في علاج امراض القلب المرتبطة بالفعالية الكهربائية، حيث أن وجود متحكم يؤمن إشارة تولد معدل ضربات قلب صحيح دون تأخير أو تجاوز يعتبر أمرا مهما لتوفير نوعية حياة أفضل ولزيادة مدة البقاء على قيد الحياة للمرضى، وقد تم تحقيق العديد من التطورات في تقنية التحكم بناظم الخطا القلبي، مما يجعل نواظم الخطا القلبية الحالية قادرة على تصحيح عدد كبير من الشذوذات القلبية الكهربائية. تم في هذا البحث تصميم متحكم ضبابي معتمد على النموذج المرجعي قابل للتعلم للتحكم بناظم الخطا القلبي، وتمت مقارنته مع متحكم يعتمد آلية التكيف بدلا من آلية التعلم، وذلك بهدف تأكيد مدى أهمية التعلم في المتحكم. تتم عملية التحكم بناظم الخطا القلبي بشكل اوتوماتيكي للحفاظ على معدل ضربات القلب (Heart Rate: HR)  ومنعه من الانخفاض عن قيمة مرجعية محددة مسبقا وجعله يتعقب  بشكل دقيق الاشارة الموجودة، حقق المتحكم المتعلم أداء أفضل من المتحكم التكيفي،  وقد حقق المتحكم المتعلم  بالمقارنة مع  المتحكمات الذكية المشابهة التي تم استخدامها للتحكم بناظم الخطا القلبي الاستجابة المطلوبة بزمن استقرار صغير 0.9s، مع تقليل التجاوز في الاستجابة التي يتعرض لها المنظم عند بدء التشغيل حيث كانت نسبة التجاوز 0.2% الكلمات المفتاحية: آلية تعلم، خوارزمية تكيف، نظام التوصيل الكهربائي للقلب، بطء القلب، نموذج YNI