Control and modeling techniques in biomedical engineering: the artificial pancreas for patients with type 1 diabetes

This thesis presents different control strategies, for the closed-loop artificial pancreas, which are based on Model Predictive Control (MPC) and Sliding Mode Control (SMC). Multiple MPC with linear models and gain scheduling, and SMC with linear and nonlinear models, have been developed. The proposed control strategies combine more than one linear/nonlinear control and modeling approaches in one structure. The main idea behind such combined approaches is to make use of the virtues of each approach while reducing the effects of their drawbacks. The control strategies have been tested and validated in simulations (in-silico validation). For the in-silico testing, two mathematical models have been used, simulating patients with Type 1 Diabetes Mellitus. The control strategies are tested in different conditions, such as the presence of meal disturbance and patient variabilityEsta tesis presenta diferentes estrategias de control para el páncreas artificial, que se basan en control predictivo basado en modelo (MPC) y el control por modo deslizante (SMC). Múltiples MPC con modelos lineales y planificación de ganancia, y SMC con modelos lineales y no lineales, se han desarrollado. Las estrategias de control propuestas combinan más de un método (lineal y/o no lineal) de control y modelado en cada estructura. La idea principal detrás de estos enfoques combinados es hacer uso de las virtudes de cada enfoque al tiempo que se reducen los efectos de sus desventajas. Las estrategias de control han sido probadas y validadas en simulaciones (validación in-silico). Para los ensayos in-silico, dos modelos matemáticos se han utilizado, simulando los pacientes con diabetes mellitus tipo 1. Las estrategias de control se ensayan en diferentes condiciones, tales como la presencia de perturbación por ingesta de comida, y variabilidad de pacient