Türbin temelli mekanik ventilatörde basınç kontrolü
Pressure control of blower based mechanical ventilator
Yazar: GÖKBERK OMUZ
Danışman: PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Mekanik ventilatörler covid-19 salgının da etkisi ile dünya üzerinde en çok talep gören tıbbi cihazdır. Mekanik ventilatörler yüksek katma değerli ürünler olduklarından dolayı bu cihazlar hakkında yapılan akademik çalışmalar genellikle sınırlı sayıda kalmaktadır.

Ülkemizde de mekanik ventilatörlerle alakalı bir takım çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalar içerisinde çok kıymetli çalışmalarda bulunmaktadır. Fakat bu çalışmalar içerisinde türbin temelli ventilatörlerle alakalı bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma ülkemizde türbin temelli mekanik ventilatörlerle alakalı ilk çalışmadır.

Ventilatör cihazları hacim kontrollü veya basınç kontrollü modlarda çalışmaktadır. Türbin sistemlerin girş gerilimi ile basınç arasında doğrusal olmayan bir ilişki vardır. Bu sebeple basınç kontrollü modların kontrol edilmesi hacim kontrollü modlara göre daha karmaşık bir kontrol problemidir. Ayrıca hasta ciğerlerine ait parametrelerin her hastaya göre farklılık göstermesi ve belirsiz olması ise ikinci bir kontrol problemidir. Basınç kontrollü ventilasyonda sağlanması gereken iki ana unsur vardır. Birinci unsur basınç değerinin mümkün olduğunca çabuk bir şekilde referans değer ulaştırılmasıdır. İkinci husus ise mümkün olan en az aşımı yaptırmaktır. Bu iki unsur birbirlerine bağımlı kavramlar olduğundan dolayı tasarımcı tarafından karar verilir. Hızlı bir yerleşme zamanına sahip olmak için az da olsa aşım kabul edilebilir bir durumdur.

Bu çalışmada öncelikle basınç kontrollü ventilasyona uygun bir deney seti tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Tasarlanan deney seti: türbin fan, üç faz fırçasız motor sürücüsü, basınç sensörü, akış sensörü ve mikrodenetleyiciden oluşmaktadır. Hasta simülatörü olarak bir litrelik bir test balonu kullanılmıştır. Deney seti kullanılarak türbin sisteme ait akış, basınç, çıkış gücü ve dönme hızı parametreleri ölçümlenmiştir. Bu parametreler türbin fanın benzeşim kuralları kullanılarak modellenmesinde kullanılır. Üç faz fırçasız doğru akım motoruna ait parametreler ST electronics firmasının IHM-007 isimli sürücü kartı ve motor profiler programı kullanılarak hesap edilmiştir. Test balonu ise basit bir RC elektriksel devresi olarak modellenmiştir. Hava yolu direnci Rohrer denklemi kullanılarak modellenmiştir. Rohrer denklemine göre hava yolu direnci ile akış arasında doğrusal bir ilişki vardır. Akış miktarı artıkça hava yolu direnci de artar. Solunum sistemini oluşturan bütün bu elemanlar Matlab Simscape kütüphanesi kullanılarak yeni bir sınıf oluşturularak tanımlanmıştır. Tanımlanan elemanlar ve sınıf kullanılarak Matlab ortamında solunum simülatörü oluşturulmuştur. Deney seti ile farklı giriş gerilim değerleri için çeşitli sistem tanıma deneyler uygulanmıştır. Deney setinden alınan veriler ile solunum simülatörüne ait veriler birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sistem tanıma deneyi sonucunda çeşitli transfer fonksiyonları elde edilmiştir, elde edilen transfer fonksiyonları gerçek zamanlı sistem yanıtları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen transfer fonksiyonları iki ve üç kutuba sahiptir. Bu transfer fonksiyonlarına ait kazanç değeri sabit veya doğrusal olmadığından dolayı sistem kazancı fonksiyon olarak tanımlanmıştır.

Sistem tanıma deneyleri sonucunda elde edilen transfer fonksiyonları kullanılacak beş farklı referans değerine göre şeçilmiştir. 5 – 10 mbar, 5 – 15 mbar, 5 – 20 mbar, 5 – 25 mbar ve 5 – 30 mbar referans değerleri seçilmiştir. Her bir model üç farklı PID kontrolör kullanılarak kontrol edilir. Birinci PID sadece ilk faz da 0 – 5 mbar arasında kullanılır. Daha sonra ikinci PID nefes alma fazlarında üçüncü PID ise nefes verme fazlarında kullanılır. İkinci ve üçüncü PID kontrolörler sürekli kullanılırlar. Birinci ve üçüncü PID kontrolöre ait Kp, Ki, Kd parametreleri bütün modeller için aynı seçilmiştir. İkinci PID kontrolöre (nefes alma fazına ait PID) ait PID parametreleri her bir transfer fonksiyonu ve referans değerine göre farklılık göstermektedir. PID kontrolörler Big Bang Big Crunch optimizasyon yöntemi kullanılarak tasarlanmıştır. Amaç fonksiyonu olarak bir başarım kriteri tanımlanmıştır. Başarım kriterinde sistem yanıtının aşımı, yükselme zamanı, yerleşme zamanı ve hatanın integralinin toplamı gibi değerler kullanılmıştır. Bu yöntem kullanılarak üç farklı referans değerine(5 – 10 mbar, 5 – 20 mbar ve 5 – 30 mbar) göre üç farklı PID kontrolör tasarlanmıştır. Tasarlanan PID parametreleri kullanılarak referans değerine göre PID parametrelerini ayarlayan bir bulanık mantık mekanizması tasarlanmıştır. Bulanık mantık mekanizması ile sisteme ait ara referans değerleri(5 – 15 mbar ve 5 – 25 mbar) de kontrol edilmiştir. Daha sonra tasarlanan bulanık mantık mekanizmasına ait PID parametreleri beş farklı referans değeri için solunum simülatörü üzerinde denenmiştir. Solunum simülatörüne ait elde edilen sonuçlar ile transfer fonksiyonlarına ait elde edilen sonuçlar birbirleri ile karşılaştırılmıştır.

Kontrol edilmiş sonuçlar incelendiğinde optimizasyon ile tasarlanan PID parametrelerinin transfer fonksiyonları baz alınarak tasarlandıklarından dolayı gayet başarılı olduğu görülmüştür. Solunum simülatörü ile transfer fonksiyonları arasında model farkı olduğundan dolayı solunum simlatöründe elde edilen sonuçlar transfer fonksiyonunda elde edilen sonuçlara göre yavaş kalmıştır.

Abstract:
Mechanical ventilators are the most demanded medical device in the world with the effect of covid-19 epidemic. Since mechanical ventilators are high value-added products, academic studies on these devices are usually limited.
Related to mechanical ventilator various studies it has been carried out in Turkey. There are many valuable works among these studies. However, there is no study related to turbine-based ventilators among these studies. This study is the first on turbine-based mechanical ventilators in Turkey.

Ventilator devices operate in volume-controlled or pressure-controlled modes. There is a nonlinear relationship between the input voltage of the turbine systems and the pressure. For this reason, controlling pressure-controlled modes is a more complex control problem than volume-controlled modes. A second control problem is that the parameters of the patient's lungs differ according to each patient and are uncertain. There are two main points to be achieved in pressure controlled ventilation. The first point is to reach the reference value as quickly as possible. The second point is to have the least possible excess. Since these two elements are interdependent concepts, the designer decides. In order to have a fast settling time, a little overshoot is acceptable.

In this study, firstly, a suitable experimental set for pressure controlled ventilation was designed and implemented. It consists of turbine fan, three-phase brushless motor driver, pressure sensor, flow sensor and microcontroller. One liter test balloon was used as a patient simulator. Flow, pressure, output power and rotational speed parameters of the turbine system were measured using the experiment set. These parameters are used to model the turbine fan using affinity rules. The parameters of the three-phase brushless DC motor were calculated using the driver board produced by ST electronics company named IHM-007 and motor profiler program. The test baloon is modeled as simple RC electrical circuit. Airway resistance is modeled using the Rohrer equation. According to the Rohrer equation, there is a linear relationship between airway resistance and flow. If the flow rate increases, airway resistance increases. All these elements that exists the respiratory system are defined in Simscape library as a new domain. Using this domain a new respiratory system simulator is created. Various system identification experiments have been applied for experiment set for different input voltage values. Real time results and simulator results are compared with each other. For each system response one transfer function is defined. These transfer function results are compared with real time responses. Some of these transfer functions have two poles and some of them have three poles. The gain parameter of transfer function is not a constant or linear variable. Because of that gain is defined as a function in second order.

After system identification experiments five different reference value is selected for system control. These reference values are : 5 – 10 mbar, 5 – 15 mbar, 5 – 20 mbar, 5 – 25 mbar and 5 – 30 mbar. Respiratory rate of an adult is generally defined as 12-15 breaths in a minute. This means that one breath takes four or five seconds. In this study respiratory rate is selected as 20 breaths in one minute. Inspiration time is one second and expiration time is two seconds. 20 breaths are choosen to exceed te general respiratory rate. Three different PID controllers are used for pressure control. Reference is divided into three parts. Firstly, at the beginning reference is equal to expiratory pressure ( 5 mbar) and real pressure is zero, first PID controller is used once here. Second PID controller is used in inspiratory phase and third one is used in expiratory phase. PID parameters Kp, Ki, Kd are constant for first PID and third PID. Second PID parameters are varying according to reference value. Each PID parameters are calculated with Big Bang Big Crunch optimization algorithm. A cost function is choosed to have a little overshoot and fast settling and rise time. Three different PID is calcuated for reference values 5 – 10 mbar, 5 – 20 mbar and 5 – 30 mbar. For different reference values between 10 – 20 mbar and 20 – 30 mbar these PID parameters are useless. To avoid that problem a fuzzy logic interference is designed. It has one reference input and three outputs. These outputs are Kp, Ki and Kd values. Fuzzy logic interference mechanicsm is tested with different reference values 5 – 15 mbar and 5 – 25 mbar. Designed controllers are implemented to the respiratory system simulator which is created using simscape library. Results are compared each other.

PID parameters are designed according to the transfer functions with using BBBC optimization algorithm. Because of that controlled system responses are very close to the desired performance. Maximum overshoot value is about 2.5 %. If reference value increases it takes more time reach reference value because of system has some limits. When reference is 5 – 30 mbar, settling time is about 0.5 seconds. Minimum settling time is about 0.3 seconds. Designed controller has a good performance if it is implemented to the transfer function models. This controller is implemented to the respiratory system simulator. Because of the model differences controlled simulator responses are a little bit slower than controlled transfer function models. However system responses are useful. Slowness is because of the derivative term or integral term. To solve this problem derivate gain can be decreased or integral term can be increased to have a very good controller performance.
To improve that study more consistent simulator model can be created. Instead of classical PID controller intelligent controller algorithms should be used to have better control performance. Also patient lung models have unknown and varying parameters mostly. New control algorithm has to come through that situation easily. This PID controller algorithm should be implemented on real time system and can be compared with matlab enviroment results.