La régulation automatique de la glycémie du diabète de type I

Automatic Glycemia Regulation of Type I Diabetes

• Auteur / Autrice : Taghreed Mohammadridha
• Direction : Claude Moog
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique et robotique
• Date : Soutenance le 10/05/2017
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Mohamed Darouach
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claude Moog, Mohamed Darouach, Hugues Mounier, Sophie Tarbouriech, Lucy Chailous, Marie-Anne Lefebvre
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hugues Mounier, Sophie Tarbouriech

Mots clés

Mots clés contrôlés

Hypoglycémie

Commande en mode glissant

Index glycémique

Diabète insulinodépendant

Mots clés libres

Diabète de type I

Régulation de la glycémie

Commande positive

Prédiction de l'hypoglycémie

Ensemble invariant

Insulin on board

Commande par modes glissants

Commande sans modèle

Type I Diabetes

Glycemia Regulation

Positive Control

Hypoglycemia prediction

Positively invariant set

Insulin on board

Sliding mode control

Model-free control

Résumé

Cette thèse étudie le contrôle en boucle fermée pour la régulation de la glycémie du diabète de type 1 (DT1). Deux catégories principales de commande sont conçues: l'une est basée sur un modèle et l'autre non. Pour tester leur efficacité, les deux types sont testés in silico sur deux simulateurs de DT1. Le premier est un modèle à long terme qui est dérivé des données cliniques des sujets de DT1 et le second est le simulateur Uva/Padova. Tout d'abord, la commande sans modèle (CSM) est conçue. Après avoir montré qu'un régulateur proportionnel intelligent (iP) à référence constante peut être mis en défaut sur un simple second ordre, nous avons conçu un régulateur iP à référence variable. Une solution alternative est un régulateur proportionnel-intégral-dérivé intelligent (iPID) à référence constante. Une meilleure performance globale est obtenue avec iPID par rapport à iP et par rapport à un PID classique. Deuxièmement, une commande par modes glissants (CMG) garantie positive est conçue pour la première fois pour la régulation de la glycémie. La conception de cette commande est basée sur un modèle. La commande CMG est choisie pour la régulation de la glycémie en raison de ses propriétés de robustesse bien connues. Cependant, notre contribution majeure est l'assurance d'une commande rigoureusement positive. La commande CMG est conçue pour être positive partout dans un ensemble invariant du sous-système d'insulinémie du plasma. Enfin, un régulateur positif par retour d'état est calculé pour la première fois pour la régulation de la glycémie. Le plus grand ensemble positif invariant (EPI) est trouvé. Non seulement la positivité de la commande est révisée, mais plutôt un contrôle glycémique serré est atteint. Lorsque l'état initial du système appartient à l’EPI, l'hypoglycémie est évitée. Dans le cas contraire, l'hypoglycémie future est prédite pour tout état initial en dehors de l'EPI.

This thesis investigates closed-loop control for glycemia regulation of Type1 Diabetes Mellitus (T1DM). Two main controller categories are designed: non-model-based and model-based. To test their efficiency, both types are tested in silico on two T1DM simulators. The first is a long-term model that is derived from clinical data of T1DM subjects and the second is the Uva/Padova simulator. Firstly, Model-free Control (MFC) is designed: a variable reference intelligent Proportional (iP) control and a constant reference intelligent Proportional-Integral-Derivative (iPID). Better overall performance is yielded with iPID over iP and over a classic PID. Secondly, a positive Sliding Mode Control SMC is designed for the first time for glycemia regulation. The model-based controller is chosen for glycemia regulation due to its well-known robustness properties. More importantly, our main contribution is that SMC is designed to be positive everywhere in the positively invariant set for the plasma insulin subsystem. Finally, a positive state feedback controller is designed for the first time to regulate glycemia. The largest Positively Invariant Set (PIS) is found. Not only control positivity is respected but rather a tight glycemic control is achieved. When the system initial condition belongs to the PIS, hypoglycemia is prevented, otherwise future hypoglycemia is predicted for any initial condition outside the PIS.