С.В. Фролов1, А.А. Коробов2, К.С. Савинова3, А.Ю. Потлов4, Т.А. Фролова5

1–5 ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет» (г. Тамбов, Россия)
1 sergej.frolov@gmail.com, 2 korobov1991@mail.ru, 3 savinova.k94@mail.ru, 4 zerner@yandex.ru, 5 frolova2000@gmail.com

Постановка проблемы. Рассматривается проблема разработки эффективной системы управления неонатальным инкубатором. Для исследования подходов к стабилизации тепло-влажностных характеристик в инкубаторе для новорожденных предлагается использовать экспериментальную установку с применением неонатального фантома.

Цель. Разработать экспериментальную установку для выявления, с использованием полноростового гидродинамического фантома тела новорожденного, особенностей управления микроклиматом в неонатальных инкубаторах.

Результаты. Экспериментальная установка для исследования системы стабилизации микроклимата в неонатальных инкубаторах с использованием гидродинамического фантома новорожденного позволила провести точную настройку и оценить эффективность метода градиентного нейросетевого управления параметрами микроклимата в обстановке, максимально приближенной к условиям реальной клинической практики.

Практическая значимость. Практическая значимость результата исследования заключается в разработке структуры системы управления и эффективного метода поддержания заданных характеристик внутренней среды в неонатальных инкубаторах, т.е. улучшение технических характеристик инкубаторов для новорожденных.

Фролов С.В., Коробов А.А., Савинова К.С., Потлов А.Ю., Фролова Т.А. Экспериментальная установка для исследования особенностей управления микроклиматом в неонатальных инкубаторах с использованием гидродинамического фантома новорожденного // Биомедицинская радиоэлектроника. 2024. T. 27. № 2. С. 52−59. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136- 202402-07

1. Nearly 30 million sick and premature newborns in dire need of treatment every year. https://www.who.int/news/item/13-12-2018-nearly-30-million-sick-and-premature-newborns-in-dire-need-of-treatment-every-year (обновление 15.09.2023).
2. Campbell D.E. Neonatology for Primary Care. American Academy of Pediatrics. 2019. 2nd edition. 1100 P.
3. Hadj Ali J. El, Feki E., Mami A. Tuning PID using particle swarm optimization for controlling temperature of the infant incubator. International Journal of Computer Science and Network Security. 2020. V. 20. № 3. P. 174–182.
4. Ben Ali R., Jaballah M., Aridhi E., Mami A. Design and FPGA-implementation of a PID controller for temperature control in a refrigeration system. Indian Journal of Science and Technology. 2018. V. 11. P. 1–14. DOI: 10.17485/ijst/2018/v11i16/121762
5. Irianto B.G., Maghfiroh A.M., Sofie M., Kholiq A., Musvika S.D., Akbar D.A. Controlling the Temperature of PID System-Based Baby Incubator to Reduction Overshoot. Proceeding of the 3rd International Conference on Electronics, Biomedical Engineering, and Health Informatics. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2023. V. 1008. DOI: 10.1007/978-981-99-0248-4_35
6. Paternain Soler C. Prototyping a closed loop control system for a neonatal incubator Projecte. Treball Final de Carrera, UPC, Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona, Departament d'Enginyeria Elèctrica. 2009.
7. Sumardi, Sadi; Darjat; Sinuraya, Enda Wista & Pamungkas, Rahmat Jati. Design of Temperature Control System for Infant Incubator using Auto Tuning Fuzzy-PI Controller. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS). 2019. V. 3(1). P. 1–7.
8. Utomo, Satryo & Irawan, Januar & Imron, Arizal & Nari, Mochamad Irwan & Amalia, Rosida. Automatic baby incubator system with fuzzy-PID controller. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. №1034. 012023. DOI: 10.1088/1757-899X/1034/1/012023
9. Reddy, Narender & Mathur, Garima & Hariharan, S.I. Toward a Fuzzy Logic Control of the Infant Incubator. Annals of biomedical engineering. 2009. № 37. 2146–52. DOI: 10.1007/s10439-009-9754-6
10. Hadj Ali J. El, Feki E., Zermani M.A., de Prada C., Mami A. Incubator system identification of humidity and temperature: Comparison between two identification environments. 9th International Renewable Energy Congress (IREC), Hammamet, Tunisia. 2018. P. 1–6. DOI: 10.1109/IREC.2018.8362529
11. Feki E., Zermani M.A., Mami A. GPC Temperature Control of A Simulation Model Infant-Incubator and Practice with Arduino Board. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2017. V. 8. № 6. P. 46–59. DOI: 10.14569/IJACSA. 2017.080607
12. Feki E., Zermani M.A., Mami A. Decoupling Control Approach for Neonate Incubator System. International Journal of Computer Applications. 2012. V. 47. № 2. P. 49–57. DOI: 10.5120/7164-9851
13. Фролов С.В., Потлов А.Ю., Коробов А.А., Савинова К.С. Gradient Градиентный метод нейросетевого управления многосвязными нелинейными нестационарными стохастическими системами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. № 5. С. 41–48. DOI: 10.25791/pribor.5.2021.1262
14. Frolov S.V., Potlov A.Yu., Korobov A.A., Savinova K.S. Neural Network Control of Environmental Parameters in Neonatal Incubators. Proceedings of 2023 4th International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2023. 2023. P. 21–24. DOI: 10.1109/NeuroNT58640.2023.10175837
15. Фролов С.В., Савинова К.С., Куликов А.Ю., Суконкин И.А. Использование эффективных систем позиционного регулирования для задач медицинской техники // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2022. № 2. С. 21–24. DOI: 10.1109/NeuroNT58640.2023.10175837.
16. Sarman, Ihsan, Depositor Robert L Bolin, Ingvar Holmér and Ragnar Tunell. Assessment of thermal conditions in neonatal care: use of a manikin of premature baby size. American journal of perinatology. 1992. V. 9 (4). P. 239–246. DOI: 10.1055/s-2007-994780
17. Frankenberger R.T., Bussmann O., Nahm W., Konecny E. Model for simulation of heat loss by premature infants. Biomed Tech (Berl). 1998. V. 43(5). P. 137–143. DOI:10.1515/bmte.1998.43.5.137
18. Lyra S., Voss F., Coenen A. et al. A neonatal phantom for vital signs simulation. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 2021. № 15 (5). P. 949–959. DOI: 10.1109/TBCAS.2021.3108066
19. Voss F., Lyra S., Blase D., Leonhardt S., Lüken M.A. Setup for Camera Based Detection of Simulated Pathological States Using a Neonatal Phantom. Sensors. 2022. № 22. P. 957. DOI: 10.3390/s22030957
20. Frolov S.V., Potlov A.Y., Frolova T.A., Proskurin S.G. Compression elastography and endoscopic optical coherence tomography for biomechanical properties evaluation of cerebral arteries walls with aneurysm and their phantoms. AIP Conference Proceedings. 2019. V. 2140. art. № 020020. DOI: 10.1063/1.5121945
21. Potlov A.Y., Frolov S.V., Proskurin S.G. Tissue-mimicking phantoms of human retina with co sideration to blood circulation for Doppler optical coherence tomography. Progress in Biomedical Optics and Imaging – Proceedings of SPIE. 2020. V. 11457. art. № 114571S. DOI: 10.1117/12.2563859