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dc.contributor.editorIEEE
dc.creatorCocha, Guillermo
dc.creatorRapallini, José
dc.creatorRodríguez, Omar
dc.creatorAmorena, Carlos
dc.creatorMazzeo, Hugo
dc.creatorD’Attellis, Carlos
dc.date.accessioned2022-08-29T16:05:06Z
dc.date.available2022-08-29T16:05:06Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationCongreso Argentino de Ciencias de la Informática y Desarrollos de Investigación (CACIDI 2018)es_ES
dc.identifier.isbn978-1-5386-5447-7
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/6919
dc.description.abstractDiabetes Mellitus is a disease produced by a lack of insulin. In human beings, if insulin is not given externally, glycemia cannot be regulated correctly. According to several studies, tight control of glycemia reduces the chances of developing the ulterior complications of this disease. Automation of insulin infusion is one of the best ways of glycemic control. It is a goal searched from the 70´s when a first device was developed, the Biostator, a PID based automatic insulin infusion apparatus. Nowadays, this device is called "artificial pancreas". It is compound by a glucose sensor, a control algorithm, and an insulin pump infusion. Till now, control algorithms only could control glycemia around a basal value. Therefore, meal ingestion requires a manually added insulin dose called bolus. Our group has developed several control algorithms that automatize the process completely without supplementary bolus requirements. They are based on differential geometric control techniques whose efficiency has been tested in a simulation environment. These techniques are based on feedback linearization and flatness based control. By these techniques, a nonlinear system becomes a linear and controllable one. In this work, a working prototype of insulin infusion pump is introduced to verify the efficacy of the control algorithms proposed.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectDiabeteses_ES
dc.subjectPumpes_ES
dc.subjectInsulines_ES
dc.subjectNonlinear controles_ES
dc.titleIntelligent insulin pump designes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.description.affiliationFil: Cocha, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. CODAPLI; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Rapallini, José. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. CODAPLI; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Rodríguez, Omar. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. CODAPLI; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Amorena, Carlos. Universidad de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Mazzeo, Hugo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información. CODAPLI. DISI; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: D’Attellis, Carlos. Universidad de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cocha, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Departamento de Electrotecnia. Grupo de Tratamiento de Señales en Sistemas Eléctricos TSSE; Argentinaes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useAtribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.).es_ES
dc.rights.embargoEnd2018


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