Résumé:
Deux classes de commandes adaptatives, ont été appliquées en simulation pour la gestion de patients hypertensifs, suite à une chirurgie, utilisant le sodium nitroprusside. La classe des commandes à modèle de référence tel que l'algorithme, MRAC, MCS, EMCS, VSS, et celles des commandes auto-ajustable tel que le GMV, GPC, par placement de pole et le LOG, dans le cas déterministique et stochastique. Le modèle utilisé, a été développé par Slate. Ce modèle, comprend le terme de recirculation et les activités internes telles que les activités stochastiques, la composante respiratoire et les réflexes RAS et ENP.
Dans ce travail, nous avons essayé de voir l’effet de la variation des paramètres, dans le système leur est très sensible tel qu’un changement du gain de sensibilité d’un patient au cours du temps, l’effet des activités internes, en ajoutant celui de la saturation. De plus, ce modèle possède de temps de retards variables au cours du temps, dont la majorité des commandes proposées échouent lors de sa variation. Pour surmonter ce problème, nous avons décidé alors, d’applique le prédicteur de Smith à chacune de ces commandes, afin d’éliminer le temps de retard de l’approche de ces dernières. Ce qui a permis de résoudre ce problème avec succès.
