Nonparametric Modelling Based Model Predictive Control for Human Heart Rate Regulation during Treadmill Exercise

非参数统计 单调的工作 模型预测控制 计算机科学 控制(管理) 人工智能 医学 内科学 计量经济学 数学
作者
Li Wang,Yue Yang,Steven W. Su
标识
DOI:10.1109/embc46164.2021.9629548
摘要

This paper applies a kernel-based nonparametric modelling method to estimate the heart rate response during treadmill exercise and proposes a model predictive control (MPC) method to perform heart rate control for an automated treadmill system. This kernel-based method introduces a kernel regularisation term, which brings prior information to the model estimation phase. By adding this prior information, the experimental protocol can be significantly simplified and only a small amount of model training experiments are needed. The model parameters were experimentally estimated from 12 participants for the treadmill exercise with a short and practical exercise protocol. The modelling results show that the model identified using the proposed method can accurately describe the heart rate response to the treadmill exercise. Based on the identified model, an MPC controller is designed to track a predefined reference heart rate profile. An advantage is the speed and acceleration of the treadmill can be limited to within a safe range for vulnerable exercisers. The proposed controller was experimentally validated in a self-developed automated treadmill system. The tracking results indicate that the desired automatic treadmill system can regulate the participants' heart rate to follow the reference profile efficiently and safely.
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