第七次全国人口普查数据显示，我国60岁以上老年人口达2.64亿，约占总人口的18.7%[1]．根据我国糖尿病的流行病学调查显示，老年糖尿病患者比例超过20.2%，控制率不足49.2%[2]．糖尿病只能通过检测血糖浓度进行诊断[3]，血糖浓度监测对糖尿病的治疗和预防其并发症起关键性作用[4]，准确掌握血糖的变化是现阶段预防和控制糖尿病最有效的方法[5]．目前，便携血糖仪是老年糖尿病患者居家自主测量血糖的主要设备．其使用流程为：首先将试纸安装到血糖仪主机接口上，然后取出刺针并安装在采血笔上，调整压力后扎破手指，最后使用试纸在手指上采集血样，完成测量后回收试纸与刺针，整个过程复杂且依赖手工操作．鉴于老年人随着年龄增长而导致的记忆力衰退、行动力减弱，难以独立使用便携血糖仪测量血糖．血糖测量根据反应介质分为间接测量和直接测量[6]．利用人体分泌的体液[7-9]或组织液[10]与传感器发生反应，通过分析光照射在人体上的强度、相位和靶区组织散射系数[11]，可以间接测得血糖浓度．针对皮肤传感器只能在单个时间点监测单种介质的问题，文献[12]将多个皮肤传感器阵列完全集成在柔性硅电路上，利用汗液测量使用者的血糖水平，但是，产生的测量值存在延迟并且传感器使用周期较短．文献[13]将具有二胺单元的荧光染料加入聚乙二醇凝胶中并植入老鼠背部，使用植入式荧光监测装置获取血糖变化信息，但容易产生排异反应．文献[14]基于GOx@ZnO纳米线阵列的压电-酶-反应耦合效应，设计一种自供电植入式血糖仪用于实时监测血糖水平，但是受传感器生命周期限制而须要定期更换．文献[15]结合能量守恒法与光谱法，设计一种无创血糖仪，集成血氧、温度和心率传感器，使用多元线性回归进行回归预测，修正红外光谱误差，但受环境光变化影响，可靠性较低．使用便携血糖仪采集指尖全血可以直接测量血糖，与全自动生化分析仪检测的血糖指标无明显差异，准确度相对较高[16]．文献[17]用血糖刺针控制设计了血糖检测自动装置，使用弹簧蓄能自动弹出刺针来实现刺针的连续控制，但是刺针运动轨迹难以控制．文献[18]针对更换试纸和刺针困难的问题，将多支刺针置入弹道式针盒，使用弹簧提供动能完成扎针，并旋转试纸卡带实现连续供应试纸，但该装置依然存在集成度、自动化程度与智能化程度低的问题．围绕血糖的自动化测量，本研究在给出家用血糖智能感知装置的总体设计的基础上，提出了基于模糊比例-积分-微分控制器(PID)的刺针自适应控制方法(FACFPID)，并试制与测试了家用血糖智能感知装置，可为老年人提供一种居家自动化测量血糖的智能装备．1 家用血糖智能感知装置总体设计围绕家用血糖自动化测量需求，依据便携血糖仪的测量工作流程，从自动化的角度出发，设计了图1所示的家用血糖智能感知装置的总体结构．所设计的装置主要包括手指控制模块、刺针控制模块和试纸控制模块三部分，分别实现对手指、刺针和试纸的管理．10.13245/j.hust.221213.F001图1家用血糖智能感知装置手指控制模块用于感知用户手指的位置，固定手指、调节压力及设置对应的扎针深度．刺针控制模块负责存储、供给和回收刺针并驱动刺针刺破手指．试纸控制模块用于试纸存储、供给和回收，并控制试纸接触手指创口采集血样．刺针控制模块位于试纸控制模块的正上方，手指控制模块位于试纸控制模块的正前方．系统的工作流程如下．a. 当手指控制模块检测到有手指放入时，压盖迅速压紧手指，并根据用户手指特征调整扎针深度．b. 刺针控制模块加载一枚新刺针并将其运动至手指正上方，试纸控制模块加载一片新试纸并将其旋转与手指正对齐．c. 刺针控制模块驱动刺针扎破手指，手指控制模块调整压盖的正压力以控制出血量，测试台推动试纸至手指创口位置由试纸末端的虹吸效应将血样取走，系统进行读数．d. 试纸和刺针的回收处理．参照WS/T 781—2021中采血操作的要求[19]，老年人手指角质层厚度约为1 mm，扎针周期T=1 s，刺针进入和离开手指的时间区间为[0.37，0.63]s，刺针扎破手指前保持系统稳定且系统误差小于2%．2 基于模糊PID刺针自适应控制方法刺针控制模块作为非线性系统，容易导致针尖发生抖动．为了根据环境变化来动态地整定控制系统参数，获得稳定的控制效果以避免抖动，要求PID控制器能够根据实际情况，自适应调节kp，ki，kd的大小[20]．为此，本研究提出了基于模糊PID的刺针自适应控制方法，图2是其控制系统结构图．10.13245/j.hust.221213.F002图2基于模糊PID的刺针自适应控制系统结构图2中，被控对象的行为采用刺针控制模的动力学模型描述，控制系统由基于模糊PID的刺针自适应控制实现．系统的输入ω0为目标角速度，观测值ω1为工作角速度．控制变量e=ω0-ω1为控制器误差，ec=de/dt为误差变化率(t为时间)，以e和ec作为二维模糊控制器的输入变量，模糊控制器根据e和ec的分布进行模糊推理，并根据推理结果实时对PID参数kp，ki，kd进行在线整定，以适应不同时刻的控制需求．2.1　刺针控制模块动力学模型本研究设计的刺针控制模块结构如图3所示，由凸轮、滚子、弹簧和刺针组成．凸轮由步进电机驱动，凸轮与滚子对心配置，使用弹簧进行力闭合．凸轮的转速使用编码器采集，以实现系统的闭环控制．10.13245/j.hust.221213.F003图3刺针控制模块结构图为避免凸轮启动和停止时刻产生冲击，凸轮选择摆线运动规律进行过渡，其轮廓曲线表示为h(θ)=AθΘ-12πsin2πΘθ，(1)式中：θ为凸轮角位移；h(θ)为凸轮的升程；A=5 mm为最大升程；Θ=π为升程角．以凸轮转动中心为坐标原点，从动件回程方向为Y方向建立右手坐标系．推杆的重力、从动件与机架轴承的阻尼较小忽略不计，则滚子的受力如图4所示．图4中：N为凸轮正压力；N'为从动件对凸轮的反作用力；α为凸轮压力角；r为基圆半径；Fk为弹簧提供的恢复力；O'为滚子相对于凸轮的运动瞬心．10.13245/j.hust.221213.F004图4系统运动平面图对滚子进行动力学行为分析，根据图4可得滚子Y方向的力平衡方程Fk=k(h+p)=Ncosα，(2)式中：k为弹簧刚度；p为弹簧预压缩量．从动件的速度可以表示为v=ω|OO' |=ω(r+h)tanα，(3)式中ω为凸轮的角速度．由此可得从动件的类速度vω=dsdθ=(r+h)tanα．(4)由图4建立O点的力矩平衡方程Ml=N(r+h)sinα，(5)式中Ml为从动件等效负载力矩．联立式(1)～(5)，可以得出从动件等效到电机轴上的负载力矩Ml=k(h+p)dsdθ=-A2pπcos(2θ)-A2cos(2θ)+A24sin(4θ). (6)本研究采用型号为20HS4006A4的两相混合式医疗器械专用微型精密步进电机，其反电势系数Kt=0.34，相电流I0=0.6 A，转子齿数Z=50，相电感L=1.27 mH，转动惯量J=2.5 g∙cm2．为了简化分析过程，忽略漏磁、涡流损耗和谐波分量的影响，可得步进电机电压平衡方程      uaub=Ra00Rbiaib+LaaLabLbaLbbdia/dtdib/dt+-Ktω00-Ktωsin(Zθ)sin(Z(θ-λ)),式中：ua，ub，ia，ib，Ra，Rb分别为A，B相电压、相电流与线圈绕组的电阻值；Laa，Lbb，Lab，Lba分别为A，B相的自感与互感；λ为极距角．特别地，由于凸轮与电机通过转子连接，转子与凸轮的角位移和角速度均相同．步进电机转子的力矩平衡方程为Jd2θdt2=Me-Bdθdt-Ml;Me=12Ktiasin(Zθ)-12Ktibsin(Zθ-λ), (7)式中：B为黏滞阻尼系数；Me为电磁转矩．在控制过程中以角位移θ1为控制量，θ0为控制目标，角位移误差Δθ=θ0-θ1，当转子位于两相中心处时，θ=λ/2+Δθ，相电流为I0，则联立式(6)和(7)可得出Jd2Δθdt2+BdΔθdt+A2pπcos(2Δθ)-A2cos(2Δθ)+A24sin(4Δθ)+KtI0Δθcos(Zλ)+12KtI0ΔθcosZλ2(Δia+Δib)=0. (8)当λ=0，Δθ=0时，则式(8)可以简化为Jd2θ1(t)dt2+Bdθ1(t)dt-A2pπ-A2+A2θ1(t)+KtI0Zθ1(t)=KtI0Zθ0(t). (9)对式(9)求导，可得KtI0Zω0(t)=KtI0Zω1(t)-A2ω1(t)+Bdω1(t)dt+Jd2ω1(t)dt2. (10)令控制系统的状态变量x1=ω1，x2=x˙1，输入变量u=ω0，根据式(10)可得系统的状态空间表达式为x˙1x˙2=01(A2-KtI0Z)/JB/Jx1x2+0KtI0Z/Ju;y=[10][x1   x2]T.2.2　基于模糊PID的刺针自适应控制方法结合前面的分析，在此提出基于模糊PID的刺针自适应控制方法，以目标角速度ω0、频率f和PID参数kp，ki，kd作为输入，最终输出系统工作角速度ω1，其具体步骤如下：a. 初始化模糊控制器输入变量e，ec和输出变量Δkp，Δki，Δkd的模糊分布；b. 初始化前次误差elast=0，初始化模糊规则和建立模糊规则表；c. 初始化kp，ki，kd，采样点g=0，ω0=0，ω1=0；d. 若gf，则计算控制变量e=ω0-ω1，ec=(e-elast)f，elast=e，否则结束；e. 计算输入变量e，ec的模糊集E，EC；f. 根据E，EC和模糊规则表使用CRI查表法计算Δkp，Δki，Δkd的模糊集Np，Ni，Nd；g. 根据得到的Np，Ni，Nd，使用重心法清晰化模糊控制器输出Δkp，Δki，Δkd；h. 更新PID参数kp=kp+Δkp，ki=ki+Δki和kd=kd+Δkd，并使用增量式PID计算控制值ωc；i. 向驱动器输入控制值ωc，编码器返回实际转速ω1，更新g=g+1，返回步骤d．在步骤a中，对模糊控制器的输入输出变量使用模糊语言进行描述[21]．根据控制要求结合测试结果，给定输入变量e和ec的论域分别为e∈[-0.3,0.3]，ec∈[-1,1]．取分段数ne=2构建e的离散论域Ne={-2,-1,0,1,2}，对应的模糊集合为{负大(NB)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正大(PB)}．取nec=1构建ec的离散论域Nec={-1,0,1}，对应的模糊集合为{负(N)、零(Z)、正(P)}．输出变量Δkp，Δki，Δkd的论域分别为Δkp∈[-1,1]，Δki∈[-0.1,0.1]，Δkd∈[-1,1]．取no=3构建输出变量的离散论域No={-3,-2,-1,0,1,2,3}，对应的模糊集合为{负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)}．对应的输入变量与输出变量的模糊分布及其特征函数如图5所示，横轴表示变量的模糊分布，纵轴表示对应模糊集的隶属度μ．10.13245/j.hust.221213.F005图5输入变量与输出变量的模糊集分布及其特征函数在步骤b中，根据以下原则进行模糊规则的设计：1)当系统误差较大且持续增大时，快速减小kp、增大kd以抑制误差增长，同时增大ki增加系统的调节精度；2)当系统误差较大且维持不变时，则增大ki和kd的作用，提高系统的无差度；3)当系统误差较大且持续减小时，适当增大kp加快响应速度，减少ki以保证系统稳定，同时适当减小kp以减少系统震荡．根据步骤a的设计，输入变量e和ec分别有5个和3个模糊集，输出变量Δkp，Δki和Δkd有7个模糊集．结合设计原则，可得表1所示的刺针控制系统模糊规则表，用于查找输入变量e的模糊集对应论域Nec时输出变量Δkp/Δki/Δkd的值．10.13245/j.hust.221213.T001表1刺针控制系统模糊规则表NBNSZEPSPBNPB/NM/PSPM/PM/NSPS/NS/NSNS/NS/ZENS/ZE/PSZPM/NS/NMPS/NS/NMNS/ZE/NSNS/PS/ZENM/PM/PSPPS/NS/NBNS/PS/NSNM/PS/ZENM/PM/ZENB/PB/PM在步骤f中进行模糊推理．首先，在论域Ne，Nec和No上分别建立对应的模糊集合SA，SB和SC；然后，根据步骤b所设计的模糊规则表建立关系矩阵R；最后，输入(x,y)量化得到(i,j)，其中i和j分别表示离散论域Ne和Nec中的元素．在Ne和Nec中建立集合SA*和SB*表示论域Ne和Nec中元素对于i和j的隶属程度，即实际输入与论域Ne和Nec之间的关系：SA*={μ(i)|i∈Nc};SB*={μ(j)| j∈Nec}.通过模糊变换得到输出论域No上的模糊集合SC*，即SC*=(SA*×SB*)∘R，式中∘表示模糊关系合成．在步骤g中，根据步骤f所得模糊集SC*，采用下式计算输出量Δkx=∑i=1qniμ(ci)∑i=1qμ(ci)    (ci∈SC*,ni∈No), (11)式中：q为模糊集的大小；Δkx为对应采样过程中模糊控制器的准确输出，其中x替换成p，i，d时表示Δkp，Δki，Δkd，并采用图5所示的方式映射No计算相应的隶属度．在步骤h中，由于刺针控制模块中步进电机为积分部件，为了减少误差累积的同时增加运算速度，使用增量式PID控制输出转速的增量[22]，即u(gT)=u(gT-T)+k1e(gT)+k2e(gT-T)+k3e(gT-2T),式中：k1=kp+ki+kd；k2=-(kp+2)；k3=kd；kp，ki，kd为PID控制器的参数；T为采样时间；e(gT)为第g个采样时刻产生的控制误差．2.3　系统仿真与分析为了考查所设计的基于模糊PID的刺针自适应控制方法的性能，使用Matlab构建控制系统模型进行仿真分析．设置kp0=3，ki0=0.45和kd0=16，以阶跃信号为系统输入，可得图6所示的阶跃响应曲线和图7所示参数整定曲线(图中n为转速)，系统延迟时间td=0.13 s，上升时间tr=0.15 s，超调量σ=0.015，调节时间ts=0.30 s．10.13245/j.hust.221213.F006图6刺针控制系统的阶跃响应10.13245/j.hust.221213.F007图7PID控制器参数自整定曲线观察图6可知：在无控制器的条件下，系统在工作周期内有较大的震荡，无法收敛到目标值，无法满足工作要求．采用基于模糊PID的刺针自适应控制策略条件下，系统的超调量为0.015，并且在0.30 s时刻进入稳定状态，输出开始收敛到目标值．观察图6和图7可知：系统启动时刻误差较大，误差变化率较小，控制系统增大kp加快系统响应并减小kd以减少延时；t=0.28 s时刻，系统超过目标值，系统误差减小，控制系统减小kp以减少超调，同时增大ki和kd以减少稳态误差和系统振荡．由此可知模糊控制器能够根据系统状态变化动态地调整PID参数．3 试验将设计的家用血糖智能感知装置及刺针控制模块进行试制与装配，形成了图8所示的原型样机．10.13245/j.hust.221213.F008图8原型样机3.1　试验方案试验目的是验证所提出模糊PID控制策略在家用血糖智能感知装置刺针控制系统实际应用中的效果．系统输入ω0=1 r/min，控制周期为1 s，试验开始前，将凸轮转角调至0°，以保证试验初始条件的一致性．采用系统的调节时间ts和稳定时间tc作为响应速度和稳定性的指标，其中ts越小表明系统的响应速度越快．tc表示系统进入稳定状态到工作状态之间的时间，其值越大表明系统越稳定．根据试验要求，部署所设计的控制系统到原型样机，使用DELL Precision 7560上位机完成控制程序开发调试、指令通信及数据存储．使用下位机STM32F103VET6微控制器实现运动控制，使用编码器E6B2采集凸轮的转速，高速摄像相机MotionPro Y4-S2采集针尖的位移，并将数据传输到上位机．上位机使用OpenCV软件将采集的图像进行二值化处理，然后提取出针尖的图像模板，使用模板匹配方法得到刺针针尖的位移数据．3.2　试验结果分析将控制目标ω0=1 r/min作为系统输入，观察凸轮的速度变化和刺针针尖的位置变化，得到刺针控制模块的稳态误差ess=0.01，调节时间ts=0.35 s，扎针时间tn=0.53 s，稳定时间tc=0.02 s，刺针控制模块的测试响应见图9，针尖的位置变化(d )见图10，每两个采样点之间针尖的位移增量(Δd )见图11．10.13245/j.hust.221213.F009图9刺针控制模块测试响应10.13245/j.hust.221213.F010图10刺针位置变化曲线10.13245/j.hust.221213.F011图11刺针采样点位置增量变化观察图9所示的试验结果，系统从0.35 s进入稳定状态，小于系统控制要求时间0.37 s，系统的稳态误差小于0.01．从图10可知：刺针达到工作位置的时间为0.53 s，系统误差趋近于0，即在工作时刻系统能保持较高的控制精度，能够满足系统的使用要求．从图11可知：升程阶段，每个采样点刺针的位移增量Δd0，回程阶段Δd0，证明所提出的控制方法能抑制刺针运动过程中的抖动．4 结语本研究围绕老年人居家自动化测量血糖的需求，依据便携血糖仪的工作流程，从自动化的角度出发，设计了家用血糖智能感知装置．针对家用血糖智能感知装置刺针控制模块对稳定性和控制精度的要求，分析了刺针控制系统的动力学行为，提出了基于模糊PID的刺针自适应控制方法，通过仿真分析了系统的动态性能和参数整定效果．试制和测试了家用血糖智能感知装置，验证了所提出的基于模糊PID的刺针自适应控制方法可以用于家用血糖智能感知装置的刺针控制．进行离体测试及如何解决因手指粗细和皮肤粗糙度不同而导致的鲁棒控制问题，将是下一步工作的重点．