02 марта 2016г.
В результате анализа медицинских и технических требований установлены закономерности построения дыхательных тренажеров [1], схемные решения которых с учетом взаимодействия компонентов биотехнической системы «дыхательный тренажер – пациент» представлены в виде обобщенной структуры, описанной в [3,4]
Для выбора оптимальной нагрузки на дыхательную мускулатуру пациент дышит через тренажер, работающий в различных режимах [3]. В процессе дыхания через регулируемый дроссель дыхательной трубки, соединенной с загубником, датчиками давления измеряется давление в полости дыхательной трубки P(t), которое через блок аналоговой обработки сигналов передается в устройство управления.
Интеллектуальные дыхательные тренажеры (ДТ) являются сложными информационно-техническими системами, содержащими множество блоков, состояния которых характеризуются дискретно - непрерывно изменяющимися параметрами [1]. Здесь и далее под блоками ДТ, как элементами информационно-технической системы, понимаются части конструкции, обладающие определенным запасом энтропии, не изменяющие своего состояния при программном (исправном) функционировании системы, а также блоки, выполняющие передачу или преобразование электрического сигнала или какого-то рабочего тела данной системы.
В дыхательные тренажеры всех типов воздействия должен обязательно включаться контур самодиагностики, который необходим для обеспечения своевременной оценки и корректировки работы основных составляющих подсистем тренажера для безопасности пациента [4].
Типовая система диагностирования включает в себя объект диагностирования (ОД), технические средства диагностирования (ТСД) [2] и в общем случае человека-оператора. При проектировании ТСД с целью повышения достоверности диагноза следует предусмотреть периодическую самопроверку (самоконтроль). При этом самоконтроль должен осуществляться в процессе диагностирования ОД.
К основным контролируемым подсистемам дыхательных тренажеров относятся блок электропитания, исполнительное устройство, а также блок анализа давления в дыхательном контуре.
При реализации ряда функций управляющего воздействия на дыхание пациента процесс диагностирования системы электропитания следует вести непрерывно при выполнении рабочих функций, что обеспечивает снижение риска получения баротравмы пациентом и расширяет область применения дыхательных тренажеров.
ТСД системы электропитания играют пассивную роль, так как только воспринимают информацию от блоков электропитания, которая характеризует качество выполнения ими рабочих функций. В процессе диагностирования могут решаться задачи: определения работоспособности, поиска дефектов и прогнозирования изменения состояния объектов [2]. Современное ТСД представляет собой интеллектуальное измерительное устройство, в состав которого входит микропроцессор с устройствами сопряжения и интерфейсами обмена информации. Система электропитания состоит из законченных модулей, что определяет объем задач выполняемых ТСД. Устройство мониторинга напряжений системы электропитания выполняет задачи оценки и определения работоспособности системы электропитания, кроме того, ТСД должно прогнозировать изменения состояния контролируемой системы. Центральным элементом проектируемого ТСД тренажеров дыхательной мускулатуры является 8-разрядный микропроцессор 1886ВЕ2, в состав которого входит 10-разрядное АЦП на 8 каналов и РПЗУ программ. Через нормирующие усилители контролируемые напряжения вторичных источников электропитания и напряжение от датчика температуры поступают на АЦП микропроцессора, где преобразуются в цифровой 10-разрядный код. В микропроцессоре происходит обработка 8 измерений 
, полученных через интервал времени более 1мс. Измерения, полученные через интервал времени более 1мс будут независимы, что определяется допустимой величиной фильтрующей емкости установленной на выходе импульсных источников электропитания <500мкФ.
Над измерениями следует провести аппроксимацию, после чего экстраполировать значение напряжений на величину времени реакции оператора ~ 0,5с.
Задача аппроксимации результатов измерений решается аналитически при помощи метода максимального правдоподобия, при этом определяется наилучшая прямая линия U=A+Bt, аппроксимирующая набор точек (t1,U1),…,(tN,UN). Результаты измерений UN содержат некоторые погрешности, которые подчиняются распределению Гаусса, погрешность в измерениях t пренебрежимо мала. Результат измерения напряжения U при мониторинге напряжений подчиняется нормальному распределению с центром на истинном значении математического ожидании и с шириной sU. Следовательно, вероятность получения значения Ui равна:
где индексы А и В указывают, что вероятность зависит от значений А и В. Вероятность получения всего набора результатов измерений U1,…,UN равна произведению:
Наилучшие оценки для постоянных А и В это такие значения А и В, для которых РА,В(U1,…,UN) максимальна или для которых величина z2 минимальна. Для этого дифференцируется z2 по А и В и производные приравниваются к нулю:
Результат измерения напряжения Ui распределен нормально около истинного значения
А+Вti с параметром ширины sU. Отклонения Ui=A-Bti распределены нормально с центральным значением
0 и шириной sU. Вычисляя погрешности sU в полученных измерениях U1,…,UN, находится погрешность постоянных А и В:
Решающее правило мониторинга источников питания имеет
вид:
Результаты мониторинга напряжения, тока и температуры микропроцессор записывает в микросборку 2600ВГ2АТ
(интегрирует в своем составе
логическую и приемопередающую части мультиплексного канала) универсальной связной машины мультиплексного канала передачи данных.
При функционировании системы в пределах
допуска, биты пользователя в ответном
слове не устанавливаются. Если U или Uэкстр
не будут в пределах допуска,
то в ответном слове формируются признаки «Неисправность»
и «Запрос на обслуживание».
Рассмотренная структура и алгоритм
диагностирования источников питания аппаратуры
тренажерного воздействия на дыхание
пациента позволяет своевременно прогнозировать изменение значений
напряжений, что предотвратит возможность искажения измерительной информации о состоянии пациента в процессе работы системы управления.
Список литературы
1.
Ivakhno N.V. An automated complex
for respiratory apparatus training. 4th Russian-Bavarian Conference of Biomedical Engineering – Moscow,
2008, p.229-232
2.
ГОСТ 20911-89 Техническая диагностика. Термины и определения.
3.
Ивахно, Н.В. Обобщенная структура комплексов интеллектуального тренажерного воздействия на дыхательную систему //Известия Тульского
государственного университета. Серия.
Технические науки. – 2014. – №11 (81). – С. 110–114.
4. Ивахно Н.В., Федоров
С.С. Принцип построения математической модели процесса обработки сигналов
при распознавании
дыхательной
активности
в
системах интеллектуального тренажерного воздействия. //Биотехносфера. 2014. №5 (35). С.19-22.
