CC BY
11Рисунок 4. Идеализированная эквивалентная электрическая схема
Таким образом, для разработки математической модели, необходимой при создании аппаратно-программного имитатора СИКН, может быть использован метод электрогидравлических аналогий, который позволяет произвести расчет гидравлических схем и смоделировать процессы, происходящие внутри гидравлических линий СИКН, методами электротехники и сформировать потоки измерительных данных для измерительно-вычислительного комплекса СИКН.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Костышин В.С. Моделирование режимов работы центробежных насосов на основе электрогидравлической аналогии: монография / В.С. Костышин, Б.В. Копей, Р.Ф. Гипер, О.М. Карпаш. -Ивано-Франковск, 2002. - 163 с.
2. Бойко В.С., Сотник Н.И. Электрическое моделирование рабочих процессов в электромеханических системах сетей водоснабжения // Журнал инженерных наук. - 2015. - № 2. - С.12.
3. Волков О.Е., Корнев В.А., Кюннап Р.И., Колесников А.А. К вопросу теоретического моделирования методом электрических аналогий гидравлических систем // Труды 25 ГосНИИ МО РФ. - 2016. - № 57. - С. 449 - 451.
4. Зарубин В.С., Маркелов Г.Е. Лекции по основам математического моделирования: учебное пособие / В.С. Зарубин, Г.Е. Маркелов. - М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2013. - 197 с.
5. Electric Circuits and the Hydraulic Analogy. For Physics & Engineering Students [Электронный ресурс]. - URL: http://ataridogdaze.com/science/hydraulic/index.html# intro.
THE UNCERTAINTY PRINCIPLE IN CREATING AN INFRARED SYSTEM WITH BIOFEEDBACK
Mescheryakov D.
Customer support manager, JSC PETROSOFT, Odessa.
ПРИНЦИП НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ СОЗДАНИИ ИНФРАКРАСНОЙ СИСТЕМЫ С БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ
Мещеряков Д.
Менеджер поддержки пользователей, АО PETROSOFT, Одесса
Abstract
The article describes the particular qualities of creating control systems with biofeedback, which combine cybernetic and functional approaches to the representation of the constituent components. Inclusion of a person in the feedback channel when it is required to control the intensity of heating the surface of the human body by physiological response of the body. It is shown that during the transition from the technical component of the system to the biological one, the degree of uncertainty rises. The aim of the work is the structuring of ideas of the prioritized protecting components of the information system for controlling infrared peloidotherapy with biofeedback. It is proposed, while remaining within the scheme of the cybernetic approach, to use fuzzification when making decisions regarding the control of the intensity of the infrared flux in the pelotherapy chamber according to the human physiological response.
Аннотация
В статье рассмотрены особенности создания управляющих систем с биологической обратной связью, в которых сочетаются кибернетические и функциональный подходы к представлению составляющих компонентов. Включение человека в канал обратной связи, когда требуется по ответной физиологической реакции организма управлять интенсивностью обогрева поверхности тела человека. Показано,
что при переходе от технической составляющей системы к биологической возрастает степень неопределенности описания. Целью работы является структурирование представлений по приоритетному проектированию составляющих информационной системы управления инфракрасной пелоидотерапии с биологической обратной связью. Предложено, оставаясь в рамках кибернетического подхода, использовать нечеткую логику при принятии решением относительно управления интенсивностью инфракрасного потока в камере пелоидотерапии по физиологической реакции человека.
Keywords: uncertainty, control, biological feedback, infrared system.
Ключевые слова: неопределенность, управление, биологическая обратная связь, инфракрасная система.
При построении автоматических систем управления обязательным этапом разработки является создание сначала концептуальной, а затем и детализированных моделей самой системы и составляющих узлов. Подход позволяет формализовать систему и провести детальные исследования ее поведения в различных условиях и режимах функционирования [1]. Аналитическое описание модели достижимо для достаточно простых объектов, как правило, компонентов или сравнительно простых блоков.
Важным в данном аспекте являются соотношение сложности объекта и существующих методов его описания. Если методы описания объекта позволяют получить полный объем необходимой информации для его управления, то они подчиняются принципам необходимости и достаточности для решения конкретной задачи. Кроме того, если реакция объекта на стандартное возмущающее воздействие одинакова, то можно говорить и о принципе определенности, т.е. неизменности реакции объекта на одинаковое входное воздействие при прочих равных условиях. Этот принцип причинно-следственной связи лежит в основе построения практически всех механических, теплофизи-ческих, электрических систем, позволяющим строить из наборов компонентов с известными передаточными характеристиками большие системы, вход и выход которых с высокой степенью достоверности связаны детерминированно.
При введении биологического объекта в цепь обратной связи управляющей системы ситуация кардинально меняется, поскольку один из важнейших элементов системы не отвечает принципу определенности. Одинаковые входные воздействия на биологический объект приводят к различным реакциям, которые невозможно точно описать ни детерминированными, ни вероятностными методами, поскольку они и неоднозначны и нестационарны, что является серьезной проблемой. Однако построение биотехнических систем является насущной необходимостью, поэтому актуален вопрос связи определенности реакции объекта с информационными технологиями его описания. Не претендуя на решение данной проблемы, рассмотрена частная задача преобразования первичной информации человека, находящегося в цепи биологической обратной связи инфракрасной камеры пелоидотерапии [2].
Биотехнические системы строятся по двум принципам: кибернетическому и функциональному [3]. Несомненным достоинством кибернетиче-
ского подхода при построении систем управления является формализованная теория построения технических систем практически любой сложности. Функциональная система существенно сложнее технической, что обусловлено взаимосвязанностью подсистем организма, отсутствием базовой системы отсчета, нестабильностью и неоднозначностью реакций на одинаковые входные воздействия, существенной зависимостью реакции от предыстории процесса. Очевидно, что функциональный подход гораздо сложнее кибернетического относительно формализации, что представляет необходимое условие формализации для реализации систем управления.
Анализ систем и методов управления с биологической обратной связью показывает, что область применения их постоянно расширяется [4]. Адаптивное управление с человеком в цепи обратной связи представляет собой специализацию систем, которая естественным образом близка идеологии медицинских систем [5]. Создание биотехнических систем сопряжено с особенностями функциональной системы, которая отличается от кибернетической более сложным способом связи составляющих подсистем и их многофункциональностью, и взаимообусловленностью [6]. Средства считывания признакового пространства биологического организма призваны выделить информационную составляющую сигнала организма, который представляет собой не только наложение множества признаков организма, но и подвержены внешним воздействиям и шумам [7]. Сердечнососудистая система является значимой для терморегуляции температурного режима организма для поддержания гомеостаза, которая за счет изменения частоты сердечных сокращений и перенаправления потоков крови перенаправляет тепловые потоки, о чем можно судить по вариабельности сердечного ритма [8] и изменению проводимости кожного покрова [9]. Вариабельность сердечного ритма оказалась настолько информативным признаком, что значительное число исследований посвящено исследованию связи с физиологией и клиникой [10], фиксацией эмоционального состояния [11], анализу стрессовых состояний [12]. При этом задействованы методы спектрального анализа [13], нелинейной фильтрации [14], корреляционного анализа [15]. Прилагаются усилия для обработки электрокардиографических сигналов в реальном масштабе времени процесса [16] для возможности использования этих сигналов для управления процессом [17], что
согласуется с решаемой задачей управления интенсивностью излучения в камере пелоидотерапии по физиологической реакции организма человека.
Целью работы является структурирование представлений по приоритетному проектированию составляющих информационной системы инфракрасной пелоидотерапии с биологической обратной связью.
Инфракрасная камера пелоидотерапии предназначена для лечения опорно-двигательного аппарата человека модифицированным египетским методом в искусственной среде бестеневого инфракрасного поля [18]. Камера содержит пространственно распределенные инфракрасные излучатели, отражающие зеркала, формирующее тепловое поле заданной конфигурации в котором находятся пациенты, пульт управления мощностью излучения. При наличии одного пациента с датчиками основных физиологических показателей, по значениям которых возможно управление мощностью облучения для обеспечения макси-
мального терапевтического эффекта, получаем инфракрасную информационную управляющую систему с биологической обратной связью [2].
Инфракрасная камера пелоидотерапии представляет собой систему, в которой присутствуют технические, информационные и биологические компоненты, модельное представление которых различно. Если для технической части системы имеются отработанные формальные методы построения, то для биологической части приоритетны представления теории функциональной системы Анохина. Поэтому условно относительно структурированности представлений систему можно разбить на три условных части, каждая из которых имеет определенную приоритетность описания (рис.1). При хорошо структурированном представлении генерация инфракрасного излучения описываются законами теплового излучения и геометрической оптики, а формирование бестеневого поля внутри камеры может быть реализовано по принципу фотометрического шара [18].
Рис. 1. Представление инфракрасной камеры пелоидотерапии
Генерация импульсного инфракрасного поля на существующих излучателях основывается на учете инерционных свойств нагреве и остывании инфракрасных излучателей. Наиболее надежными длинноволновыми инфракрасными излучателями являются керамические с достаточно большой массой, время выхода которых на установившийся режим составляет 10-15 минут. К средневолновым (примерно 6 мкм) излучателям относятся трубчатые, постоянная времени которых составляет 6-8 минут. Коротковолновые ламповые инфракрасные
излучатели (примерно 0,7-1,3 мкм) обеспечивают глубину проникновения излучения до 10 мм и постоянную времени десятки секунд, близкую к физиологической реакции организма на тепловое воздействие. Для системы с обратной связью, построение системы стабилизации усредненного теплового режима для группы пациентов не представляет проблемы. Поскольку разброс требуемой энергии инфракрасного излучения для различных пациентов обычно не превышает 30%, это позволило после выхода системы на стационарный ре-
жим путем управления излучателями получить систему поддержания интенсивности излучения в режиме реального времени проведения процедуры.
Включение человека в канал обратной связи, когда требуется по ответной физиологической реакции организма управлять интенсивностью обогрева поверхности тела человека для достижения максимального терапевтического эффекта, меняет отношение к влиянию определенности.
Если для множества переменных
x^, x2,..., xn множества X целевая функция
может быть представлена в виде линейной зависимости [19]:
n
y = Ёaixi ^ max, i=1
которая достигает максимума с учетом ограничений на множество допустимых решений в виде линейных ограничений
n
Ё (blxl - ct) > 0.
i=i
При наличии биологической обратной связи приходится решать задачу управления интенсивностью инфракрасного излучения по физиологической реакции человека на данное излучение. Принятие решений для управления технической системой предполагает набор альтернатив, обеспечивающих достижение целей управления с заданным допуском. Для альтернативы X, которая обеспечивает достижение цели G(x) с функцией принадлежности jUG (x), и удовлетворяющая ограничениям C(x) с функцией принадлежности jUc (x) , степень принадлежности этой альтернативы равна наименьшему из этих значений D = G ^ C . Нечеткое решение представляет собой пересечение нечетких множеств цели G и ограничений C при функции принадлежности Vd (x) = min{ Vg (x) UC (x)}
Если предположить, что существует отображение р : X ^ Y множества альтернатив X во
множество реакций Y , причем цель G(x) задана на множестве Y , то нечеткое решение задачи сводится к тому, что D должно обладать свойствами определенности, т.е. D ^ C, р(D) ^ G. Принятие решения в таком случае сводится к выбору альтернативы, которая имеет максимальное значение функции принадлежности Ud (x) или в формализованном виде
max ud (x) = maxmin{ JG {x}, j{x}} .
xeX xeX
При определении альтернативы x необходимо максимизировать величину p (например, проводимость кожного покрова человека, при которой проникновение лечебной грязи в подкожный слой максимально), т.е. p ^ max при ограничениях
£(х) > р; [Лс > р. Это означает, что для каждой альтернативы X должен производиться поиск такого максимально возможного значения р, при котором значение функции принадлежности [с (х) и нормированное значение функции цели £ (х) превышает р.
В представленной трактовке задача принятия решения сводится к задаче математического программирования [20]. В классической трактовке для максимизации некоторой целевой функции /(х)
нужно стремиться к некоторой функции цели 20 , при заданных ограничени-
ях: /(х) > г0; ((х) < 0; х е X
При пороговых значениях ограничений а и Ь неравенства /(х) < го — а и ((х) > Ь означают нарушение исходных неравенств /(х) > го и ((х) < 0 .
Если рассмотреть нечеткое представление, то функция принадлежности целей приобретает вид:
0, если /(х) < г0 — а [ (х) = < [(х, а), если г0 — а < /(х) < г0
1, если а(х) > г0
а ограничений
0, если ((х) > Ь
ЛС (х) = \ [(х, Ь), если 0 < ((х) < Ь
1, если ((х) < 0
где [ представляют собой степень выполнения соответствующих неравенств с точки зрения принятия решений в интервале [0,1].
Для биологического объекта характерно нечеткое представление максимизируемой функции, которую можно представить в виде:
[ (х): X х Я1 ^ [0,1],
где X - универсальное множество, а Я1 -числовая ось. Нечеткое описание выбора альтернативы х0 при х0 е X приводит к тому, что функция принадлежности для каждой конкретной альтернативы приобретает вид [(х0, Г) . Это
предполагает нечеткое множество альтернатив О и соответствующих допустимых управлений с собственными функциями принадлежности
Ло (х) : X ^ [0,1]. Очевидно, что должна быть
введена и система ограничений, определяющая диапазон применимости этой функции. Для линейной функции ограничения вида ((х) > Ьi можно представить как
(i(x) = Ё ayx j + bi.
j=i
Нечеткими параметрами могут быть и коэффициенты а и со своими функциями принадлежности. В этом случае необходимо выбирать некое компромиссное решение, которое уже является не максимальным, а допустимым. Данная модель принятия решений сложнее предыдущих и предполагает стационарность функций принадлежности, или, по крайней мере, квазистационарность на время проведения исследований. Рассмотренные модели априори предполагают неизменность реакций биологического объекта на стандартные входные воздействия, что, в соответствии с функциональной моделью, не выполняется.
Выходные сигналы человека, информативные для решаемой задачи определения реакции на инфракрасное облучение (сопротивление кожного покрова, частота сердечных сокращений, частота дыхания), имеют низкие уровни и формируются на фоне других сигналов и шумов. Стохастический характер сигналов предполагает привлечение соответствующих методов обработки данных. Для определения приемлемого метода обработки первичной информации проанализирован метод скользящего окна с определением текущего среднего, которое используется в дальнейшем при принятии решения по управлению интенсивности излучения. Очевидно, что уровень сглаживания определяется шириной окна, от чего зависит и время запаздывания принятия решения, влияющее на устойчивость управления. Рассмотрен метод медиальной обработки, т.е. нелинейного преобразования сигналов с целью исключения импульсных помех. Лучшие результаты при обработке первичных данных показал фильтр Калмана, позволившей уменьшить ширину окна и временя запаздывания, важного для устойчивости управления. Фильтр Калмана экстраполирует значения данных и их неопределенности в реальном времени процесса, которые затем уточняется, что важно для процесса управления излучателями.
Исследование получаемого ряда экспериментальных данных показало, что характер распределения выборок далек от нормального закона распределений. Это привело к необходимости использования кластеризации для определения центров кластеров, а, учитывая нечеткость информации, к нечеткой кластеризации при определении текущего центра. Показано, что нечеткая кластеризация полученных первичных данных позволяет более точно связать центр кластера с признаковым пространством объекта по сравнению со средним значением в окне.
Последовательное усложнение метода описания реакции такого сложного объекта, как человеческий организм, позволяет, оставаясь в рамках кибернетического подхода, учитывать количественно новые качественные свойства исследуемого объекта. Однако, основополагающее свойство биологической системы, связанное с неоднозначностью реакции на одинаковое входное воздействие, в данном случае не учитывается.
Если рассмотреть биологический объект с физиологической точки зрения, то становится очевидным, что в реакции на входное тепловое воздействие участвуют практически все составляющие системы организма, поэтому выделение только одной из них, недостаточно. Объект оказывается значительно сложнее методов, с помощью которых его пытаются описать. При изменении внешних условий организм приспосабливается к новым тепловым условиям путем перераспределения потоков крови в периферийных областях, а при более высоких интенсивностях облучения путем изменения частоты сердечных сокращений, дыхания и фазового перехода при потоотделении. Если измерение частоты сердечных сокращений и дыхания не представляет технической проблемы, то получение достоверной информации о потоотделении, а тем более перераспределении периферийного кровотока, составляет проблему. Учитывая различия в субъективных ощущениях при восприятии температуры внешней среды различными людьми, требования к точности определения относительно эталонов температуры или временных интервалов становится не столь значимым. Поскольку выходная реакция организма на интенсивность инфракрасного облучения представляет собой смесь количественных данных, которые могут быть привязаны к цифровым шкалам, и качественных признаков с ограниченным количеством градаций, предлагается использование интервальных оценок. Данное предположение полностью согласуется с откликами живого организма путем сравнения внешних значений, а не определения абсолютных значений в цифровых шкалах. Если при этом алгоритм управления технической системой выполнить по итерационному принципу, то это позволяет согласовать физиологическую модель биологических объектов Анохина и кибернетическую модель, наиболее приемлемую для технических систем управления. Концепция устойчивости при интервальных представлениях основана на том, что робастность системы управления во многом зависит от чувствительности к требуемым диапазонам отклонений входного воздействия. Уникальность биологической системы состоит в том, что она самостоятельно в очень широких пределах адаптируется к внешним воздействиям, перестраивая внутреннюю систему для поддержания гомеостаза, что, собственно, и обеспечило возможность выживания биологических систем в постоянно изменяющихся условиях окружающей среды.
Выводы
1. Показано, что при разработке системы управления с биологической обратной связью разбиение проектируемых блоков по критерию структурированности представления упрощает их формализацию;
2. Предложено для обработки первичных данных реакции биологических объектов на инфракрасное воздействие использование интервальной оценки, что повышает устойчивость принимаемых решений управления системой.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Егупов Н.Д. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2002. 744 с.
2. Гнатовская, А.А., Мещеряков Д.В., Черепанова Е.В. Концепция преобразования данных инфракрасной системой с биологической обратной связью. Вчен1 записки ТНУ iM.B.I. Вернадського. 2018. 29(68). № 2. С. 116-120.
3. Сороко С.И., Трубачев В.В. Нейрофизиологические и психофизио-логические основы адаптивного биоуправления. СПб.: ИЭФБ РАН. 2010. 607 с.
4. Плоткин Ф.Б. Компьютерное биоуправление: прогрессивные технологии в практику здравоохранения. Минск: Новые технологии в медицине. 2012. С. 106-110.
5. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Ким Е.В. Адаптационное биоуправление с обратной связью и контроль функционального состояния человека. Успехи физиологических наук. 2002. 33. № 3. С. 79-96.
6. Акулов С.А., Федотов А.А. Основы теории биотехнических систем. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2014. 259 с.
7. Федотов, А.А., Акулов С.А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга. М.: Радио и связь. 2013. 250 с.
8. Hallman D.M., Olsson E.M., Von Scheele D. Effects of heart rate variability biofeedback in subjects with stress - related chronic neck pain: a pilot study. Appl. Psychophysiol. Biofeedback. 2011. 36, № 2. P. 71-80.
9. Кухтичев А.А., Клёнов Е.А. Носимые устройства микроэлектроники как основа биологической обратной связи системы «ЦифроМед» в авиации и космонавтике. Врач и медицинские технологии. 2015. №3. с. 39-48.
10. Wheat A.L., Larkin K.T. Biofeedback of heart rate variability and related physiology: a critical review. Appl. Psychophysiol. Biofeedback. 2010. 35, № 3. P. 229-242.
11. Lane A.M., Wilson M.G., Whyte G.P., Shave R. Physiological correlates of emotion-regulation during prolonged cycling performance. Appl Psychophysiol Biofeedback. 2011. № 36(3). P.181-4.
12. Hallman D. M., Olsson E. M., Von Scheele B. Effects of heart rate variability biofeedback in subjects with stress - related chronic neck pain: a pilot study. Appl. Psychophysiol. Biofeedback. 2011. 36. № 2. P. 71-80.
13. Калиниченко А.Н. О точности и достоверности спектральных методов расчёта показателей вариабельности сердечного ритма. Информационно-управляющие системы. 2007. № 6.С. 41-48.
14. Filatova A.E. Nonlinear filtration of biomedical signals with the locally concentrated signs in task of structural identification. Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. - Kharkov: NTU "KhPI". 2011. № 17. P. 168-174.
15. Калиниченко А. Н. Компьютерные методы автоматического анализа ЭКГ в системах кардиологического наблюдения. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Санкт-Петербург. 2008. 205 с.
16. Ajemian R., D'Ausilio A., Moorman H., Biz-zi E. Immediate effect of visual and auditory feedback to control the running mechanics of well-trained athletes. J Sports Sci. 2011. 29(3). p. 253-62.
17. Каплан А. Я. ЭЭГ как управляющий сигнал: на пути к биотехнической нейрокомму-никации. Биоуправление: теория и практика. Новосибирск. 2010. С. 7-18.
18. Косоверов £.О., Тищук М.М., Мещеряков В.1., Веселкова Т.О. Декларацшний патент № 58051А (Украна). Споаб пеловдотерапи та камера для його здшснення.
19. Пономарев А.С. Нечеткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решений. Харьков НПУ "ХПИ". 2005. 232 с.
20. Бодров В.И., Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Математическое программирование. Тамбов, 2004. 124 с.
RESEARCH OF SCHEMES FOR USING ENERGY-SAVING TURBO EXPANDERS INSTALLATIONS IN UZBEKISTAN'S GAS SUPPLY SYSTEMS
Mukolyants A.
Tashkent State Technical University, Docent
Buranov M.
Tashkent State Technical University, Senior Lecturer
Makhmudov H.
Tashkent State Technical University, Senior Lecturer
Kurbanaliev M.
Head of the department of operation of GDS and GIS DEMG
Abstract
The article is devoted to the generally recognized dilemma of using secondary energy resources in the transportation and distribution of natural gas. At stations where throttle devices are used, excessive gas pressure as the main component of secondary energy resources for technological processes is practically not used. Currently, the replacement of throttle devices with turbo-expander units is determined by energy and economic efficiency. This is due to the fact that the use of excess gas pressure in the turbo expander both at gas distribution stations and at compressor stations of gas pipelines without preheating has not yet been widely used. The combi-
