CC BY
32
Министерство образования и науки РФ
Правительство Пензенской области Академия информатизации образования Академия проблем качества РФ Российская академия космонавтики им. К.Э.Циолковского Российская инженерная академия Вычислительный центр РАН им. А.А.Дородницына Институт испытаний и сертификации ВВТ ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л.Минца» ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «РУБИН» ОАО «НИИФИ», ОАО «ПНИЭИ», ФГУП ФНПЦ «ПО СТАРТ», НИКИРЭТ, ЗАО «НИИФИиВТ» ОАО «ППО ЭЛЕКТРОПРИБОР», ОАО «РАДИОЗАВОД» Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС» ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА» Пензенский государственный университет
АадижУ{%шсж
ТРУДЫ
МЕЖДУНАРОДНОГО СИМПОЗИУМА
НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО
II то^
ПЕНЗА 2015
УДК 621.396.6:621.315.616.97:658:562 Т78
Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»:
T78 в 2 т. - Пенза : ПГУ, 2015. - 2 том - 384 с.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
В сборник трудов включены доклады юбилейного ХХ-го Международного симпозиума «Надежность и качество», проходившего с 25 по 31 мая 2015 г. в городе Пензе.
Рассмотрены актуальные проблемы теории и практики повышения надежности и качества; эффективности внедрения инновационных и информационных технологий в фундаментальных научных и прикладных исследованиях, образовательных и коммуникативных системах и средах, экономике и юриспруденции; методов и средств анализа и прогнозирования показателей надежности и качества приборов, устройств и систем, а также анализа непараметрических моделей и оценки остаточного ресурса изделий двойного назначения; ресурсосбережения; проектирования интеллектуальных экспертных и диагностических систем; систем управления и связи; интерактивных, телекоммуникационных сетей и сервисных систем; экологического мониторинга и контроля состояния окружающей среды и биологических объектов; исследования физико-технологических процессов в науке, технике и технологиях для повышения качества выпускаемых изделий радиопромышленности, приборостроения, аэрокосмического и топливно-энергетического комплексов, электроники и вычислительной техники и др.
Оргкомитет благодарит за поддержку в организации и проведении Международного симпозиума и издании настоящих трудов Министерство образования и науки РФ, Правительство Пензенской области, Академию проблем качества РФ, Российскую академию космонавтики им. К. Э. Циолковского, Российскую инженерную академию, Академию информатизации образования, Вычислительный центр РАН им. А. А. Дородницына, Институт испытаний и сертификации ВВТ, ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «НИИФИ», ФГУП «ПНИЭИ», ОАО «РУБИН», ОАО «РАДИОЗАВОД», ОАО «ППО ЭЛЕКТРИПРИБОР», ФГУП «ПО «СТАРТ», НИКИРЭТ - филиал ФГУП «ПО «СТАРТ», Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС», ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА»,Пензенский государственный университет.
Сборник статей зарегистрирован в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) с 2005 г.
Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я :
Юрков Н. К. - главный редактор Трусов В. А. - ответственный секретарь Баннов В. Я. - ученый секретарь Волчихин В. И., Абрамов О. В., Авакян А. А., Дивеев А.И., Иофин А. А., Каштанов В. А., Майстер В. А., Острейковский В.А., Петров Б. М., Писарев В. Н., Роберт И. В., Романенко Ю. А., Северцев Н. А., Садыков С. С., Садыхов Г. С., Увайсов С. У.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
© Оргкомитет симпозиума, 2015 © ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», 2015
ГЛАВА 10. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ НАДЕЖНОСТИ
УДК 681.518.25, 681.5.042 Ивахно Н.В., Чуков А.Н.
ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет», Тула, Россия
СТРУКТУРНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ КОМПЛЕКСОВ ТРЕНАЖЕРНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ДЫХАТЕЛЬНУЮ СИСТЕМУ
Введение
В результате анализа медицинских и технических требований установлены закономерности построения дыхательных тренажеров (ДТ), конструктивные решения которых с учетом взаимодействия компонентов биотехнической системы «дыхательный тренажер - пациент» представлены в виде обобщенной структурно-функциональной схемы [1].
При проектировании биотехнических устройств, оказывающих воздействие на дыхательную систему человека, важное значение приобретают вопросы обеспечения надежности и безопасности ДТ. Для устранения неблагоприятных последствий возможных отказов широко используются структурно-алгоритмические методы [2], которые базируются на разработке дополнительных алгоритмов, использующих для достижения поставленной цели функционирования различные комплексы управляющих воздействий и управляемых переменных системы, а также на процедуре целенаправленного изменения алгоритма управления в процессе накопления нарушений [3].
Основная часть
В результате анализа структуры дыхательных тренажеров выделяются следующие свойства:
- тренажер состоит из конечного множества подсистем (блоков), которые в любой момент времени могут находиться в одном из конечного числа устойчивых состояний;
- работа ДТ происходит строго по установленному алгоритму, т.е. состояния системы меняются в четкой последовательности;
- ДТ является детерминированной системой, что характеризует определение следующего состояния при наличии полной информации о внутренних состояниях всех блоков [3].
Математическую модель такой системы можно представить конечным автоматом и охарактеризовать набором из пяти объектов
G' = [E,C,D,v,s] ,
где E = (e0, £[,..., en} - конечный список входных
символов (команд); C = (c0, Cj,..., cm} - множество
внутренних состояний; D = (da, dj,..., dr} - список
выходных символов (команд); v: C X E^C - функция перехода (в следующее состояние); s: C X E^D - функция выхода.
Видно, что математическая модель системы представляется тремя множествами и двумя функциями. Причем функции v и s определяются в соответствии с функциональной моделью системы.
Далее модель направленного графа G [W, А,ф]
представим в виде ненаправленного графа
G = [T,Б,в] , причем граф G = [T,Б,в] , исходя из
основных свойств исследуемой системы, должен быть:
1) связный, т.е. для любых двух вершин V1, Vq существует путь, идущий из V1 к Vq;
2) прогрессивно - конечен, т.е. не содержать путей бесконечной длины;
3) не содержать петель, в противном случае это означает бесполезные информационные или функциональные преобразования в системе.
Тогда (в случае возможности представления системы конечным автоматом G1) , решая известную задачу минимизации исследуемой системы путем определения попарно эквивалентных состояний и последующего их склеивания, получаем граф Н[Т' ,В' ,&'], множество вершин которого будет со-
ответствовать совокупности всех диагностических параметров «минимальной» системы Q= (Qi, Q2,..,Qj,.., Qp} , p < n
Граф-модель Н[Т' ,В' ,&'] полностью определяется моделью G[T' ,В' ,&'] и может использоваться для анализа системы V. При этом граф Н[Т' ,В' ,0'] является покрывающим графом для вершин из G[T' ,В' ,0'], а множество Т' - покрывающим множеством, вершинами которого являются обобщенные диагностические параметры, определяющие работоспособность данной системы V. Таким образом, задача выбора оптимального числа диагностических параметров системы V, представленная в виде покрывающего графа Н[Т',В',0'], сводится к выбору минимально необходимой совокупности параметров.
С учетом вышеизложенного, в качестве математической модели исследуемой системы используем абстрактный граф G[T, В, 0] . Тогда, общая схема формализации задачи выбора диагностических параметров описывается следующим образом: во-первых, синтезируется и выражается через искомые параметры единый критерий, представляющий собой целевую функцию, которому должна соответствовать вся оптимальная совокупность диагностических параметров; во-вторых, формулируются ограничения и требования, которым должен удовлетворять искомый ряд диагностических параметров [2]. При формулировке задачи определения оптимальной совокупности параметров в качестве критерия выбрано требование минимального состава диагностических параметров. Условия, которым должна удовлетворять эта совокупность, записывается в виде линейных неравенств (или равенств).
Эффективность выбора информационных диагностических параметров с использованием предложенной граф - модели зависит от точности анализа характера связи между выходными параметрами подсистем и адекватности их реализации на микроконтроллере программными средствами. Так как время контроля всей системы обычно ограничено и входит в один из основных параметров биотехнических систем, то для проверки выбираются параметры, контролирующие наиболее ненадежные элементы и оказывающие наибольшее влияние на состояние пациента.
С учетом приведенных выше рассуждений, пошаговый алгоритм выбора эпиоптимальной совокупности диагностических параметров, позволяющих специалисту определять вид технического состояния ДТ, можно представить в виде следующих последовательно выполняемых процедур:
1. Анализируемая система V декомпозируется на функционально-информационные подсистемы
(блоки) с требуемой глубиной V = { Vj}, j = 1,n .
2. Каждой функциональной подсистеме Vj ставится в соответствие обобщенный параметр Qj, который характеризует работоспособность данной системы. Обобщенные параметры Qj образуют полную совокупность параметров Q= {Qj}, j = 1, n системы V.
3. Формируется множество Т абстрактного графа G[T,B,0], вершины которого представляют совокупность Q обобщенных параметров.
4. Определяются все структурные связи ii L =
{ii}, l = 1, m системы V, исходя из наличия функциональных и информационных связей между подсистемами Vj и соответствующими параметрами Qj проектируемого ДТ.
5. Формируется множество В абстрактного графа О[Т,В,0], ребра которого представляют совокупность Ь структурных связей, т.е. В=Ь.
6. Задается матрица инцидентности вершин и ребер графа О[Т,В,0], элементами которой являются
[1, если вершина j инцидентна ребру i
аи = 1
[0, в противном случае
7. Определяются взаимозависимые выходные параметры подсистем на основе анализа их чувствительности.
8. Анализируется система и определяется возможность представления ее конечным автоматом.
9. С использованием структурного графа, характеризующего все состояния элементов системы, формируется «конструкция» эквивалентного автомата функционирования О'.
10. Решается задача минимизации, получая автомат О*, по совокупности выходных символов которого определяется искомый ряд обобщенных диагностических параметров ¿У.
11. Используя ¿У, составляется граф О[Т',В',@'].
12. Вводятся булевы переменные у^ ( / = 1,П ), имеющие смысл
Ун =
1, если вершина j войдет в Т* 0, в противном случае
Покрывающее множество Т образует совокупность диагностических параметров.
13. Используя метод линейного программирования, минимизируется целевая функция
^ = 1 Ун
j=1
при ограничениях
I
н=1
= 1, m
Ун = 0,1
Работа дыхательного тренажера с учетом вышеприведенного описания происходит следующим образом. В ходе тренировки пациент дышит через дыхательную трубку с загубником. Давление в ротовой полости P(t) на вдохе и выдохе фиксируется с помощью датчиков давления (ДД) и преобразуется в цифровую форму в устройстве управления (рис.1), где происходит расчет параметров дыхания пациента и формируется сигнал управления через импульсный усилитель (ИУ) на исполнительное устройство, воздействующее на регулируемый дроссель (РД) [1].
14. При изменении декомпозиции системы последовательность действий выполняется сначала или выводятся результаты решения.
Использование пошагового алгоритма модели, программно реализованного на микроконтроллере с использованием линейного метода, существенно сократит время, затрачиваемое на перебор вариантов проектируемых схем диагностического обеспечения и на проведение расчетов при изменении функциональной структуры подсистем разрабатываемого ДТ.
Как показала практическая реализация процесса выбора диагностических параметров, предложенная математическая модель, разработанная с учетом причинно-следственных связей между работоспособностью и отказом подсистем проектируемого образца ДТ, позволяет на этапе разработки установить оптимальное количество информационных параметров, необходимых для определения вида ее технического состояния.
Данный подход к формированию математической модели выбора диагностических параметров, необходимых для определения работоспособности подсистем образца или причин ее неисправного состояния, является универсальным и позволяет проектировать наиболее рациональные системы автоматизированного технического диагностирования перспективных ДТ.
Таким образом, используя информационный критерий и учитывая структуру тренажерного комплекса, описанную в [1,4,5], выбран ряд точек, обеспечивающих однозначное решение задачи диагностирования. Это система электропитания, исполнительное устройство, а также отдельным блоком контроля, входящим в диагностическую систему, является блок анализа состояния дыхательной системы человека через измерение давления.
Рисунок 1 - Обобщенная структура блока самодиагностики тренажеров дыхательной мускулатуры
Устройство самодиагностики осуществляет контроль состояния исполнительного устройства, представленного двигателем (Д), через датчик тока, на вход которого поступает напряжение от источника питания (ИП). Датчик температуры, установленный вблизи или на корпусе двигателя, передает сигнал на блок контроля и управления (БКИУ), который, осуществляя анализ значений с датчика тока и датчика температуры, обеспечивает защиту исполнительного устройства от перегрузки и перегрева и позволяет повысить надежность тренажера, своевременно регулируя скорость работы двигателя.
Таким образом, основным условием функционирования исполнительного устройства, представленного двигателем, являются критерии:
!дв (0 —1ПР ' 1дв ) — ^ПР '
где 1ПРг ЬПР - предельные значения тока и температуры, формируемые исходя из технических условий на двигатель. В устройстве сравнения и формирования импульсов по разработанной структуре и алгоритму происходит выработка сигналов, обеспечивающих опережающее информирование о снижении питающего напряжения с источника питания (ИП) - импульс XI, благодаря которому в энергонезависимой памяти БКИУ заблаговременно сохраняются текущие данные о положении регулируемого дросселя (РД), величине давления в дыхательном контуре, значении энергонезависимых часов реального времени ТрВ . Импульс х2 формируется для перезапуска БКИУ при снижении уровня входного напряжения относительно предельно допустимого. При автоматическом перезапуске БКИУ, так как сработала схема сигнализации сбоя первичного электропитания и промежуточные данные были сохранены, происходит восстановление работы всех параметров системы с того момента времени, когда произошел сбой по питанию в том случае, если анализ сохраненного и текущего
значений часов реального времени (ЧРВ) показывает разницу менее одной секунды:
0 — ТРВ — 1с
Если разница между этими значениями превышает одну секунду, это указывает на начальное включение дыхательного тренажера и БКИУ начинает работу с исходного состояния.
Таким образом осуществляется восстановление работоспособности ДТ, что снижает возможность появления баротравмы пациента.
Заключение
Введенная в комплекс дыхательных тренажеров система диагностирования, реализованная структурно-алгоритмическим методом, обеспечивает повышение надежности функционирования, осуществляя контроль наиболее значимых блоков, оказывающих влияние на состояние пациента.
ЛИТЕРАТУРА
1. 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.
2. Ермолаев В.А., Юрков Н.К., Романенко Ю.А. «Риски отказов сложных технических систем». Труды международного симпозиума «Надежность и качество» в 2-х т./ под редакцией Н.К. Юркова. Том 1. Издательство: Пензенский государственный университет. Пенза. 2014. С.46-49
3. САПР В РАСЧЁТЕ И ОЦЕНКЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ / Стюхин В.В., Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 287-289.
4. Катуева Я.В. «Стратегии параметрического синтеза для обеспечения надежности по постепенным отказам». Труды международного симпозиума «Надежность и качество» в 2-х т./ под редакцией Н.К. Юркова. Том 1. Издательство: Пензенский государственный университет, Пенза. 2013. С.7-9
5. 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.
6. ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕЧАТНЫХ ПЛАТ / Меркульев А.Ю., Сивагина Ю.А., Кочегаров И.И., Баннов В.Я., Юрков Н.К. // Современные информационные технологии. 2014. № 19 (19). С. 119-128.
7. Обобщенная структура контура самодиагностики в интеллектуальных тренажерах дыхательной мускулатуры. Материалы докладов 11-й межд. научн. конф. Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Книга 2. - Владимир: 2014, с.82-85.
УДК 615.841
1 2 11 Ишков А.С., Солодимова Г.А., Тимонина Е.А., Колдов А.С.
гФГОУ ВПО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
2ОАО «НИИ электронно-механических приборов», Пенза, Россия
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ФИЗИОТЕРАПИИ ИМПУЛЬСНЫМ ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ТОКОМ
Введение.
Одним из методов применения импульсного электрического тока с прямоугольной формой импульсов является электросонтерапия или электро-сон. Импульсным током низкой частоты малой длительности слабой силы, вырабатываемым генератором, воздействуют в качестве ритмического раздражителя на нервные клетки коры головного мозга. Это действие, по учению Павлова, вызывает разлитое торможение клеток коры полушарий головного мозга, переходящее в сон.
Электросон оказывает регулирующее и нормализующее влияние почти на все функциональные системы организма и, прежде всего, на нервную систему.
Основная часть.
Для воздействия импульсного тока на головной мозг электроды накладываются на область глазниц и затылочную часть головы. К глазным электродам подключается отрицательный полюс (-), а к затылочным электродам - положительный (+) полюс.
Для лечения электросном используют импульсный ток прямоугольной формы, иногда в сочетании с дополнительной постоянной составляющей (ДПС). Длительность импульсов ти (рисунок 1), как правило, неизменна и составляет от 0,2 до 0,5 мс [1]. Амплитуда импульсов !ши плавно регулируется в диапазоне от 0 до 10 мА при нагрузке 5 кОм. Частота следования импульсов fш = 1/Ти для каждого пациента подбирается индивидуально в диапазоне от 1 до 160 Гц [2]. Если наблюдается повышенное возбуждение центральной нервной системы, обычно используется нижняя часть диапазона от 1 до 20 Гц. При угнетенном состоянии центральной нервной системы используется частота от 40 до 100 Гц. Сила тока ДПС 1тС также плавно регулируется в диапазоне от 0 до 0,5 мА.
Несмотря на достаточно широкое использование данного вида физиотерапии в медицинской практике в настоящее время аппаратное обеспечение для проведения электросна не отвечает современным требованиям медицины. Имеющееся на отечественном рынке медицинской технике оборудование мо-
рально и физически устарело, обладает низкой надежностью [3].
I
шИ
ДПС
- и
'и
Рисунок 1 - Импульсная последовательность с ДПС для лечения электросном
Оборудование реализовано на элементной базе, которое снято с производства, следовательно, является неремонтнопригодным. Например, дефекты кабеля, дребезг контактов вносят помехи в работу прибора, в результате снижается положительный эффект от применения электросна [4]. Зарубежная аппаратура, с помощью которой проводится электросон, является мало доступной вследствие высокой стоимости и сокращения зарубежных поставок.
В связи с вышеизложенным, в настоящее время существует необходимость разработки устройства, реализованного на современных и доступных комплектующих и позволяющего проводить электросон без опасного воздействия на пациента. Разработана структурная схема прибора для проведения электросна, представленная на рисунке 2.
Разработанный прибор работает следующим образом. С программируемого генератора импульсов (ПГИ) сигнал с частотой до 160 Гц, действующим значением тока до 10мА, поступает на программи-
