Содержание к диссертации
Введение
1. Системный анализ функционирования человека-оператора в автоматизированной системе управления 13
1.1 Задачи оператора в человеко-машинной АСУ 15
1.2 Методы и средства обеспечения надежного функционирования оператора 17
1.3 Декомпозиция задач контроля состояния оператора АСУ 22
1.4 Надежность оператора АСУ как элемент системного анализа 27
Выводы 34
2. Анализ информативных признаков состояния человека-оператора 36
2.1 Сравнительный анализ методов регистрации и анализа информативных признаков состояния человека-оператора 38
2.2 Анализ обобщенных информативных признаков 47
2.3 Характеристика пульсового сигнала как физического процесса 49
2.4 Разработка метода выделения устойчивых информативных признаков из пульсового сигнала и его сравнительная оценка 58
2.5 Моделирование реакций системы преобразований на тестовые сигналы 64
Выводы 68
3. Регистрация и обработка пульсовых сигналов 69
3.1 Методы и средства регистрации пульсового сигнала 69
3.2 Выбор параметров регистрации информативного сигнала 73
3.3 Особенности регистрации пульсового сигнала 77
3.4 Фильтрация пульсового сигнала 84
Выводы 91
4. Параметрический синтез диагностического комплекса 92
4.1 Влияние статических и динамических факторов на диагностику функционального состояния человека- оператора з
4.2 Связь между информативными признаками и показателями состояния организма человека-оператора 105
4.3 Сравнение диагностических комплексов по качеству анализа единичного информативного признака 109
4.4 Диагностический комплекс оценки состояния человека-оператора по параметрам пульсового сигнала 115
Выводы 120
Заключение 121
Список сокращений 123
Список литературы
- Методы и средства обеспечения надежного функционирования оператора
- Анализ обобщенных информативных признаков
- Особенности регистрации пульсового сигнала
- Связь между информативными признаками и показателями состояния организма человека-оператора
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие производительных сил современного общества во многом базируется на автоматизации управления производственными процессами в промышленности, транспорте, научных исследованиях. Поэтому все большее значение приобретает эффективная обработка информации в применяемых человеко-машинных (автоматизированных) системах управления (АСУ).
Человек-оператор АСУ осуществляет основные контрольные и управляющие действия преимущественно на основе визуализации, трансформации и анализа информации компьютерными методами обработки информации о состоянии системы и окружающей среды. Даже при нормальном течении технологических процессов эффективность и безопасность во многом определяются действиями человека-оператора. При критическом же развитии ситуации такие действия являются определяющими.
Специфика деятельности оператора АСУ накладывает дополнительные требования к работе всех регулирующих систем организма человека. В этих условиях особую значимость приобретают способности человека-оператора к эффективному анализу сигналов внешней среды, адаптации к изменяющим условиям работы, к формированию адекватных обстановке управляющих действий.
Объективно оценка способности организма человека к выполнению специфических функций операторской деятельности производится по некоторой совокупности признаков, на основании чего производится отбор и последующее обучение кандидатов. Признаки состояния организма связаны с протекающими в нем физико-химическими процессами, которые регистрируются как биологические сигналы. При этом важное значение имеет верная оценка физиологического состояния оператора по результатам измерений параметров регистрируемых сигналов и особенно их отклонения от усредненных значений.
Формирование такой оценки является сложной задачей и требует разработки специфических методов и способов регистрации, обработки и интерпретации сигналов организма. Она формируется (согласно определенным критериям) либо экспертами, либо, с помощью компьютерных программ, по результатам автоматического анализа показателей организма.
Компьютерная оценка состояния организма оператора минимизирует действие субъективных факторов, открыта для улучшения алгоритмов принятия решений, менее трудозатратна и применима в реальном масштабе времени.
Следовательно, актуальность и важность темы диссертационных исследований обусловлена необходимостью развития системы знаний о человеко-машинных системах с целью формирования научно-обоснованных критериев отбора операторов и текущего контроля их способности исполнения функциональных обязанностей, а также разработки проблемно-ориентированных алгоритмов и технических средств контроля состояния человека-оператора и принятия решения в реальном масштабе времени.
Целью работы является параметрический синтез автоматизированного диагностического комплекса распознавания и контроля состояния оператора человеко-машинных систем управления в реальном масштабе времени.
Необходимость достижения поставленной цели обусловила представление человека-оператора как динамического элемента структуры автоматизированной системы управления и исследование взаимосвязи между регистрируемыми сигналами и информативными признаками состояния человека-оператора. Для достижения цели необходимо решение следующих задач исследования:
-
Выполнить системный анализ сигналов и параметров регулирования человеческого организма как динамического элемента управления человеко-машинных систем.
-
Провести анализ методов отбора кандидатов на операторскую деятельность и контроля состояния человека-оператора.
-
Оценить взаимосвязи между параметрами биоинформационных сигналов и функциональными возможностями человека-оператора.
-
Разработать методику оценки функционального состояния человека-оператора по информативным признакам в реальном масштабе времени
-
Разработать алгоритм принятия решения о готовности оператора к выполнению профессиональных обязанностей.
-
Выполнить параметрический синтез диагностического комплекса состояния человека-оператора системы реального времени.
Научную новизну составляют результаты, выносимые на защиту:
1. Метод графоаналитического представления состояния человека-
оператора как динамического элемента эргатических систем, который позволя
ет проводить отбор кандидатов на операторскую деятельность и оценку состоя
ния человека-оператора.
-
Метод анализа электрических сигналов сердечно-сосудистой системы (пульсовых сигналов) человека на основе их частотно-временного представления, позволяющий выделять устойчивые информативные признаки состояния организма оператора, управляющего объектами критических технологий.
-
Методика обработки и анализа информативных признаков, необходимая для принятия решения о параметрах управляющей системы, с целью повышения эффективности контроля состояния человека-оператора.
-
Методика оценки функционального состояния человека-оператора по информативным признакам пульсовых сигналов в реальных условиях профессиональной деятельности и реальном масштабе времени, которая реализует проблемно-ориентированное управление подбором и контролем операторов критических технологий.
Теоретическую и практическую значимость работы составляют:
-
Алгоритмы автоматизированного профессионального отбора кандидатов на осуществление операторской работы по управлению критическими технологиями: а) на транспорте, - машинистов железнодорожных локомотивов, пилотов гражданской и специальной авиации, водителей спецавтотранспорта; б) операторов энергетических установок; в) операторов химического производства, позволяющие проводить заблаговременную и текущую оценку функционального состояния операторов.
-
Мобильный автоматизированный диагностический комплекс функционального состояния человека-оператора системы реального времени.
Методы исследования
Для исследования применялись методы системного анализа сложных прикладных объектов, моделирование исследуемых сигналов, обработка информации методами математической статистики, метод экспертных оценок.
Достоверность научных положений и результатов
Достоверность полученных результатов подтверждается обоснованным использованием математических методов обработки информации, большим объемом статистических исследований (более 2000 регистрации информативного сигнала, в том числе в специальных режимах операторской работы), сравнением и выбором различных методов обработки информативных сигналов. Проведенное моделирование исследуемого сигнала, факторов воздействия и предложенного метода выделения устойчивых информативных признаков, необходимых для корректной оценки состояния человека-оператора, дополнительно подтверждает достоверность результатов.
Реализация результатов работы
Основная часть исследований и разработок по тематике диссертации выполнялась с целевой направленностью в рамках госбюджетных работ и грантов (ГКНТ СССР № 52, № 151, № 163 за 1983 г., Президиума СО АН СССР № 104 за 1987 г., "Российский научный потенциал высшей школы" № 2.2.3.3/5964 2009 г., РФФИ № 11-07-92202-Монг_а). Создан действующий образец диагностического комплекса оценки состояния человека-оператора.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 22 научных сессиях и конференциях, в том числе на: международном семинаре «Гомеостатика живых и технических систем» (Иркутск, 1992); V International Symposium "Generalized Statement and Solutions of Control Problems-2010" (Mongolia, Ulaanbaatar, 2010); международной конференции "Актуальные исследования Байкальской Азии" (Улан-Удэ, 2010); IV Международной конференции "Математика, её приложения и математическое образование" (Улан-Удэ, 2011); The 5th International symposium on present situation and future development of mongolian traditional medicine (Mongolia, Ulaanbaatar, 2011); XII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные проблемы радиоэлектроники и связи» (Иркутск, 2013); IV Всероссийской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура Сибирского региона» (Иркутск, 2013).
Публикации.. По результатам исследований, выполненных в рамках диссертационной работы опубликована 21 научная работа, из них 12 в рецензируемых журналах, рекомендуемых ВАК РФ (4 в единоличном авторстве). Доля в работах с соавторами составляет до 90% результатов. Положения, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 202 наименований. Общий объем работы составляет 143 страницы машинописного текста, содержит 71 рисунков и 18 таблиц.
Автор выражает особую благодарность д.т.н., профессору Башкуеву Ю.Б. за большую научную и методическую помощь при работе над диссертацией.
Методы и средства обеспечения надежного функционирования оператора
С развитием техники и технологии, особенно цифровых вычислительных устройств на базе микроэлектроники (микропроцессоров), всё большая часть интеллектуальных функций управления техническими объектами (ОУ) выполняется автоматическими системами (АС) (рис. 1). В такой микропроцессорной АС регулятор представляет собой динамическую систему автоматического управления (САУ) с обратной связью (ОС), способную функционировать автономно, без непосредственного участия человека [96]. Существуют условия, при которых полная формализация задачи на данном этапе развития алгоритмов управления и их технического содержания либо нецелесообразна, либо невозможна. В таких случаях создаются автоматизированные системы управления (АСУ), в которых человек-оператор включен как динамическое звено [94]. АСУ обладают всеми признаками сложных, или больших систем. Они многофункциональны, многомерны, с внутренними перекрестными связями. Особую роль имеет в АСУ человек-оператор (далее - оператор), который сам, включенный в контур управления, представляет собой сложную систему.
Оператор - это человек, основу трудовой деятельности которого составляет его взаимодействие с предметом труда - машиной, и с внешней средой через посредство информационной модели и органов управления.
Как следует из рис. 1.1 и табл. 1.1 в АСУ на оператора замыкается множество разнородных и важных задач управления. В общем случае управление ОУ многомерно, поэтому и векторы задающей программы G, контроля Y, управления U, возмущений F - многомерные (см. табл. 1.1). Функциональные связи человека-оператора в структуре АСУ техническими объектами функционированию в контуре управления техническим объектом. Однако, выявление и анализ причин чрезвычайных ситуаций (ЧС) на крупных и энергоемких объектах народного хозяйства, возникающих с угрожающим постоянством, показывают, что в ряде случаев человек-оператор в возникновении и развитии ЧС играет существенную роль [38, 45, 106, 174].
Информативный признак - единичный числовой параметр, выделяемый при анализе информативного сигнала (амплитудный, временной, частотный) или получаемый в результате различных преобразований его, изменение которого содержит информацию о состоянии и динамике анализируемой системы. Принятие решения о состоянии человека-оператора на основе тех или иных выявляемых информативных признаков остается весьма сложной задачей. Как показали исследования [36, 53, 61]: 1) Малые отклонения информативных параметров от усредненных значений несут существенные сведения о состоянии контролируемого объекта (человека) 2) Каналы формирования, передачи и обработки информационных сигналов должны иметь высокую помехозащищенность 3) Некоторые применяемые математические методы обработки сигналов (недостаточно) неадекватны решению задачи выделения критериев оценки состояния организма. 4) Существует ряд закономерностей, не укладывающихся в общепринятые модельные представления
Перечисленные особенности снижают достоверность решения о качестве функционирования организма оператора как системы. В связи с этим существует объективная необходимость разработки методов контроля состояния человека-оператора и технических средств реализации этих методов для достижения высокой надежности функционирования человеко-машинных систем.
Операторская работа связана с контролем и управлением технических средств человеком или контролем человека окружающего пространства с помощью технических средств. Такой контроль предъявляет весьма разнообразные требования к организму человека. При этом особенно важна способность организма эффективно анализировать сигналы внешней среды, что в основном регулируется деятельностью центральной нервной системы. Специфика операторской работы накладывает дополнительные требования к работе всех регулирующих систем организма [100, 125]. В одних системах управления и контроля требуется скорость реакции на изменение обстановки, в других длительная работоспособность, в третьих - степень концентрации внимания или переработки больших объемов информации. Для функционирования человеко-машинных систем производится специальный отбор операторов с подходящими физиологическими характеристиками организма, а также обучение и тренировки для адаптации организма к специфическим условиям работы.
Объективная оценка состояния человека оператора возможна по некоторой совокупности признаков, формирующихся по результатам его контроля. Контроль состояния оператора может выполняться как путем формирования экспертной оценки (человеком-оператором более высокого уровня, консилиумом), так и анализом биофизических показателей организма по критериям разработанных алгоритмов управления. Например, динамика изменений ЧСС и ЭКГ при дозированной нагрузке, ЭЭГ в различных состояниях, кожно-гальваническая реакция в состоянии стресса, изменение характеристик пульсовой волны и т.д.
Анализ обобщенных информативных признаков
Оценка состояния человека-оператора неразрывно связана с его трудовой деятельностью, в основе которой лежит взаимодействие с предметом труда, машиной и внешней средой через посредство информационной модели и органов управления. Информационная модель строится на основе различных информационных параметров и сигналов, объективно регистрируемых с исследуемого объекта, и информативных признаков, рассчитываемых для конкретного состояния и задачи.
Информативный признак - единичный числовой параметр, выделяемый при анализе информативного сигнала (амплитудный, временной, частотный) или получаемый в результате различных преобразований его, изменение которого содержит информацию о состоянии и динамике анализируемой системы.
Для получения корректных информативных признаков необходимо наличие методов, способных выделить эти информативные признаки из потока информации. Из ряда используемых или предлагаемых методов целесообразно выделить наиболее оптимальный с точки зрения оценки состояния человека-оператора.
Человеческий организм представляет собой сложную систему, информацию о которой обычно получают, регистрируя или преобразуя в электрический ток различные биофизические сигналы. Наиболее перспективны для оценки состояния человека сигналы, связанные с активностью его главной регулирующей системы (нервной). К таким сигналам можно отнести электроэнцефалографию (ЭЭГ), электрокардиографию (ЭКГ), кожногальваническую реакцию (КГР), сфигмографию (СГ)- регистрация пульсового сигнала, психофизиологические методы (ПФМ) и другие [12, 35, 66]. Для каждого из сигналов существует ряд методов, наиболее часто применяемых для их анализа и выделения информативных признаков, и в дальнейшем, сопоставление этих признаков с медицинскими данными и оценка важности этих признаков.
Анализ сигналов, зарегистрированных с организма, производится различными методами: визуальными, структурными, статистическими, спектральными и другими [12-17, 136]. Однако, применимость тех или иных методов анализа должна определяться исходя из конкретных характеристик исследуемого сигнала.
Применение тех или иных математических методов анализа к сложным биологическим сигналам во многих исследованиях часто недостаточно обосновано, неизвестны погрешности вычислений такого применения [22, 56, 136]. Отсюда основной задачей является выяснение характеристик сигналов, регистрируемых с организма человека, классификация их как физических процессов.
Ряд биосигналов организма (ЭЭГ, ЭКГ, КГР) недостаточно стабильны и помехоустойчивы для дальнейшего выделения из них достоверных информативных признаков. Кроме того, для них часто оказываются малопригодны стандартные (общепринятые) методы анализа сигналов [22, 56, 58].
Для выявления оптимального метода регистрации информативного сигнала было проведено сравнение методов по ряду показателей, важных при оценке состояния человека-оператора (табл. 2.1).
С этой точки зрения наиболее перспективна для оценки функционального состояния человека-оператора регистрация и анализ пульсового сигнала.
Пульсовой сигнал может быть зарегистрирован различными методами: сфигмография, реография, плетизмография и др.[111, 136]. Пульсовой сигнал имеет разные составляющие, которые обычно анализируются по отдельности: 1) вариабельность сердечного ритма (ВСР) получаемая по ритмограмме (вариации интервалов повторения) пульсового сигнала; 2) низкочастотные колебания пульсового сигнала, обусловленные изменением артериального давления и тонуса сосудов, с частотой менее 1 Гц; 3) пульсовой сигнал с частотой 1-40 Гц.
Анализ ВСР сейчас широко применяется для выявления различных нарушений верхнего уровня управления (сердца и нервной системы). Получение и построение ВСР стандартно осуществляется при регистрации электрокардиограммы (ЭКГ) или пульсового сигнала в стационарных условиях. Его применение возможно в операторской работе [106].
Однако методы анализа ВСР на сегодняшний день хорошо выявляют только интегральные характеристики автономных управляющих систем организма (симпатической и парасимпатической систем), с использованием различных индексов получаемых по гистограмме ВСР - индекс напряженности по Баевскому (ИН), ПАРС [14] и другие. В динамичных условиях при наличии значительного уровня внешних помех (вибраций, наличия вблизи высоковольтного оборудования, искрения аппаратуры и др.) получение и регистрация ВСР весьма затруднительны и практически не реализуемы.
Особенности регистрации пульсового сигнала
Сравнение зависимостей, полученных для двух произвольно выбранных людей при одинаковой дисперсии исходного пульсового сигнала, показывает, что отличие наблюдается только в угле наклона, что показано на рис. 2.22.
В табл. 2.3 приведено изменение формы пульсового сигнала и спектры мощности от кратности преобразования. А - нормированная амплитуда, S 62 нормированная мощность, t - время,/- частота. Графики спектров мощности для четверного и пятерного интеграла пульсового сигнала визуально идентичны графику спектра мощности третичного интеграла, поэтому не приведены.
На рис. 2.23 приведен график изменения средних значений ИК для соответствующих кратностей интегрирования ДК1, ДКО(ИКО), ИК1, ..., ИК5, полученных из этих же пульсов двух людей.
Для высоких кратностей интегрирования значения ИК стабилизируются и переходят в линию, параллельную оси X (особенно для четверного и пятерного интегралов). Сплошной линией показаны информативные признаки для типичного пульсового сигнала из первой колонки, прерывистой линией -двухпикового пульсового сигнала из третьей колонки по табл. 2.3.
Сравнение табл. 2.3 и рис. 2.23 показывает, что для отражения спектра мощности пульсового сигнала различных преобразований необходимо иметь около 700-800 данных. Те же изменения спектра в виде коэффициентов дифференциально-интегральных преобразований описываются всего 7 значениями ДК1-ИК5. При близости значений ДК1 двух разных людей значения ИК высшей кратности отличаются, что является одним из диагностических признаков.
Для сравнительной оценки информативных признаков исследовано их изменение для разных людей при различных кратностях преобразований. Оценку можно получить, вычислив доверительные интервалы для всех кратностей интегрирования.
Средние значения ИК изменяются, увеличиваясь для высших кратностей. Поэтому важна не абсолютная величина среднеквадратического отклонения (и соответствующего доверительного интервала), а относительная. Относительная ошибка определения ИК (и ДК) рассчитывается делением величины среднеквадратического отклонения на среднее значение ИК, выраженное в процентах (рис. 2.24). Черный столбик - объект №1, штриховой - объект №2.
Наибольшую ошибку среди всех отношений имеет ИКО, т.е. ДК. Она составляет для записей пульсов двух людей 17-19%, соответственно, доверительные 95,5% интервалы составляют: Д = (0,34-0,38)дах±2сг; тх- среднее значение ИКО. При среднем значении ИКО, (т.е. ДК) около 64 доверительный интервал составит приблизительно от 40 до 90 для одного человека, что превышает значения нормы (здоровья) для большой группы людей (50-90), указанные в рекомендациях для врачей [8].
Таким образом, показатель ИКО(ДК) из-за чрезвычайно большого разброса значений малоперспективен для диагностики состояния человека.
В отличие от ИКО(ДК) ошибка отношений дисперсии высших интегралов ИК1-ИК5 существенно меньше и составляет от 5,5 до 10% (рис. 2.24). Соответственно, 95,5% доверительные интервалы оставляют от 11 до 20% от значения ИК1-ИК5, что существенно лучше ИКО(ДК).
Невысокое значение ДК1, т.е. отношение дисперсии первой производной пульсового сигнала к дисперсии второй производной и малый разброс, вероятно, свидетельствуют не о пульсе, а о шумовых процессах в пульсе, что подтверждается отклонением дисперсии этого показателя от общей зависимости по рис. 2.21 и рис. 2.22.
Таким образом, значения таких информативных признаков как ДК1-ИК5 косвенно характеризуют изменение спектра исследуемого сигнала.
Сравнение отношений различных кратностей преобразований пульсового сигнала показало, что перспективным диагностическим значением обладают информативные признаки ИК1-ИК4 ввиду большей стабильности значений.
Информативные признаки, представляющие собой отношение дисперсий, последовательно вычисленных кратных интегралов и производных применялись к модельным (тестовым) сигналам: гармоническому, треугольному, прямоугольному (меандр), шумовым с равномерным и нормальным по амплитуде распределением, амплитудно- и частотномодулированному.
Все сигналы исследовались в одинаковых условиях. Интервал вычисления / выбирался в 5000 отсчетов, для периодических сигналов период р составил 100 (отсчетов на один период), дисперсия исходного сигнала равна 1 (а =1).
Графики изменения коэффициентов в зависимости от кратности преобразования для простых сигналов приведены на рис. 2.25. Рис 2.25 а) - при целочисленном отношении периода тестового сигнала (для периодических) к интервалу измерения, рис. 2.25 б) - при иррациональном отношении. По горизонтальной оси отложена кратность преобразования, по вертикальный -коэффициент преобразования К. Сплошной линией и цифрой 1 обозначен гармонический сигнал, прерывистой линией и цифрой 2 - сигнал треугольной формы, пунктирной линией и цифрой 3 - меандр, штрих - пунктирной и цифрой 4 - сигнал с равномерным распределением, двойной штрих - пунктирной и цифрой 5 - сигнал с нормальным распределением амплитуды.
Значения информативных признаков для тестовых сигналов: а) - период кратен интервалу измерения, б) период не кратен интервалу Наблюдается различие информативных признаков для периодических и шумовых сигналов. Шумовые сигналы демонстрируют большую крутизну кривых в значениях ИК1-ИКЗ, ввиду наличия высокочастотных составляющих.
Сигналы прямоугольной формы в отличие от сигналов синусоидальной и треугольной формы могут отличаться по скважности, что тоже сказывается на значении коэффициентов. На рис. 2.26 приведены графики изменения коэффициентов в зависимости от отношения длительности прямоугольного сигнала к периоду повторения (отношение обратное скважности Q).
Связь между информативными признаками и показателями состояния организма человека-оператора
Одинаковое поведение для мужчин и женщин наблюдается для зависимостей ДК1-ИК5 от возраста (увеличение информативных признаков с увеличением возраста). Изменения для зависимостей информативных признаков от роста и веса незначительны и часто противоположны. В сочетании с большим доверительным диапазоном (большими отклонениями данных от трендовых линий) на данном этапе исследований говорить о наличии доказанных зависимостей от роста и веса преждевременно. Возможно, такие зависимости будут обнаружены в дальнейших исследованиях. На данном этапе примем отсутствие такой зависимости информативных признаков от роста и веса.
Частота пульса является важным фактором влияния на информативные признаки пульсового сигнала. Поэтому рассчитывалась зависимость информативных признаков от частоты пульсового сигнала.
В качестве исходных данных формировались массивы, полученные путем расчета значений ДК1- ИК5 для каждого удара пульса и частоты его повторения, для групп мужчин и женщин отдельно. Массивы ранжировались по частоте повторения пульсовых сигналов для выяснения зависимостей. Диапазон частот пульсового сигнала выбирался от 40 до 120 уд/мин. За пределами этого диапазона количество данных было недостаточно для корректной статистической оценки. Для ранжированных значений частоты повторения пульсового сигнала вычислены среднее значение, медианное значение и среднеквадратическое отклонение информативных признаков.
Вычисленные средние и медианные значения информативных признаков в диапазоне частот от 38 до 120 уд/мин. для всего массива данных практически идентичны, поэтому на графиках приведена только одна зависимость - медианных значений, как более устойчивых к случайным высокоамплитудным отклонениям.
Графики изменения медианных значений информативных признаков в зависимости от частоты пульсового сигнала для каждого информативного признака для мужчин представлены на рис. 4.7. По горизонтальной оси отложена частота пульсового сигнала ЧП (в ударах в минуту), по вертикальной оси К -значения информативных признаков.
Зависимости ИКЗ, ИК4 и ИК5 практически совпадают. В диапазоне от 40 до 60 уд/мин зависимости идут практически горизонтально, т.е. не зависят от частоты пульсового сигнала. Причина этого станет предметом дальнейших исследований. Частота пульсового сигнала, у/м Рис. 4.7. Зависимость информативных признаков от частоты пульсового сигнала
Поэтому, априори, в качестве диагностических признаков могут быть приняты информативные признаки ИКЗ-ИК5 для частоты пульсового сигнала больше 60 уд/мин.
Зависимость ДК1 не зависит от частоты пульсового сигнала. Вероятно, значения ДК1 характеризуют не спектр пульсового сигнала, а шумовые процессы в нем. Из оставшихся трех информативных признаков: ИКО, ИК1, ИК2 наибольшей погрешностью обладает ИКО, согласно [60].
Таким образом, диагностической значимостью обладает ИК1, ИК2 для всего диапазона изменения частоты пульсового сигнала, и ИКЗ, ИК4, ИК5 при частоте пульсового сигнала больше 60 уд/мин. Зависимости ИК1-ИК5 для диапазона от 60 до 120 уд/мин могут быть частота приблизительно аппроксимированы уравнениями: ИКО: X ) = exp(-0,065jc + 7,8) + 40; ИК1:уО) = ехр(-0,038л: + 7,4) + 35; ИК2: у(х) = ехр(-0,035 + 7,4) + 35; ИКЗ-ИК5: у(х) = ехр(-0,034 + 7,4) + 35; где х - пульсового сигнала (в уд/мин); у - значение информативного признака К. Зависимости медианных значений информативных признаков от частоты пульсового сигнала для женщин приведены на рис. 4.8. Соответственно, уравнения аппроксимации для женщин зависимостей ИК1-ИК5 равны: ИКО: у(х) = ехр(-0,06х + 7,8) + 40; ИК1: у(х) = ехр(-0,0376л: + 7,4) + 35;
Относительная ошибка для всего массива данных, вычисленная как отношение среднеквадратических отклонений к абсолютной величине информативных признаков, одинакова для мужчин и женщин. В диапазоне от 50 до 100 уд/мин ошибка максимальна для ДК1 и равна 0,2-0,4; для ИКО равна 0,1-0,2; для ИК1-ИК5 минимальна (0,05-0,1). Поэтому вычисление ИК1-ИК5 представляется более предпочтительным критерием.
За пределами диапазона значение ошибки возрастает, что возможно связано с уменьшением статистического объема данных. Наблюдаются локальные экстремумы предположительно связанные с резонансами сосудистой системы. Наиболее выраженные экстремумы наблюдаются на частотах около 48, 60 и 80 уд/мин.
Однако средние значения информативных признаков и средней ошибки по всему массиву пульсов не позволяют определить индивидуальные изменения. Вычисленные значения ошибки для отдельных записей пульсового сигнала приведены на рис. 4.10. Черными столбиками обозначены средние значения, штрихованными - медианные значения.
График показывает, что ИКО имеет максимальную ошибку, минимальную имеют ИК2-ИК5. Разность между средними и медианными значениями говорит о несимметричности распределения, и, возможно, об отклонении от нормального распределения. Другими важными факторами влияния параметров организма на информативные признаки является температура тела и артериальное давление.
Системная помеха - состояние или параметры динамической системы, ухудшающие оценку состояния оператора. Наиболее выраженной системной помехой является вариация частоты пульсового сигнала, так как она зависит не только от температуры динамической системы, но и иных факторов.
Для расчета закономерностей проведены эксперименты по следующей методике. В обследовании приняли 182 человека обоего пола, в основном студентов университета, возрастом от 17 до 25 лет, без жалоб на какие-либо заболевания. У обследуемых измерялась температура тела электронным термометром, артериальное давление прибором OMRON М2 Basic и регистрировался пульс комплексом [52], с расчетом его частоты и информативных признаков. Так как изменение температуры тела более медленный процесс, чем изменение частоты пульсового сигнала (ЧП) и артериального давления (АД), строилась зависимость частоты пульсового сигнала и артериального давления (систолического, диастолического, пульсового) от температуры тела. По полученным графикам медианных значений с применением методов разведочного анализа [103, 140] построены искомые зависимости и вычислены уравнения этих зависимостей.