автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Параметрический синтез диагностического комплекса состояния человека-оператора управляющей эргатической системы реального времени

На правах рукописи

Дудин Сергей Александрович

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА УПРАВЛЯЮЩЕЙ ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1О СЕН 2(115

005562404

Иркутск-2015 г.

005562404

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном общеобразовательном учреждении высшего профессионального образования «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ФГБОУ ВПО ИрГУПС) и Федеральном государственном бюджетном учреждении науки

«Институт физического Российской академии наук

материаловедения» Сибирского отделения

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Марюхненко Виктор Сергеевич

Официальные оппоненты:

Ширапов Дашадондок Шагдарович доктор физико-математических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «ВосточноСибирский государственный университет технологий и управления», кафедра «Электронные вычислительные системы», заведующий кафедрой

Игнатьев Игорь Владимирович, кандидат технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Братский государственный университет», кафедра «Управление в технических системах», заведующий кафедрой

Ведущая организация:

Иркутский филиал ФГБОУ ВО "Московский государственный технический университет гражданской авиации" (МГТУ ГА)

Защита диссертации состоится 22 октября 2015 г. в Ю00 часов на заседании Диссертационного совета Д.218.004.01 на базе ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, ауд. А-803. Тел. 8-(3952)-63-83-11, факс 8-(3952)-38-76-72; e-mail: maknv@irgups.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте Иркутского государственного университета путей сообщения http://www.irgups.ru

Автореферат разослан 3 сентября 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Данеев Алексей Васильевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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:

1. Выполнить системный анализ сигналов и параметров регулирования человеческого организма как динамического элемента управления человеко-машинных систем.

2. Провести анализ методов отбора кандидатов на операторскую деятельность и контроля состояния человека-оператора.

3. Оценить взаимосвязи между параметрами биоинформационных сигналов и функциональными возможностями человека-оператора.

4. Разработать методику оценки функционального состояния человека-оператора по информативным признакам в реальном масштабе времени

5. Разработать алгоритм принятия решения о готовности оператора к выполнению профессиональных обязанностей.

6. 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 позволяет проводить отбор кандидатов на операторскую деятельность и оценку состояния человека-оператора.

2. 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.

3. Методика обработки и анализа информативных признаков, необходимая для принятия решения о параметрах управляющей системы, с целью повышения эффективности контроля состояния человека-оператора.

4. 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:

1. 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 производ-

ства, позволяющие проводить заблаговременную и текущую оценку функционального состояния операторов.

2. 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 регистраций 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 ра-

боты 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.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность и цель диссертационной работы, указана научная новизна и практическая ценность результатов. Выполнен обзор литературы по современному состоянию темы диссертационной работы.

Системный анализ особенностей архитектуры автоматизированной системы управления показывает, что человек-оператор в виде динамического элемента АСУ представляет собой нелинейную динамическую информационную систему (Блауберг И.В., Оптнер С., Акофф PJL, Матросов В.М.) с многофакторными параметрами управления (Волкова В.Н., Садовский В.Н., Трапезников В.А. и др.). Параметры динамического элемента (человека) фиксируются путем регистрации или преобразования электрических сигналов, генерируемых организмом. Способы обработки регистрируемых сигналов управляющих систем для выделения информативных признаков оценки состояния человека исследовали Баевский P.M., Shirer Н., Десова A.A., Chun Т. Lee и др.

В работе показано, что качество управления в человеко-машинных системах существенно зависит от профессиональной подготовки и функционального состояния человека-оператора, поэтому для оценки функционального состояния разработаны и исследованы алгоритмы контроля состояния человека. Обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи, объект и предмет исследования, приведены положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертации выполнен системный анализ факторов и условий функционирования человека-оператора сложной автоматизированной системы управления (АСУ). Для математического описания состояния оператора в реальном масштабе времени применен векторно-множественный анализ с использованием элементов нечеткой логики. Показано, что существует объективная необходимость разработки методов контроля состояния человека-оператора АСУ в реальном масштабе времени и технических средств реализации этих методов.

Особую роль в АСУ имеет человек-оператор (далее - оператор), который сам, включенный в контур управления, представляет собой сложную систему.

Проведен системный анализ управляющих структур человеко-машинных комплексов с целью решения задачи синтеза диагностического комплекса экспресс-контроля состояния человека-оператора. Показана необходимость оценки работы регулирующих систем организма и решения задачи выделения полезных для диагностики информативных признаков.

Проанализированы различные сигналы организма, из которых выделяются информативные признаки. Показано, что наиболее удобным для регистрации и информативным сигналом является пульсовой сигнал, который интегрально отражает функционирование регулирующих систем организма и позволяет контролировать состояние оператора АСУ в реальном масштабе времени.

Произведена декомпозиция и анализ составляющих задачи контроля человека-оператора на основе представления оператора в качестве элемента линейной динамической системы управления (Марюхненко B.C., Комогорцев М.Г.). Разработана структура системы методов оценки состояния человека-оператора (рис. 1), показавшая необходимость объективного (автоматизированного) контроля состояния оператора.

Рассмотрены задачи оператора в человеко-машинной АСУ, а также методы и средства обеспечения надежного функционирования оператора. Показано, что для решения задач повышения безопасности функционирования АСУ и других сложных технических систем требуется разработка устойчивых и надежных методов достоверного контроля функционального состояния человека-оператора технических объектов в реальном масштабе времени в условиях высокого уровня помех.

Система управления динамическим элементом АСУ (организмом) находится под воздействием разнообразных внешних и внутренних факторов, генерируемых как задачами управления, так и различными помехами. Поэтому для оценки влияния этих факторов, и последующего выбора метода контроля, проведена декомпозиция условий функционирования оператора (рис. 2). При декомпозиции выделены факторы: исходных условий; временные; возмущающие; дополнительные факторы.

1. Исходные условия в работе оператора - это множество: а) требующих решения задач G(f) (логических G„(t) и формальных G^{t)); б) команд верхнего иерархического уровня управления GK(i); в) параметров измерений датчиков обратной связи Yoc(i) и интуитивных заключений самого оператора YIIHT(i).

2. Лимит времени обусловлен допустимыми временными интервалами D,(i), которые должны быть соблюдены при обработке условий управления, принятии и исполнении решений.

3. Возмущающие факторы. Сложность контроля усугубляется в условиях воздействия дестабилизирующих факторов, которые в общем случае нестацио-

£

Оператор

Л

Оценка

Ж

а

Автомат Эксперт Самооценка

Объективная

iz

Субъективная

Относительно объективная

Рис. 1. Структура системы методов оценки состояния человека-оператора

нарны и представляют собой объединение множества внешних FBUI(i) и внутренних FBH(f) факторов.

4. Иные факторы. К ним относятся: повышенная степень ответственности O(i) за результаты действий, самоконтроль Vc(/) и взаимоконтроль V„(r).

Факторы, установленные в результате декомпозиции, позволяют конкретизировать требования к психофизиологическим особенностям оператора АСУ и условий его функционирования, уточнить критерии отбора и готовность к выполнению профессиональных обязанностей.

Проведена декомпозиция процесса принятия решения оператором АСУ (рис. 3). Обработка информации и принятие решения проводится на всех этапах. Актуален автоматизированный анализ соот-

Рис.З. Декомпозиция процесса принятия решения оператором АСУ

ветствия профессиональных и биофизических показателей организма критериям оценки деятельности оператора. Формулировка показателей пригодности, по которым принимается решение, или не поддается численной оценке, или оцен-

у'Яп(0 J ь t=t * *от

пт Г *.....0<'<'от k г 1

¡А -•^VJm)

1 é 1 # 1 ф 1 * Г J

ЯмТ я» ТТмГО

Рис.4. Векторная диаграмма изменения медицинских и профессиональных показателей оператора

рии нечетких множеств и алгебра нечеткой логики.

Принятие нечеткого решения о допуске оператора к выполнению определенного набора функций в АСУ основано на непустом пространстве медицинских или профессиональных признаков оценки годности операторов. Для каждого вида операторской деятельности это отдельная сложная задача, которая имеет свои особенности и может быть описана вектором признаков (рис.4)

П(о = тг„ (О + 7Х (О, У = ^й где 7гм(г) - медицинские,}тф) ■ профессиональные показатели оператора АСУ.

Состояние вектора П(/): 1. Необученный кандидат в операторы не может

выполнять функциональные обязанности даже при высоком психофизиологическом уров-не; 2. С течением времени оператор накапливает опыт, но неизбежно ухудшаются его медицинские показатели.

Универсальность векторной диаграммы в том, что она позволяет автоматически: а) оценить годность кандидата на должность оператора АСУ; б) вести текущий контроль состояния оператора в реальном масштабе времени.

Тестирование профессиональных навыков проводится на тренажерах. Оценка же параметров, связанных с состоянием оператора, затруднена ввиду динамичности этих параметров, отражающих работу нескольких критических систем организма при малом отношении сигнал/шум информативных сигналов.

Проанализированы методы контроля регулирующих систем организма, структура управления человеческим организмом и информативные сигналы, регистрируемые с организма и характеризующие работу регулирующих систем.

Таким образом, существует объективная необходимость: а) оценки работы нескольких главных (критических) регулирующих систем организма; б) разработки сложных технических систем, методов и надежных алгоритмов достоверного контроля функционального состояния человека-оператора в реальном масштабе времени и условиях высокого уровня помех; в) решения задачи выделения полезных для диагностики информативных признаков; г) разработки алгоритма принятия решения о качестве операторской деятельности.

Во второй главе на основе результатов системного анализа рассмотрены информативные признаки сигналов состояния человека-оператора.

Информативные сигналы генерируемые организмом (механические, пневматические, акустические и другие) при регистрации линейно преобразуются в изменения электрического тока или напряжения. В работе исследован электрический сигнал, отражающий работу сердечно-сосудистой системы (давление, объем, перемещение стенки сосудов, и др.), который называется пульсовым сигналом. Сравнительное исследование различных методов регистрации информативных сигналов по критериям мощности, устойчивости к внешним и внутренним помехам, наличии информации верхних и нижних уровней управления, удобства регистрации, возможности динамического контроля, уровню требований к каналам передачи показало, что оптимальным для оценки состояния оператора является регистрация пульсового сигнала.

Пульсовой сигнал, являющийся суммой повторяющихся релаксационных процессов (рис. 5), обладает нестационарностью и снимается на фоне аддитивных и мультипликативных шумов и помех. Поэтому для

нестационарных и зашумленных сигналов оказываются малопригодны стандартные (общепринятые) методы анализа сигналов.

Проведена сравнительная оценка визуальных, структурных, статистических, спектральных, корреляционных методов анализа (рис. 6) с целью выявления оптимальных методов для выделения информативных признаков. Проведенное исследование показало, что для зашумленных и нестационарных сигналов наиболее эффективны спектрально-корреляционные и статистические методы (табл. 2).

Таблица 2. Сравнение методов анализа информативных сигналов

Методы анализа

1 2 3 4 5 6 7

Объективные признаки 0 2 2 2 2 2 2

Нестационарность сигнала 1 1 2 1 1 2 1

Краевые эффекты 2 2 "2 2 1 2 1

Амплитудные помехи 2 1 1 2 2 1 1

Пространственные искажения 1 0 2 1 1 0 1

Информативность признаков 0 1 2 1 2 1 1

Экспертная оценка 7 7 11 9 9 8 7

Примечание: 1 - Визуальный; 2 - Структурный; 3 - Статистический; 4 - Корреляционный; 5 - Спектральный; 6 - Вейвлет; 7 - Обобщенные методы (0 - нет положительного эффекта или устойчивости к возмущениям; 1 - различный эффект при разных условиях и возмущениях; 2 - положительный эффект)

Для уточнения выбора оптимального метода анализа пульсового сигнала проведена оценка стационарности, эргодичности, периодичности исследуемого сигнала как физического процесса и погрешности при применении математиче-

При оценке характеристик пульсового сигнала: 1) вычислены автокорреляционные функции длинных реализаций (рис. 6); 2) выполнено моделирование формы единичных пульсовых сигналов и их сравнение; 3) проведен частотный анализ спектра сигнала.

В результате установлено: корреляционные функции длинных реализаций имеют вид, характерный для узкополосных случайных процессов; коэффициент взаимной корреляции единичных пульсовых сигналов составил 0,880,999; единичный пульсовой сигнал может быть промоделирован нестационарным релаксирующим процессом; статистические характеристики ритма подобны псевдослучайному процессу;

Спектр пульсового сигнала получен расчетом преобразования Фурье (рис.

ских методов анализа к таким процессам.

1-1 к 0,8 • 0,6 -0,4 -0,2 - || 1ш [И У А № Р г л Р И г»Р * ^^

-0,2-0,4-0,6 -1 1 -по - Р

1111111111 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 1, с Рис. 6. Автокорреляционная функция пульсового сигнала

7). С помощью спектроанализатора СК4-72/2 зафиксирован спектр того же сигнала (рис. 8). Показано, что нестационарность пульсового сигнала при вычислении спектра с помощью преобразования Фурье приводит к появлению погрешностей вычислений в информативной области спектра пульсового сигнала, препятствующих получению устойчивых информативных признаков состояния человека-оператора.

0123456789 Гц

Рис. 7. Спектр мощности сигнала (БПФ, 5 сек)

0123456789 Г, ГЦ

Рис. 8. Спектр мощности сигнала (спектроанализатор, 5 сек)'

Таким образом показано, что применение стандартных методов анализа к сигналам, обладающих нестабильностью параметров и нестационарностью процесса, может порождать погрешности, связанные с некорректностью применения таких методов, и для пульсового сигнала ни один из известных методов анализа сигналов не является оптимальным.

Поэтому в работе предложен, обоснован и исследован метод анализа динамических сигналов, обладающий низкой чувствительностью к погрешностям и особенностям нестационарных процессов, на основе комбинации спектрально-статистических преобразований исследуемого сигнала. Предложенный метод реализует выделение устойчивых информативных признаков из исследуемых сигналов путем многократной частотно-временной (ЧВФ) фильтрации. Алгоритм расчета информативных признаков ИКп следующий (рис. 9):

1. Регистрация исследуемого сигналах,, ¿=0, 1,2, ... /V;

2. Расчет среднего значения т(Х^ зарегистрированного сигнала X, в дискретном виде д,

¿=0

3. Вычисление п разностей или сумм (аналог кратной фильтрации сигнала) Х;=£(Х(-|п(Х,.)); Х( =Х(Х>-т(Х;)); ... X, = ¿(X,-т{Хк))-

1=0 >=0 4=0

4. Расчет информативных признаков как отношение дисперсий кратных разностей сигнала и кратных сумм сигнала по формуле:

¿(Х<")-т(Х<")))2 ИКп = -£2-;

где п = ..., -1, -2, 0, 1,2, ...- кратность преобразования сигнала. Значения п обусловлены спектральным составом сигнала и для пульсового сигнала -1 < п < 5. При меньших значениях п в сигнале остаются только шумовые компоненты, при п>4 пульсовой сигнал вырождается в синусоиду.

Проведено моделирование реакций системы преобразований на тестовые сигналы: гармонические, треугольные, прямоугольные (меандр), шумовые с различным распределением по амплитуде, модулированные. Показано, что метод позволяет различать периодические и шумовые сигналы. Для шумовых сигналов наблюдается большая крутизна кривых в значениях информативных признаках ИК1-ИКЗ.

Спектральный состав и форма пульсовых сигналов зависит от условий регистрации сигналов: точки регистрации, степени прижима датчиков, положения тела, времени регистрации и комплекса параметров управляющих и исполнительных систем организма, что показано ниже. Это отражается на значениях информативных признаков, различающихся для двух объектов измерения (рис. 10). Изменение информативных признаков использовано в качестве параметров для выработки критериев контроля состояния оператора.

В третьей главе проведено сравнение различных типов преобразователей пульсовых сигналов (механотронного, ультразвукового, пьезоэлектрического, конденсаторного, фотоэлектрического, импедансного) (рис. 3) и расчет параметров регистрации и обработки информативного сигнала.

Таблица 3. Сравнение преобразователей пульсового сигнала.

Характеристики датчиков Тип преоб разователя

1 2 3 4 5 6

Чувствительность 1 1 2 1 1 2

Точность 0 1 1 2 1 1

Стабильность 1 2 1 2 0 1

Электромагнитная помехоустойчивость 2 1 1 2 1 1

Механическая помехоустойчивость 1 1 1 1 0 1

Простота использования 1 2 2 2 0 1

Удобство применения 0 2 1 2 1 2

Примечание: 1 - Ультразвуковой; 2 - Пьезоэлектрический; 3 - Импедансный; 4 - Фотоэлектрический; 5 - Механотронный; 6 - Конденсаторный.

(Экспертная оценка: 2 - хорошо, 1 - удовлетворительно, 0 - неудовлетворительно)

ИК-1 ИКО ИК1 ИК2 ИКЗ ИК4 ИК5 л Рис. 10. Информативные признаки пульсовых сигналов двух людей, снятых в идентичных условиях

Сравнительный комплексный анализ по свойствам датчиков показал, что для практического использования по большинству показателей оптимален фотоэлектронный инфракрасный датчик пульсового сигнала с излучением в диапазоне 750-900 нм промышленного производства. Преимущество фотоэлектронного датчика заключается: 1) в устойчивости к механическим помехам; 2) в устойчивости к электромагнитным помехам; 3) в малых размерах датчиков; 4) в малом разбросе параметров и стандартизации характеристик приборов.

Проведен расчет параметров регистрируемых пульсовых сигналов. На основе исходных данных: длительности реализации Тр = 100 секунд, максимальной частоты высших гармоник пульсового сигнала до 10-25 Гц с учетом теоремы Котельникова В. А. выбрана частота дискретизации Рд= 100 Гц. Длина реализации Тр = 100 секунд выбрана из необходимости регистрировать низкочастотные компоненты физиологических показателей организма (артериального давления 10-30 секунд и терморегуляции 50-80 секунд).

С учетом знака сигнала и наличия малоамплитудных пульсовых сигналов необходимый диапазон квантования составит не менее 12 разрядов для 5-вольтового АЦП. Это обусловлено тем, что отношение сигнал/шум при квантовании аналоговых сигналов увеличивается примерно на 6 дБ на каждый разряд и для десяти разрядов составляет около 60-70 дБ, т.е. является достаточно высоким, чтобы пренебречь ошибкой квантования по амплитуде.

Предложен и исследован алгоритм шагового скользящего окна, который по сравнению с классическим алгоритмом имеет быстродействие на два порядка выше.

Алгоритм шагового скользящего окна описывается двумя формулами:

где X - входной сигнал; У - выходной сигнал; \У - весовая функция Хп - промежуточный массив, п=1/т+1 < N - размер массива данных, / = 0, 1, 2, ... ./V, т -размер шага скользящего окна, Т - размер окна.

Исследована зависимость фильтрации от отношения Тс/Т0 (Тс - период сигнала, Тс - размер окна) при различных т/Т0. Зависимость без интерполяции (2) близка к той же зависимости классического алгоритма (1) (рис. 11).

При фильтрации низкочастотных сигналов нет необходимости вычислять среднее значение на скользящем интервале (размер окна) Та для каждого элемента массива. Поэтому значения вычисляются с некоторым шагом т, причем т < Та, чтобы все элементы массива были обработаны. Тогда на один период низкочастотного сигнала Тс будет приходиться к=Т,/т точек. Сигнал, полученный в результате фильтрации восстанавливается путем интерполяции вычисленных значений. В результате уменьшается число промежуточных вычислений, а быстродействие повышается до двух порядков (отношение скорости фильтрации классического Т^ алгоритма к скорости фильтрации алгоритмом шагового скользящего окна Тш), что достигается при линейной интерполяции с весовой функцией \У=1 при увеличении отношения т/Т0. (рис. 11).

(1)

Y; =Zn^{i-n)l m + Zn{n + m-i)/ т,

(2)

су' ГЛ

Рис. 11. Зависимость качества фильтрации от Тс/Т0 и быстродействие фильтрации

Оценены технические факторы регистрации пульсового сигнала, главным из которых является степень прижима датчика. Степень прижима датчика к источнику пульсового сигнала и, соответственно, изменение угла наклона ап-проксимационных зависимостей информативных признаков от давления позволяют оценить преобладающие влияния звеньев регулирующей системы организма человека (центральное или автономные), что связано со стабильностью работы оператора и является одним из критериев отбора претендентов на операторскую деятельность.

В четвертой главе проведен структурный синтез диагностического комплекса и проанализированы факторы влияния на оценку функционального состояния человека-оператора: статические (возраст, рост, вес) и динамические параметры (температура, артериальное давление) для более чем 1500 записей.

Наименьший разброс значений информативных признаков наблюдается при максимальной амплитуде пульсового сигнала, соответствующей оптимальной силе прижима датчика. Параметрами оценки функционального состояния оператора выбраны температура тела (как функция скорости обменных процессов) и артериальное давление. Также необходим учет влияния системных помех на информативные признаки при оценке состояния оператора.

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. Выяснено, что зависимость информативных признаков от системной помехи может быть апроксимирована обратной квадратичной функцией. Установлены ранее неизвестные зависимости регуляции частоты пульсового сигнала от температуры управляющей системы (рис. 13) и артериального давления (рис. 14).

120 - Частота

пульса,

100 - уд/мин

80 -

60 -

40 -

20 -

0 -

мужчины

женщины

35 35,3 35,6 35,9 36,2 36,5 36,8 37,1 I С Рис. 13. Частота системной помехи в зависимости от температуры тела

АДс

160 -| 140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 -0 -

мужчины

женщины

34,6 35,1 35,6 36,1 36,6 37,1 37,6 /,°С Рис. 14. Аппроксимация систолического давления АДс от температуры тела Г

При вычислении уравнений нелинейных зависимостей использованы методы разведочного анализа. В этом случае подбирается нелинейное преобразование, спрямляющее нелинейную зависимость. Для полученного линейного уравнения вычисляются коэффициенты и составляется формула уравнения. Обратным нелинейным преобразованием рассчитывается исходная теоретическая зависимость.

Рассчитанное уравнение среднестатистической зависимости частоты пульсового сигнала от температуры тела аппроксимируется экспоненциальным уравнением (рис. 13) и имеет вид: >'(д:) = л:1 + ехр(к2х-тс3), где х - температура тела в °С, у(х) - частота пульсового сигнала (уд/мин), мужчины: к/ =58, /с2=1,06/°С, к3=35,69; женщины: К] =69, к2= 1,02/°С, к3=35,69. Разброс индивидуальных параметров составляет от 50 до 90 ударов в минуту (при х=35 градусов) и учитывается в значениях коэффициента К:.

Зависимости систолического АДс и диастолического АДд артериального давления от температуры тела / могут быть аппроксимированы тригонометрическим уравнением (рис. 14): ;у(г) = -тс,со$(2;г• (/-к2)/к3) + к4, где у(Г) - артериальное давление (мм. рт. ст.).

Таблица 4. Коэффициенты зависимостей АДс и АДд от температуры тела ?

Показатели К1 к2, С к3, С К4

Мужчины АДс 20 36,4 6,9 135

АДд 20 36,4 9,7 90

Женщины АДс 20 36,3 9,7 130

АДд 20 36,3 21 90

Уменьшение диапазона изменений информативных признаков и получение устойчивых значений, пригодных для оценки функционального состояния оператора, производится предварительной нормировкой значений информативных признаков на частоту пульсового сигнала. В табл. 5 указаны аппроксимацион-ные нормированные на частоту пульса уравнения расчета температуры и артериального давления человека-оператора. Индивидуальные показатели человека-

оператора учитываются в коэффициентах уравнений кгк4 и рассчитываются при отборе до выполнения профессиональных обязанностей.

Таким образом, полученные уравнения позволяют проводить оценку функционального состояния человека-оператора.

Таблица 5. Уравнения расчета температуры и давления оператора

Уравнение

Мужчины: г°= (ИК1-(ехр(-0,038х+7,4)+35)+56)/0,7;

4#C=arccos(-(HK 1 -(ехр(-0,038х+7,4)+11 )/67)* 120/2тг)+125;

Женщины: iu= (ИК1-(ехр(-0,0376х+7,4)+35)+32)/0,27;

4Z7C=arccos(-(HKl-(exp(-0,0376x+7,4)+30)/30)*150/2n)+120;

В таблице 5 г - температура тела в градусах Цельсия, х - частота пульсового сигнала (уд/мин);

Синтез структуры комплекса проводится на основе полученных результа-

тов: 1) в эргатических системах необходим непрерывный контроль состояния динамического элемента системы — человека-оператора в условиях высокого уровня электрических, механических, технологических и физиологических помех; 2) состояние оператора регулируется его внутренней системой управления (нервной), контроль за которой оптимален путем регистрации пульсового сигнала; 3) для пульсового сигнала оптимально применение фотоэлектронного датчика; 4) фильтрация помех производится разработанным и исследованным алгоритмом шагового скользящего окна, имеющим быстродействие до двух порядков выше классического; 5) впервые, на основе частотно-временного анализа пульсового сигнала, установлены новые информативные признаки состояния человека-оператора, позволяющие проводить динамический контроль функциональных параметров организма; 6) на основе новых информативных признаков разработан алгоритм принятия решения оценки состояния оператора (рис. 16).

Соответственно структура комплекса строится в виде двух дифференциальных входных каналов, позволяющих минимизировать внешние помехи (рис. 17). Входной сигнал регистрируется специально разработанным для регистрации пульсового сигнала промышленным фотоэлектронным датчиком перемещения инфракрасного диапазона. Наличие двух фотоэлектронных преобразователей в каждом датчике также устраняет внешнюю помехи. Техническая реализация в виде блок схемы ввода сигналов комплекса и фото, приведены на рис. 17 и рис. 18.

Зарегистрированный сигнал поступает на усилитель с линейной амплитудно-частотной характеристикой в диапа-

I Принятие решення

Рис. 16. Алгоритм принятия решения о функциональном состоянии человека-оператора

зоне 0,25-300 Герц. Нижняя граница обусловлена необходимостью подавления помех, не связанных с физиологическим процессом. Верхняя граница обусловлена отсутствием биомеханических колебаний в области выше 300 Герц. Затем сигнал преобразуется в цифровой код и вводится в компьютер для дальнейшей обработки.

Алгоритм принятия решения учитывает: а) вычисление информативных признаков; б) учет статических показателей системы (возраст, рост, вес); в)

Д1 д2 — — 0 » £ С> —1

_ МРи .. АОС *—

Индикация решения

Д| Д> - Датчики пульсового сигнала; Рис. 17. Блок схема прибора

расчет динамических параметров системы регулирования (температура тела, артериальное давление); г) сравнение рассчитанных значений с эталонными значениями; д) принятие решения по величине отклонений о следующем этапе контроля или направления на дополнительный медицинский контроль.

Заключение

В работе показано, что для достижения высокой надежности функционирования человеко-машинных систем существует объективная необходимость разработки методов контроля состояния человека-оператора в реальном масштабе времени и технических средств реализации таких методов. С целью решения этой задачи:

1. Впервые выполнена декомпозиция параметров регулирования человеческого организма, как элемента автоматизированного управления человеко-машинных эргатических систем. Показано, что этот динамический элемент находится в условиях многофакторного воздействия и помех, и нуждается в непрерывном контроле своего состояния.

2. Разработан метод графоаналитического представления состояния человека-оператора как динамического элемента эргатических систем, который поз-

воляет проводить отбор кандидатов на операторскую деятельность и оценку состояния человека-оператора

3. Впервые разработан метод анализа электрических сигналов сердечнососудистой системы (пульсовых сигналов) человека, на основе их частотно-временного представления, позволяющий выделять новые устойчивые информативные признаки состояния организма оператора и проводить контроль состояния оператора в реальном масштабе времени и в условиях помех.

4. Разработана методика оценки функционального состояния человека-оператора по информативным признакам пульсовых сигналов в реальных условиях профессиональной деятельности и реальном масштабе времени, обеспечивающая улучшение качества профессионального отбора и контроля операторов.

5. Создан алгоритм автоматизированного профессионального отбора кандидатов на осуществление операторской работы по управлению критическими (и иными опасными) технологиями, позволяющий проводить заблаговременный и динамический контроль функционального состояния оператора и принимать решение о работоспособности оператора.

6. Выполнен параметрический синтез диагностического комплекса состояния человека-оператора системы реального времени.

7. Создан мобильный диагностический комплекс, применение которого позволяет повысить на порядок скорость принятия решения о состоянии человека - оператора управляющей эргатической системы реального времени.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Марюхненко B.C. Системный анализ состояния человека-оператора в автоматизированной системе управления / B.C. Марюхненко, С.А. Дудин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2014. - №2(42). -С.150-163.

2. Дудин С.А. Дифференциально-интегральные преобразования модельных сигналов / С.А. Дудин // Радиотехника. - 2011. - №6. - С. 37-41

3. Дудин С.А. Некоторые закономерности вариабельности частоты пульса / С.А. Дудин, Г.И. Занданова // Биофизика. - 2011. - Т.56. - №4. -С. 726-731.

4. Дудин С.А. Исследование дифференциально-интегральных преобразований пульса / С.А. Дудин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2010. - №3. - С. 583-588.

5. Дудин С.А. Зависимость спектральных характеристик пульса от некоторых физиологических параметров / С.А. Дудин, Г.И. Занданова // Естественные и технические науки. - 2010. - №2. - С. 76-80.

6. Дудин С.А. Сравнительная оценка дифференциально-интегральных преобразований пульса / С.А. Дудин, Г.И. Занданова // Естественные и технические науки, 2010. - №2. - С. 81-84.

7. Дудин С.А. Характеристика пульсовой волны как физического процесса / С.А. Дудин // Медицинская физика. - 2010. - № 3. -С. 65-73.

8. Дудин С.А. Возможные резонансы в сосудистой системе / С.А. Дудин // Радиотехника. Динамика сложных систем. - 2010. - №1. - С.27-31.

9. Дудин С.А. О высокочастотной компоненте ритмограммы сердца / С.А. Дуднн, В.В. Бороноев // Биофизика. - 1996. - Т. 41. - № 6. - С. 1309-1311.

10. Информационная система мониторинга состояния здоровья студентов и сотрудников Бурятского государственного университета / JI.B. Аюшеева, Т.Г. Дармаев, С.А. Дудин и др. // Вестник Бурятского государственного университета. - 2010. - №9. - С. 244-251.

11. Бороноев В.В., Критерий оценки функционального состояния внутренних органов по параметрам пульса / В.В. Бороноев, С.А. Дудин // Измерительная техника. - 1997. - №12. - С. 48-50.

12. Дудин С.А. Алгоритм фильтрации сигнала повышенного быстродействия / С.А. Дудин, Бороноев В.В. // Радиотехника. - 1994. - № 7. - С. 57-61.

В других изданиях и публикациях

13. Дудин С.А. Комплекс для оценки состояния человека-оператора по пульсовому сигналу / С.А. Дудин // Современные проблемы радиоэлектроники и связи: матер. XII всерос. конф.- Иркутск, 2013. - С. 38-40.

14. Дудин С.А. Принципы частотной оптимизации биологических и технических систем / С.А. Дудин // Обобщенные постановки и решения задач управления: матер. V междун. симп. - Улан-Батор, 2010. - С. 91-93.

15. Дудин С.А. Дифференциально-интегральный метод анализа сигналов / С.А. Дудин // Медфизика-2010: матер. III Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии. - М., 2010. - 4.4. - С. 311.

16. Вариабельность некоторых параметров периферического пульса от степени прижима артерии / С.А. Дудин, Г.И. Занданова, Ф.В. Хандаров, А.С. Цыбиков // Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы: матер. III междунар. конф. - Улан-Удэ, 2010. - С. 126-132.

17. Дудин С.А. Система диагностики и коррекции организма человека / С.А. Дудин // Методы и алгоритмы принятия эффективных решений: матер, междунар. конференции. - Таганрог, 2009. - Ч. 4. - С. 19-23.

18. Dudin S.A. Some Regularities of the Pulse Rate Variability. / S.A. Dudin, G.I. Zandanova // Biophysics. - 2011. - Vol. 56, № 4, - pp. 704-708.

19. A. C. № 898465 СССР, МКИ G 06 К 9/62. Устройство для распознавания образов / С.А. Дудин, А.Г. Карпов, О.М. Раводин (СССР). - №2918696/1824; заяв. 30.04.80; опубл. 15.01.82, Бюл. №2. -2 с.

20. А. С. №873779 СССР, Устройство для наведения движущихся объектов / А.Г. Карпов, О.М. Раводин, С.А. Дудин (СССР). - №2942812; заяв. 13.06.80; опубл. 15.06.81.

21. А. С. № 778521 СССР, МКИ G 01 S 13/66. Устройство для управления объектом по карте местности. / С.А. Дудин, А.Г. Карпов, О.М. Раводин (СССР). - №2791162/18-09; заяв. 6.07.79; опубл. 14.07.80. - 6 с.

Подписано в печать 26.06.2015. Формат 60 х 90 / 16. Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Зак. 31 к.

Отпечатано в издательстве ФГБОУ ВО «Иркутский национальный исследовательский технический университет» 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83