多参数关联分析（共8篇）
多参数关联分析 篇1
0 引言
在平面磨削尤其是光学玻璃等脆性材料的高精度平面磨削中,平面度和表面粗糙度是衡量磨削质量的重要标准。平面磨削较为复杂,砂轮转速、进给方式、进给速度、磨削深度、磨削液浓度和磨削时间都是影响平面度和表面粗糙度的重要加工工艺参数。为了改进加工质量,提高磨削效率,需要一种有效的方法来选择最优的工艺参数。
按国际惯例,控制论中,信息量多少常以颜色深浅来表示。信息充足、确定(已知)的为白色,信息缺乏、不确定(未知)的为黑色,部分确定与部分不确定的为灰色。灰色系统理论由华中科技大学邓聚龙教授于1982年提出[1],它以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息进行生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。
现有的文献多是对工件材料的工艺参数进行优化。Taylor[2]最先将最优速度的概念引入金属加工中,而后出现了许多以达到更好经济效益为目的的优化加工参数方法。Bhattacharyaa等[3]用拉格朗日乘子法来寻求最优切削参数;Ermer[4]使用几何编程法来寻求最优切削参数。王剑彬等[5]以最高生产率为目标函数,运用模糊优化设计方法确定磨削加工中最佳的磨削参数。还有很多研究者根据实际生产现场条件调整影响磨削的因素来安排多因素实验,并建立对生产实践具有指导意义的数学模型,进而优化工艺参数。平面磨削的磨削机理复杂,加工工艺参数的选择主要依靠人的经验,而影响平面磨削质量的因素众多,除了工艺参数外,磨床发热、振动等也会对最后的磨削质量产生较大的影响。在实际加工生产中,很难对机床发热、主轴热变形以及振动等非工艺参数的影响因素进行测量,进而寻找其与加工质量的关系。
本文利用灰色关联度分析方法来优化平面磨削中多个参数因素,在含未知信息的情况下利用灰色理论研究最优工艺参数选择方法。通过灰色关联度分析方法不但可以确定最优工艺参数,还可以确定出对平面磨削影响最大的加工工艺参数因素以及参数因素的排序。实验证明该方法是有效、可行的。
1 实验方案拟定
1.1 光学玻璃
平面磨削实验的工件材料为K9玻璃,其努氏硬度为5.5级。衡量光学玻璃磨削效果的主要指标有光学玻璃的折射率,在机械加工中,主要是利用光学玻璃的表面粗糙度和平面度来反映折射率的大小。
1.2 超精密平面磨床
实验使用德国斯来福临公司生产的K-PT型精密平面磨床,该磨床不仅保持了平面成形磨床高刚性和高精密的特点,而且其交互式的人机界面和灵活简便的操作面板使得编程和操作工作非常轻松舒适。该磨床的三个进给轴均采用高精度直线滚子导轨和精密预紧循环式滚珠丝杠,配以交流伺服马达进行驱动,Y轴和Z轴标配直线光栅尺,能够实现高精度的成形磨削。其主轴最高转速4500r/min,工件主轴有很高的刚度、回转精度和振动吸收率,磨削深度能控制在0.1μm之内,采用金刚石砂轮磨削工件时调配进口日本磨削油作为冷却液。
1.3 实验工作
在平面磨削K9玻璃的实验(图1)中,使用金刚石砂轮作为磨具。
实验中考虑如下工艺参数:砂轮转速(m/s)、进给方式、进给速度(mm/min)、磨削深度(μm/次)、磨削时间(min)。平面磨削的效果主要考虑以下两方面:①表面粗糙度Ra;②平面度f。使用日本Mitutoyo公司生产的SJ-201表面粗糙度测量仪进行表面粗糙度测量,使用Micro-Epilon公司生产的CapaNCDT6300平面度测量仪进行平面度测量。
实验中各个因素的取值条件如表1所示。
在平面磨削中,平面磨床的砂轮主轴方向为Y轴方向,砂轮主轴上下移动的方向为Z轴方向,砂轮左右移动方向为X轴方向。进给方式表示沿Y轴方向砂轮的运动方式,进给速度表示沿X轴方向工作台的速度,在平面磨削中,工作台是来回往复运动的。砂轮磨削深度表示沿Z轴方向砂轮每次进给的磨削量。
根据表1,全部实验因素的组合需要45=1024次,这是不现实的。在本实验中,使用Taguchi法来设计正交试验表(采用Taguchi法设计多特性参数很有效)。根据Taguchi法的正交设计[6,7],实验设计了一个L16的正交序列,如表2所示,实验结果亦总结在表2中。
注:因素A、B、C、D、E分别表示砂轮转速(m/s)、进给方式、进给速度(mm/min)、磨削深度(μm/次)、磨削时间(min)。下同。
2 灰色关联度分析
在一个灰色系统中,各个因素之间的关系是不确定的[8,9]。在灰色系统理论中,灰色关联度研究就是研究给定系统中一个主要影响因素和其他因素之间的关系。当实验模糊或者实验方法不确定时,灰色分析可以补偿统计回归缺失的信息[10]。灰色关联度研究实际上是测量不同序列数据的绝对值的差异性,进而将序列之间近似的关系显示出来[11]。
2.1 实验数据预处理
在一个数据序列中,由于因素的范围和单位不同,所以需要对数据进行预处理。同时,当数据序列的范围太大,或者数据序列的目的方向不同时,同样需要对数据序列进行预处理。数据预处理就是将原始数据序列转化为对比数据序列。由于数据序列的特点多样,所以在灰色关联度研究中有多种数据预处理方法[12]。
若原始数据序列特性是“越高越好”,则对原始数据序列处理的公式如下:
i=1,2,…,m;k=1,2,…,n
若原始数据序列特性是“越低越好”,则对原始数据序列处理的公式如下:
若原始数据序列特性是达到某一特定值最好,则对原始数据序列处理的公式如下:
而最简单的数据预处理方法就是用整个数据序列除以统计所得的第一行数据的值,即
式中,m为实验次数;n为数据序列参数的个数;xoi(k)为原始数据序列;x*i(k)为经过数据预处理后得到的数据序列,即对比序列;maxxoi(k)为原始数据序列中值最大者;minxoi(k)为原始数据序列中值最小者;xo为特定值。
2.2 灰色关联系数与灰色关联度
在灰色关联度分析中,两个系统或者两个序列之间的关联性就是灰色关联度。数据预处理之后,第k个参数特性在第i次实验中的灰色关联系数ξi(k)为[10,11,12]
Δoi(k)=|Xo(k)-x*i(k)| (6)
式中,Δoi(k)为参考序列Xo(k)与对比序列x*i(k)的偏差;ψ为偏差系数,ψ∈[0,1],ψ的值根据实际系统来调节,ψ越小,说明偏差越大,通常ψ=0.5。
得到灰色关联系数以后,就要根据其平均值来求灰色关联度[10,12]。灰色关联度计算公式如下:
然而,在真实的工程系统中,不同参数因素的重要性是不同的。这时灰色关联度就由式(7)扩展为[10,12,13]
这里,ωk是因素k的标准化度量,如果度量相同,则式(7)、式(8)是相等的。
灰色关联度γi表示参考序列Xo(k)与对比序列x*i(k)的相关程度。如果两个序列是相同的,那么灰色关联度的值为1。灰色关联度还能够反映对比序列对参考序列的影响程度。因此,如果某一对比序列比其他对比序列更能影响参考序列,那么该对比序列的灰色关联度要高于其他对比序列的灰色关联度。
3 实验结果分析
在平面磨削中,表面粗糙度和平面度值都是越小越好,那么对数据进行预处理时,将表2中粗糙度结果和平面度结果代入式(2),分别得到粗糙度的对比序列和平面度的对比序列,如表3所示,即将粗糙度结果Ra作为一个原始序列,平面度结果f作为一个原始序列,代入式(2),分别得到粗糙度和平面度的对比序列。
偏差序列按照式(6)计算,如下所示:
Δo1(1)=|Xo(1)-x*1(1)|=
|1.0000-0.4727|=0.5273
Δo1(2)=|Xo(2)-x*1(2)|=
|1.0000-0.1613|=0.8387
因此,Δo1=(0.5273,0.8387),用同样的计算方法将i=1,2,…,16代入式(6),计算得到Δoi列于表4中。根据表4的结果, Δmin和Δmax的值为
Δmin=Δ02(1)=Δ011(2)=0
Δmax=Δ04(1)=Δ04(2)=1.00
将偏差系数ψ代入式(5),计算灰色关联系数。如果所有的因素参数重要水平相同,ψ的值即为0.5。在这个L16正交排列的实验中,可以用式(5)和式(8)计算每次实验的灰色关联系数和灰色关联度,如表5所示。
根据表2的实验设计,可从表5和图2中看出实验11拥有最高的灰色关联度,因此,实验11的加工工艺参数是16次实验中同时具有最小表面粗糙度、最小平面度的最优加工工艺参数,即A3、B3、C1、D2和E4代表的最优平面磨削工艺参数(砂轮转速为15m/s(水平3)、进给方式为间隔3.5mm(水平3)、进给速度为60mm/min(水平1)、磨削深度为3μm/次(水平2)、磨削时间为240min(水平4))为最优加工工艺参数。
除了可以寻找到获得最好平面磨削加工质量的最优加工工艺参数以外,灰色关联度分析还可以计算磨削工艺参数每一水平的灰色关联度平均值。计算过程如下:①将正交排列中的灰色关联度依照参数水平分组;②计算平均值。例如,因素A(砂轮转速)在水平1时的灰色关联度平均值
表6中的灰色关联度表示参考序列与对比序列各个水平之间的关系,灰色关联度越大表示对比序列与参考序列之间的关联性越大[12]。换言之,不考虑参数种类,关联度越大表示某参数水平的特性越好[13]。因此,具有最大关联度的工艺参数水平即是最优的工艺参数。表6中,带星号“*”的关联度表示平面磨削效果更好的因素水平的关联度。基于表6,表面粗糙度和平面度的最优加工工艺参数是A3、B2、C3、D2和E2,即砂轮转速15m/s(水平3)、进给方式为连续7%(水平2)、进给速度120mm/min(水平3)、磨削深度3μm/次(水平2)、磨削时间120min(水平2)。
图3示出了平面磨削各因素水平特性的灰色关联度,最大的δmax值即为对平面磨削质量影响最大的参数因素。在表6中,最大的δmax值为0.3099,所以砂轮转速对平面磨削的质量影响最大。同样,可以对各个参数因素对平面磨削质量的影响进行排序,依次是砂轮转速(A)、进给速度(C)、磨削深度(D)、磨削时间(E)、进给方式(B)(0.3099>0.2671>0.2172>0.2082>0.1226)。
通过实验设计与分析可以发现,灰色关联分析能够衡量磨削质量与工艺参数之间的关联程度,它可以选取一组使得关联度最大的工艺参数的因素水平组合,同时分析出在哪一种工艺参数与磨削质量之间的关联程度最大,即对磨削质量影响最大。在实际加工中,机床振动、机床发热都会对磨削质量产生一定的影响,如机床发热会使主轴产生一定的热变形,从而影响加工精度。在现代数据分析中,方差分析仅适用于考虑到的因素水平,对于未知的影响因素(如机床振动等),都没有办法详尽合理地去分析;在回归分析中,对于满足基本假设的回归模型,回归分析理论已经成熟,但对于违背基本假设的回归模型的参数估计仍然有很多问题需要解决,而且对未知参数的非线性问题,有多种非线性回归,需要根据实际情况来选择。与方差分析和回归分析相比较,灰色关联分析更适用于研究平面磨削工艺。平面磨削中,未知的影响因素较多,无法一一具体分析,灰色关联分析将所有未知的因素对平面磨削质量的影响都考虑却不进行具体的研究分析,仅仅研究在未知影响因素存在的条件下,哪种工艺参数是最优的。实验证明了灰色关联分析对一个系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态过程分析,简单有效。
4 结语
本文在平面磨削过程中,用灰色关联分析的方法对多个特性(粗糙度和平面度)的最优加工工艺参数进行了筛选,得出了灰色关联分析是一种研究平面磨削最优工艺参数的方法。表面粗糙度和平面度是衡量平面磨削质量的两个参数,通过平均灰色关联度分析,找到砂轮转速是对平面磨削质量影响最大的因素。各个参数因素对平面磨削质量的影响顺序为:砂轮转速、进给速度、磨削深度、磨削时间、进给方式。实验结果证明该方法可以有效地改进平面磨削加工质量。
该方法还可以推广到不同的加工工件材料,不仅仅是脆性材料,对于金属等塑性材料同样适用,更进一步,在外圆磨削、车削、钻削中也适用。本文的灰色关联度分析法还可以进一步完善,针对实际的平面条件,考虑更多的加工工艺参数与条件,例如磨削液浓度、光学玻璃的其他表面质量参数等,从而优化更多的加工工艺。
多参数关联分析 篇2
双参数奇异摄动问题并行多步混合方法的误差分析
奇异摄动初值问题出现于很多实际应用中.它们可被看作一类特殊刚性问题.但因它们的`特殊的结构,而不能完全被B-理论覆盖.目前已有线性多步法、Runge-Kutta方法、Rosenbrock方法、一般线性方法关于奇异摄动问题的定量误差分析结果.给出了一类A (α)-稳定的并行多步混合方法关于双参数奇异摄动初值问题的定量误差分析结果;数值试验进一步表明了结论的正确性.
作 者：赵永祥 肖爱国 ZHAO Yong-xiang XIAO Ai-guo 作者单位：湘潭大学数学与计算科学学院,湖南省科学工程计算与数值仿真重点实验室,湖南,411105刊 名：系统仿真学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION年，卷(期)：200719(17)分类号：O241.81关键词：奇异摄动问题 并行多步混合方法 双参数 误差
多参数关联分析 篇3
报警模块是企业能源管理系统中的必要模块, 随着生产的不断运行, 在实时数据库中产生大量的历史报警记录。利用关联规则模型找到报警参数之间的关联影响关系, 找出哪些报警参数一直在同步发生, 有可能是哪些报警参数影响了其他参数的报警发生等, 通过关联规则模型找出这些关联关系, 为生产系统和设备的状态监测与故障分析提供了依据[3]。本文基于上述实际的应用需求, 考虑以已经实施的企业能源管理系统的数据平台为基础, 建立了报警参数的关联规则模型, 并进行关联报警模块开发, 运用到实际生产中去。
1 关联规则模型
关联规则挖掘 (Association rule mining) 是数据挖掘中最活跃的研究方法之一, 可以用来发现事情之间的相互联系, 最早是Agrawal等人于1993年首先提出, 为了挖掘顾客交易数据库中不同商品之间的关联规则问题, 以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究[4]。
关联规则揭示了事务之间的某种关系, 支持度和置信度总是伴随着关联规则存在的, 它们是对关联规则必要的补充。
对某条关联规则而言, 如A→B (support=45%, confidence=90%) 。
其中support=45%为支持度, 是在所有的事务中A和B同时出现的概率。而confidence=90%为置信度, 是所有事务中, 在出现A的情况下出现B的概率, 即条件概率。
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。给定一个事务集D, 计算所有关联规则的支持度和置信度, 将满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则提取出来, 最终得到最优关联规则[5]。
模型步骤: (1) 获取某一时间段的模型样本数据; (2) 将模型数据转化为0-1矩阵; (3) 将得到的0-1矩阵代入到Apriori模型中; (4) 根据设定的支持度、置信度和最大事务集阈值, 得到最优关联规则[6]; (5) 根据因果支持度阈值得到最优因果关联规则; (6) 计算最优因果关联规则预警时间[7]。
2 流程工业参数报警的关联规则实现
流程工业指主要生产过程为连续生产 (或较长一段时间连续生产) 的工业, 特点是原材料通过一系列连续的化学反应和物理变化得到要求的产品, 其加工顺序是固定不变的, 生产设施按工艺流程布置, 生产过程连续不间断, 而且机理复杂、数据信息量大、处理难度较大, 对管理控制的协调性、实时性、可靠性要求较高。
流程工业常常处于十分恶劣的生产环境。因此, 生产安全可靠是流程工业的首要任务, 对一些关键设备和关键生产过程必须有故障报警[8]。由于报警系统只是被动的显示报警参数的报警信息, 不能提前得到设备报警的信息[9]。如果我们能够提前判断设备运行状态并及时做出操作调整, 就会减少参数报警的出现, 起到保护运行设备和保障生产的作用[10]。
因此, 本文建立了关联规则模型, 找出报警参数的关联参数及预警时间, 可以提前对关键报警参数进行预警, 并及时做出调整。
2.1 关联规则模型数据
从数据库获取的样本数据是报警参数的指标名称、开始时间、结束时间和报警时长, 为了便于模型计算, 需要将这些数据转换成0-1矩阵。具体步骤如下:首先找到样本数据中所有报警开始时间的最早时间和所有报警结束时间的最晚时间, 将其定义为模型的时间区间, 然后考虑到参数报警有一定的时间延迟, 因此需对时间区间进行切片, 步长为h=180s, 最后根据报警参数得到 (EndTime-BeginTime) /h行N列的0-1矩阵, 其中N为报警指标参数的个数。
2.2 模型规则
筛选规则:选取客户关注的报警参数在关联规则右侧, 及客户关注的报警参数不会出现在箭头左侧的关联规则。
因果规则:根据关联规则, 找出箭头前面的所有报警参数的报警时间都在目标参数报警开始时间之前的, 并记录一次因果计数, 最后得到的因果次数占总次数的比例即为因果支持度。
2.3 关联规则模型过程实现
将整理后的0-1矩阵代入到关联规则模型中去, 设定支持度和置信度阈值及最大事务集个数n, 同时根据目标客户关注的报警参数, 并根据筛选规则, 最后得到最优关联规则。
模型得到的最优关联规则只是表示它们之间的关联关系, 即该事务发生的概率, 没有显现出前后之间的因果关系, 根据因果规则及人工经验, 可以找出箭头前后具有因果关系的关联规则, 用于参数报警预测。若计算得到的因果支持度大于设定的因果支持度阈值, 则该关联规则是具有前后因果关系的, 删除那些无效的关联规则, 最后得到最优关联规则, 并计算规则中的所有报警时差, 根据正态分布得到报警时差的95%置信区间, 作为未来报警参数预测时间区间。
3 案例分析
以某发电厂为例, 选取2013年1月10日-2013年6月10日所有报警参数的报警记录, 运用Matlab软件编程, 设定支持度阈值为0.25, 置信度阈值为0.9, 因果支持度阈值为0.75, 最大事务集个数为5, 运行程序, 得到的运行结果如下。
根据表2中的目标报警参数的预警时间, 当目标报警参数前面的关联报警参数发生报警的时候, 预示着在未来多长时间内, 有95%的概率目标报警参数发生报警。操作人员可以在目标参数发生报警之前, 对设备关联参数及时做出调整, 避免发生一些不必要的损失。
4 结论
锅炉主蒸汽压力控制是锅炉控制的重要环节, 关系到蒸汽质量, 生产安全的重中之重。影响锅炉蒸汽压力参数的变量如:炉温、水温、液位等则属于热惯性大、反应迟缓的慢对象, 这大大增加了控制的难度。根据蒸汽压力控制难等特点, 通过关联规则模型, 找出这些报警参数的关联关系及预警时间, 可以提前对参数做出调整, 使得锅炉始终在最佳状态下运行, 从而达到最大的经济效益和使用效益。
摘要：流程工业信息化系统中为保证安全生产会设置许多报警参数, 这样在信息系统数据库中存在了大量的报警记录。本文从数据挖掘的角度出发, 对报警记录运用关联规则算法模型挖掘, 找出多参数同时报警的关联规则[1], 并根据参数报警的先后顺序, 将报警规则作为重点参数报警的原因分析指导和预警条件[2], 使运行人员对参数报警有更深入的认识, 指导系统和设备的安全运行。
关键词：流程工业,参数报警,关联规则
参考文献
[1]ISAM ELAYYADI, SALIMA BENBERNOU, MOURAD OUZIRI, MUHAMMAD YOUNAS.A tensor-based distributed discovery of missing association rules on the cloud[J].Future Generation Computer Systems, 2013, 3:49-56.
[2]PANNAPA CHANGPETCH, DENNIS K J LIN.Selection of multinomial logit models via association rules analysis[J].WIREs Comp Stat, 2012, 51:68-77.
[3]毛国君, 殷立娟, 王石.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社, 2007:91-125.
[4]张小刚.关联规则挖掘及其在复杂工业过程控制中的应用研究[D].长沙:湖南大学, 2002.
[5]马盈仓.挖掘关联规则中Apriori算法的改进[J].计算机应用与软件, 2004.21 (11) :82-83.
[6]郑元兵, 孙才新, 李剑, 等.变压器故障特征量可信度的关联规则分析[J].高压电技术, 2012.38 (1) :82-87.
[7]郭崇慧, 张震.基于组合评价方法的关联规则兴趣度评价[J].情报学报, 2011, 30 (4) :353-360.
[8]刘红, 吴四.多维关联规则数据挖掘在船舶价格影响因素分析中的应用[J].上海海事大学学报, 2013 (4) :31-37.
[9]苏立, 南海鹏, 等.关联规则分类的数据流挖掘方法在水电机组故障诊断的应用[J].西安理工大学学报, 2012 (1) :106-110.
多参数关联分析 篇4
关键词：灰色关联分析,多因素,灰色关联度,交通事故
近年来, 随着我国经济的迅猛发展, 汽车拥有量和交通运输量的不断增加, 使得我国成为世界上道路交通安全事故最多的国家, 事故致死率高, 经济损失严重[1]。2009年世界卫生组织发布的首份《道路安全全球现状报告》指出, 每年全世界有127万人死于道路交通事故, 报告预测说, 如果道路交通安全状况不加以改善, 到2030年, 全球每年死于交通事故的人数将达到240万[2,3]。在我国, 从1996年开始, 道路交通事故死亡人数占全国总死亡人数的比例逐年攀升, 2001年达到峰值82%, 道路交通事故死亡人数的增长速度快于全国总死亡人数的增长速度[4]。
不难看出, 交通事故不仅危及人的生命安全和家庭的不幸, 更给社会造成了巨大的灾难和损失。因此, 分析和研究道路交通事故与其相关影响因素之间的关系, 笔者运用灰色系统理论, 定量分析了交通事故多因素与事故间的关系, 这对于交通部门加强道路安全管理和交通事故的控制具有重要意义。
1 道路交通事故致因的多因素灰色关联分析
1.1 灰色关联分析
灰色关联分析法是灰色系统理论中提出的可供分析系统各因素或系统各方案关联程度的一种方法。该方法克服了系统分析中传统定数理统计法等的缺陷, 具有对样本量大小要求不高和不需要其具有典型概率分布等优点, 而且其分析的结果更客观、符合实际[5,6]。
道路交通系统是一个复杂的系统, 道路交通事故的成因也是多种多样的。而交通事故是一个随机事件, 其本身具有偶然性和模糊性。灰色关联分析法能够通过计算系统因子与主行为因子之间的微观或宏观接近, 确定系统因子对主行为的贡献测度[7,8]。
1.2 方法步骤
1.2.1 数据的无量纲化处理
由于各数据列的单位或初值不同, 为了使其具有可比性, 需对原始数据进行无量纲化处理。以便比较不同量纲和不同量级的因素。本文笔者采用数据均值化方法, 即
1.2.2 求关联系数中的两极差
1.2.3 求关联系数
参考数列x0 (k) 和直接比较数列xi (k) 在k时刻的关联系数为loi (k) , 其表达式如下:
式中, ξ-分辨系数, 取值在 (0, 1) 之间, 一般取0.5。
1.2.4 求关联度
综合各点的关联系数, 得到比较数列xi (k) 与参考数列x0 (k) 的关联度, 即
2 实例分析
2.1 确定数列、选取数据
根据2005-2010年河南省交通事故的统计资料情况 (表1) , 选取事故起数、死亡人数受伤人数和直接经济损失为参考数列, 记为:x1 (0) x2 (0) x3 (0) x4 (0) 。
选择下列与交通事故危险性相关的因子作为比较数列, 记为xi: (1) 酒后驾车xi; (2) 超速行驶x2; (3) 疏忽大意x3; (4) 违章操作x4; (5) 刹车失灵x5; (6) 转向系统失效x6; (7) 路况、环境x7; (8) 其他x8。
注:数据来自河南统计年鉴
2.2 数据的无量纲化处理
由公式 (1) , 得到无量纲化处理过的数列值, 如表2。
2.3 求关联系数
由公式 (2) , 得到不同数列在不同时刻k的灰色关联系数, 如表3。
2.4 求各因素的关联度
由公式 (3) , 得到多因素与事故起数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失的灰色关联度。如表7。
3 结论
(1) 通过计算得出的多因素与交通事故起数的灰色关联度, 可知:γ13 (0) >γ14 (0) >γ12 (0) >γ15 (0) >γ11 (0) >γ16 (0) >γ18 (0) >γ117 (0) , 表明不同因素对事故发生的影响程度不同, 从中可知, 驾驶员的粗心大意和超速行驶与事故起数的关联度最大, 是事故发生的最主要因素。所以应加大驾驶员的教育, 同时加大惩罚力度, 最大程度的杜绝这一现象发生。路况环境因素对其影响小。
(2) 由多因素与事故死亡人数的灰色关联度可知:γ24 (0) >γ25 (0) >γ22 (0) >γ23 (0) >γ21 (0) >γ26 (0) >γ27 (0) >γ28 (0) 。可以看出, 违章操作因素对事故死亡人数的影响最大。因此, 在实际运行中, 对各种违规驾驶行为都不能掉以轻心, 应采取积极措施制止。
(3) 由计算出的多因素与事故受伤人数的灰色关联度, 得出其灰色关联顺序。可知, 超速行驶因素与受伤人数关联度最大, 它与伤亡人数有着最紧密的联系, 疏忽大意因素次之。路况环境因素与受伤人数关联度较小, 但也不能因此忽视了这一因素, 它也是发生交通事故的普遍因素之一, 应加强这方面的管理。
(4) 同理, 多因素与直接经济损失的灰色关联顺序为:γ44 (0) >γ41 (0) >γ45 (0) >γ42 (0) >γ46 (0) >γ43 (0) >γ47 (0) >γ48 (0) 。可看出, 违章操作因素和酒后驾驶因素对事故的直接经济损失影响最大。
综述, 所谓灰色系统, 是部分信息明确, 部分信息不明确的系统。本文笔者运用灰色关联分析的方法, 分析了多因素与交通事故间的联系。该方法对于弄清事故的原因, 控制事故发生的因素, 提前预防事故和减少事故的发生具有较大经济意义和实用价值。
参考文献
[1]吕建新, 田杰, 刘银, 道路交通事故的致因分析与控制策略, 2008 (5) :123-124
[2]北青网http://www.ynet.com, 据统计:全球每年127万人死于道路交通事故, 2009, 8, 25.
[3]陈蕾, 陈任标.交通运输外部成本问题初探[J].综合运输, 1999 (8) .
[4]折欣, 道路交通事故致因分析方法研究[D].上海:同济大学交通运输工程学院, 2008 (6) :1-2.
[5]邓聚龙, 灰色系统基本方法[M].武汉:华中工学院出版社, 1987:17-19.
[6]刘思峰, 党耀国, 方志耕等, 灰色系统理论及其应用 (第三版) [M].北京:科学出版社, 2004:50.
[7]王岩, 公路交通事故危险性与事故原因的灰色关联分析[J].中国安全科学学报, 2006 (8) :56-60.
多参数监护仪的质控及分析 篇5
医疗设备质量控制的目的是运用管理和医学工程技术手段确保临床应用质量和患者安全,提高医院综合效益。为贯彻实施《军队卫生装备质量控制实施通用要求(试行)》和《卫生装备质量控制检测规范(试行)》,促进医院卫生装备质量控制管理的建设,达到医院卫生装备质量可靠、安全有效的目标,根据军队卫生装备质量检测技术规范,作为首批列入卫生装备质量控制的项目,从2008年起每年对全院多参数监护仪进行检测和质量控制,同时开展新设备入院验收鉴定和维修后检定。严格按照检测规范操作,对每台设备进行年度检测建档,确保军队卫勤保障和医疗工作的安全、稳定开展。对于被质控和计量的设备,做到未检定合格的不能用于临床、未经过培训的人员不能操作设备[1]。
监护仪是经典的医疗设备,它可实时监测患者的生命状态,是危重患者救治所必需的仪器,在医院中起着重要的作用。通过24 h对患者心电、心率、血压、体温、呼吸及血氧饱和度等生理参数的监测、存储、显示和分析,对超出设定范围的参数发出报警,提醒医护人员及时进行抢救。
2 监护仪质控结果
目前,我院共有飞利浦、通用(GE)、日本光电、北京福田、深圳迈瑞、广东宝莱特等品牌多参数监护仪100多台,使用的多参数监护仪质控检测设备为:美国福禄克PS420多参数患者模拟器,美国福禄克BP Pumn 2L无创血压分析仪,美国福禄克Index 2XLFE血氧饱和度检测仪。根据临床医疗需求,采取科室送检和床旁检测的方式,2009年度共检测多参数监护仪100多台。
3 质控结果分析
通过质控和检测,29台监护仪不合格,存在问题见表1。
注:1 mm Hg=133.322 Pa
其存在的问题主要有:(1)监护仪用的心电导联线、血压袖带、血氧指套/夹均属于耗材,由于实行成本核算,科室从经济效益考虑,更换不及时,5导联心电导联线折断1根或2根,造成心电仅能测一个导联,呼吸数值测不出。(2)血压袖带漏气,造成血压测不出,监护仪多次充放气或高压测不出。(3)有的科室为减少成本,将台式血压计袖带接到监护仪上使用,致使血压值比标准监护仪血压袖带血压值偏差20~30 mm Hg。(4)血氧指套、指夹损坏,无法稳定地套夹在指端,使得连线接触不良,致使血氧波形、血氧值测量不准确或时有时无。(5)个别机型开机后,血氧指套静止放置情况下(未连接患者),血氧基线就开始波动,并无法形成稳定基线,此种情况属于设备设计缺陷。在检测过程中,原装进口耗材与国产替代耗材的检测数值并无明显差别,说明国产耗材技术达到要求。
监护仪的正确使用和维护,对患者生理参数的准确测量、提高设备的使用率和完好率具有非常重要的作用。目前,医院受编制影响,临床医护人员配备少,无法做到专人操作和保养,这就需要工程人员定期到科室对医护人员进行设备操作培训,在实际使用中应注意以下几点[2]:
(1)心电的监护。心电电极尽量安放在皮肤组织柔软的部位,安放时先用酒精擦去皮肤上的油腻汗迹。必要时先用电极片上的小砂片磨掉患者皮肤上的角化层,用酒精擦干净,再贴上电极。如要用心电导联来提取呼吸波,则应将用来提取呼吸信号的2个导联电极在胸廓上的左右位置拉开一定距离,否则呼吸信号可能很弱,患者呼吸较浅时无法进行呼吸计数。
(2)血氧饱和度的监护。不能将血氧探头安放在带有任何动脉导管或静脉输液管的肢体上。环境中要避强光,否则会使探头的光敏元件的接收值偏离正常范围。不能将血氧探头和无创血压袖带安放在同一肢体上。
(3)无创血压的监护。为提高测量准确性,测量时患者肢体尽量避免移动。根据患者年龄,设置监测患者成人、儿童、婴儿,并使用相应大小袖带。天气冷时患者穿的衣服较多,如果不把衣袖脱掉,而是卷起来,则不但袖带无法安放到位,而且待测动脉的血供也要受影响。同手工测量血压一样,如果测量时患者戴有测量袖带的肢体与心脏不在同一水平上,测量值就需要校正。
(4)呼吸的监护。利用心电的2个电极,测量患者呼吸时胸廓的阻抗变化。这种方法的缺陷是它不能发现患者的胸廓虽有活动但气道阻塞没有呼吸气流的危险情况。另外,呼吸信号会受到心电信号的干扰。
4 监护仪的维护和保养
多参数监护仪是一种自动化、智能型仪器,它对保障危重患者的生命安全起着很重要的作用。在日常使用中,应注意防尘、防潮、防热、防振、防腐蚀,使机器达到最佳的工作状态[3]。
在实际使用和质控中,发现临床科室对监护仪的保养和维护不利,比如:主机外壳有各种液体痕迹;显示屏存在指痕、油渍和刮痕;电缆、传感器、袖带等仪器的所属附件没有清洁,有的电缆由于长期使用外皮剥落,只用胶布缠绕,极不卫生;电缆连接处各种血渍、污渍可见,既影响设备测量参数的准确性,又达不到防止交叉感染的要求。
监护仪在使用中如果正常操作,主机硬件故障是较少出现的,但有时一个小的失误会引起较严重的损失。例如,我院一套飞利浦一拖6中央监护系统,由于设备带电源接口少,护士需要给患者用输液泵,想通过一个4孔接线板,使用2套设备。在监护仪未关机的情况下,将监护仪电源线拔下,直接插到接线板上,后来发现接线板中掉入一个金属异物,插头一插上,引起接线板短路打火。在重新通电后发现,该台监护仪出现DSN故障,主机无法连接心电、血氧、血压模块,同时该套系统中除一台未开机的监护仪外,其余4台主板网络模块全部损毁,监护仪与中央站主机连接的网络集线器(ACC)0~8口损坏,无法连接到中央站,可能是因为异常断电和异常电脉冲通过网线将设备硬件损坏。
参考文献
[1]余璐,刘晓雯,邓厚斌,等.医疗设备质量控制体系的构建与实施[J].中国医疗器械杂志,2010,34(3):224-226.
[2]陈军,李勇.GE监护仪的正确操作及常见故障解决[J].医疗卫生装备,2009,30(12):122.
多参数关联分析 篇6
1 故障一
1.1 故障现象
当打开仪器电源开关时,显示器不亮,电源指示灯也不亮。
1.2 分析与检修
(1)在仪器接通交流电的情况下,按照电源插座、电源线、保险管、电源开关的顺序依次检查排除。
(2)在仪器没有接通交流电的情况下,按照保险管、电源开关、充电电池的顺序依次检查排除。
2 故障二
2.1 故障现象
当打开仪器电源开关时,电源指示亮,显示器黑屏,近距离仔细观察显示屏看不到波形和数字。
2.2 分析与检修
(1)显示屏供电电源板无输出电压或与显示屏的连线脱落。打开机器后盖,测试电源板是否有电压输出(多数为DC12V)。如果没有输出电压,故障出在电源板上,需要检修电源板,使电源板有DC12V电压输出。如果是屏与电源板的连线脱落或松动,将连接线接好或紧固好,故障即可排除。
(2)液晶显示屏损坏。液晶显示屏主要由LCD面板、TFT面板和背光板模组构成,另外有TFT面板和灯管的驱动组件,固定组装整个屏幕的金属框以及各个部件间的连接排线等。由于液晶显示屏老化,或由于强烈振动、摔碰而造成液晶显示屏破裂,或不能与电路接点正常接触而出现黑屏。解决办法是更换新屏。
3 故障三
3.1 故障现象
当打开仪器电源开关时,电源指示亮,显示器黑屏,近距离仔细观察显示屏能看到非常暗的波形和数字。
3.2 分析与检修
(1)液晶显示屏灯管损坏。监护仪液晶显示屏用一只或两只灯管作为光源,打开机器后盖看灯管是否亮,当灯管达到使用寿命时,灯管两端变黑,不能起辉;或能起辉点亮,但亮度不够,灯管发出的光呈暗红色,就会出现显示器黑屏,近距离仔细观察显示屏能看到非常暗的波形和数字。解决办法是更换灯管。
(2)高压启动电路板故障。如果该电路板出现故障,无高压输出给灯管,使灯管不能起辉点亮,也会出现此类故障现象。仔细检查电路板上的高压线圈、电容等元件,高压线圈、电容管脚由于高压打火而出现断裂或脱焊,进行擦拭清理后焊接牢固即可排除故障。
4 故障四
4.1 故障现象
显示器上部不出现心电图波形,而提示心电导联脱落。
4.2 分析与检修
首先,将监护仪菜单中的实时监测转换为模拟方式,利用仪器固有心电图波形模拟显示,如果有模拟的心电图波形显示,说明心电模块正常,故障出在仪器外围附件;如果没有模拟的心电图波形显示,说明心电模块故障,检修心电模块或更换。对于仪器外围附件故障可按以下步骤进行检修。(1)检查心电导联线接头与仪器接口连接是否正确可靠。(2)检查心电电极片粘贴位置,如果电极片位置粘贴错误,仪器拾取不到心电信号,造成无心电信号输出。(3)检查电极片是否失效,是否粘牢在皮肤上,用酒精棉球小心擦拭放置电极部位皮肤表面,确保电极片与皮肤表面接触良好。(4)心电导联线断裂,检测不到某一导联或全部心电信号。用万用表检测断点进行焊接修理,或者更换新的心电导联线。
5 故障五
5.1 故障现象
显示器不显示血氧饱和度波形和脉搏。
5.2 分析与检修
首先,将监护仪菜单中实时监测转换为模拟方式,利用仪器固有血氧饱和度波形和脉搏模拟显示,如果有血氧饱和度波形和脉搏模拟显示,说明血氧饱和度模块正常,故障出在仪器外围附件。如果没有模拟的血氧饱和度波形和脉搏显示,说明血氧饱和度模块故障,检修血氧饱和度模块或更换。对于仪器外围附件故障可按以下步骤进行检修:(1)检查血氧饱和度探头接头与仪器接口连接是否正确可靠。(2)血氧饱和度探头导联线断裂,检测不到信号,用万用表检测断点进行焊接修理。(3)血氧饱和度探头的探头内部发光或接收元件损坏,更换新的血氧饱和度探头。
6 故障六
6.1 故障现象
显示器只显示脉搏,不显示血氧饱和度波形。
6.2 分析与检修
血氧饱和度探头能发出红光,并能测量出脉搏,出现此现象一般是血氧饱和度探头红外发光元件损坏,更换新的血氧饱和度探头。
7 故障七
7.1 故障现象
测量所得血压值偏差太大。
7.2 分析与检修
仪器的血压模块很少损坏,可能的原因是:(1)气泵上连接的气路胶管老化破裂,接头处脱落或松动,应做紧固处理。(2)血压袖带可能漏气,更换新品。(3)被测量者在测量的时候有剧烈活动,测量中不能说话或运动,不能碰撞袖带。(4)测量的间隙过短,测量时间间隔不宜过短。
医用多参数监护仪是一种自动化智能型仪器,它对保障危重病人的生命安全起着非常重要的作用,在日常使用中应注意防尘、防潮、防热、防蚀、防振,降低故障率,使仪器处于良好的工作状态。
参考文献
[1]阮兴云.医学工程实践与探索[M].昆明:云南科技出版社,2005.
[2]马玲.监护仪在在使用过程中的故障与排除[J].医疗卫生装备,2007,28(8):83.
多参数关联分析 篇7
自2006年全军师团以上医院开展医疗卫生装备质量控制和医学计量检定工作以来，我院也从2006年始建立三级医学计量站进行质量控制检测。我院三级医学计量站（以下简称“我站”）主要开展对使用频率高、风险系数大、质量控制要求严的12种医学装备进行检测。经过近10 a的发展，我站已建立了一套完善的工作制度、技术指标检测体系、内审管理体系和监督管理体系。按照国家和总后的规范标准，我站探索出了一套检测技术和方法，可以有效降低医学装备在临床运用中的风险。多参数监护仪是临床监护过程的必备品，为医护人员提供被监护患者的生理电参数，对患者进行治疗、诊断提供了强有力的保障。多参数监护仪生理电参数的监测主要包括无创血压（NIBP）、有创血压（IBP）、心电（ECG）、呼吸频率（RESP）、体温（TEMP）、血氧饱和度（Sp O2）、脉搏（PULSE）、呼吸末二氧化碳（ETCO2）、心输出量（CO）等[1]。目前应用在临床、ICU病房抢救治疗的主要生理电参数为血氧饱和度、心率、血压、呼吸频率等。参数的可靠性和有效性是多参数监护仪质量控制的最根本要求，关系到患者的安全与健康。所以只有定期对多参数监护仪进行质量控制监测，才能保证多参数监护仪的使用安全，有效降低医疗事故[2,3]。
1 我院多参数监护仪检测情况
我院各临床和医技科室目前使用的监护仪品牌主要有Philips M8、Mindray Beneview T5、GE DASH1800、国腾GT8000、科瑞康、金科威等。2010—2014年质控监测情况详见表1。
2 多参数监护仪检测项目
2.1 检测依据
(1）《军队卫生装备质量控制实施通用要求（试行）》；
(2）《军队卫生装备质量控制检测技术规范（试行）》；
(3)JJG 760—2003《心电监护仪检定规程》；
(4)JJG 1016—2006《心电监护仪检定仪检定规程》；
(5）校准规范部分：(1)电源交流电压：220 VAC，频率50 Hz，电源接地良好；(2)环境：温度15～30℃，湿度≤75%;(3)周围环境：无影响正常检测工作的机械振动和强电磁干扰。
2.2 检定设备
使用瑞典奥利科（ALK）公司生产的全套多参数监护仪质量控制分析仪。
(1）电气安全分析仪：RIGEL 288 Plus;
(2）无创血压质量检测仪:BP-Sim;
(3）血氧饱和度检测仪：蓝-7型；
(4）多参数病人模拟器：蓝-1型。
2.3 检测对象
含我院各种不同品牌的多参数监护仪：Philips多参数监护仪、Mindray多参数监护仪、GE多参数监护仪、国腾监护仪、科瑞康监护仪、金科威监护仪等品牌的多达8种型号的400多台监护仪。
2.4 检测项目、方法
2.4.1 检测项目
检测内容包括：外观检查、血氧饱和度、血压、心率、呼吸率及医用电气安全6个部分。其中，外观检查包括铭牌信息（设备名称、型号、编号、生产日期等）是否齐全，设备信号线、袖带、外罩等有无损坏，屏幕是否完好等；血氧饱和度检测内容包括血氧饱和度、脉搏、报警测试[4]；血压检测内容包括动态血压模拟、泄露测试、过压保护测试、静态压力校准；心率检测内容包括心率、报警测试；呼吸频率检测内容包括呼吸频率、报警测试；医用电气安全检测内容包括接地电阻测量、绝缘电阻测量、机壳漏电流测量（含单一故障状态和正常工作状态）[5]。
2.4.2 检测方法
把被检测仪器的血氧探头、导连线、袖带、电源线缆依次连接到检测仪的血氧饱和度模块、多参数病人模拟器、无创血压检测仪、电气安全分析仪上，按照检测规程依次检测，检测过程中如实记录各项原始记录，最后对每个仪器的数据进行计算，最终判断其是否合格[6]。
3 质量控制结果与分析
3.1 结果
根据临床医疗需要，检测采取各科室送检和床旁检测的方式，我站2014年对我院458台多参数监护仪进行了质量控制检测，合格390台，占85.15%；不合格68台，占14.85%。
3.2 分析
通过质量控制检测，68台不合格仪器中，存在的问题详见表2。
通过表2可知，2014年度检测存在的问题主要有：（1）监护仪的附件含心电导联线、血氧指甲、血压袖带、电源线、温度传感器等，这些都属于配件耗材，由于我院实行成本核算，部分科室从经济利益出发，更换不及时、不主动。（2）监护仪袖带漏气，造成血压测试值偏差过大，在使用过程中不断地充气放气，致使压力报警功能无法使用。（3）监护仪的心电导联线1根或者2根折断，部分科室仍继续使用，导致只显示部分导联波形，使得呼吸频率或心率无法准确测试；有些科室使用医用胶带缠绕继续使用，此做法会导致导联线漏电，致使患者健康受到威胁。（4）血氧指甲的夹子部分弹簧松掉或破损，不能使探头与患者手指良好接触，使得血氧饱和值和血氧波形时有时无等。在检测过程中发现，原装进口的配件耗材与国产替代品之间在检测值上无明显差别，均可达到测试要求。（5）部分多参数监护仪的呼吸频率测不出，主要原因是呼吸频率波形主要来自ECG和Sp O2参数，需要对信号来源、信号灵敏度、预值范围进行设置。以上问题在检测后都已得到有效解决，均符合科室使用要求[7]。
4 多参数监护仪保养与维护
多参数监护仪的正确使用和定期保养，对延长监护仪的使用寿命、提高各项生理电参数的测试准确性都起到决定性作用。由于多参数监护仪属于精密的医学仪器，具有自动化和智能化的特性，容易受湿度和温度、腐蚀性物质和震动的影响，所以在使用过程中需特别注意仪器使用环境是否适宜。在实际质量控制检测中，发现主要存在几方面的问题：（1）设备的外壳上有很多药品痕迹和血迹。（2）屏幕有指痕划伤、油迹。（3）各种配件线缆有折断现象，科室人员随意使用医用胶带缠绕继续使用，这样做既不安全，也不能有效测量出数据，而且线缆有很多污渍，为患者和医护人员的共同使用带来交叉传染的风险[8]。
以上问题主要是医院科室受人员编制的影响，每个人担负大量工作。如果各个科室设置专门负责医疗器械的人员，即可由专人定期对设备进行保养，擦拭仪器表面污染物等，对设备的发放、回收、维修进行严格登记并定期进行质量监督；医学工程科定期对设备管理人员进行操作规程、保养方法、基本维护的培训，并定期抽查仪器使用情况，这样就可以有效避免和解决以上问题[9]。
5 结语
多参数监护仪通过对患者心电、心率、血压、体温、呼吸频率及血氧饱和度等生理参数的监测、分析和记录，同时与标准值进行比较，在患者的生理机能指标超出某一数值时发出警报，提醒医护人员及时进行抢救，从而大大降低危重患者的死亡率。通过对多参数监护仪进行质量控制检测工作，基本掌握全院多参数监护仪的使用状态与质控情况等信息，提高了多参数监护仪的使用安全性与可靠性。多参数监护仪的质量检测是设备管理中的重要组成部分，应在验收、使用、维护、报废这4个环节内形成一个完整的质控体系，这不仅符合现代医院设备管理的需求，也是保证医疗质量的重要手段，同时可在一定程度上避免不必要的医疗纠纷，提高医院医疗声誉[10]。
摘要：目的 :分析与探讨多参数监护仪在医学质量控制检测中出现的情况,掌握多参数监护仪的性能特征,提高临床使用的可靠性和安全有效性。方法:采用RIGEL 288 Plus电气安全分析仪、BP-Sim无创血压质量监测仪、蓝-7型血氧饱和度检测仪、蓝-1型多功能病人多参数模拟器对某院Philips多参数监护仪、Mindray多参数监护仪、GE多参数监护仪、国腾监护仪、科瑞康监护仪、金科威监护仪等在不同参数条件下进行质量控制检测和结果分析。结果:基本掌握了多参数监护仪的使用状态与质控情况等信息,提高了多参数监护仪的使用安全性与可靠性。结论:定期保养和开展质量控制检测工作,对于保证医疗质量、降低医疗事故的发生率具有重要的意义。
关键词：多参数监护仪,质量控制,检测方法,检测分析,保养
参考文献
[1]武振虎,李雪源,冯艳丽,等.多参数监护仪质控检测问题分析及解决方法[J].医疗卫生装备,2014,35(2):94-96.
[2]武文君.多参数监护仪质量控制检测技术[M].北京:中国计量出版社,2010.
[3]蒋俊成,喻志才.多参数监护仪质量控制检测研究[J].医疗卫生装备,2015,36(6):95-97.
[4]何敏,宁博.多参数监护仪质量控制及检测方法[J].医疗卫生装备,2012,33(5):120-121.
[5]何浩书,尹秋香.浅谈多参数监护仪检定中的注意事项和处理方法[J].计量与测试技术,2010,37(6):55-56.
[6]陆金霞.心电监护仪的维护及检定注意事项[J].计量与测试技术,2012(6):32-33.
[7]李秋娟,崔骊,崔怡,等.多参数监护仪质量检测方法的分析研究[J].中国医学装备,2013,10(10):23.
[8]涂骥.多参数监护仪的使用和检定注意事项[J].计量与测试技术,2010,37(3):16-17.
[9]杨鹿.多参数监护仪应为强制检定的计量器具[J].计量与测试技术,2008,35(2):60-61.
多参数关联分析 篇8
1心电监护仪原理
监护仪所监护的信号有心电、血压、呼吸、体温 ( T) 、心输出量、血氧浓度、呼气末一氧化碳等, 其中心电是最基本的监护参数。
心电监护仪一般具有心电示波、心率数字显不、心率失常病症文字显示和音响报警功能。它包括放大、心电波显示与记录、QRS波群检出器、心率数字显示、测宽、分频、时序、节律异常判别显示与报警等部分, 一般原理框图如图1 - 2所示。
2心电信号的获取和处理
心电信号的获取方法与心电图机可以说是相同的, 但为了便于监护, 胸部监护导联采用得比较多。监护仪中的心电放大模块通常做成一个插件, 插入母板作为监护仪的一部分。信号调理电路包括放大及增益调节、滤波、脉冲抑制、电极脱落及检测电路。一般要将信号放大到伏特级便于作A/D转换。由于在监护过程中病人会有些活动、电极安放的时间较长等原因, 较易引起基线漂移和受到工频干扰, 因此作监护时的频率响应常选择为0. 5 ~40Hz。由于在监护过程中有时会使用除颤器等设备, 所以需要脉冲抑制电路束防止高压脉冲对电路产生影响。
目前都是将心电信号放大作A/D转换, 变成数字信号后由计算机软件进行分析处理, 处理包括数字滤波以提高信噪比、R波检测、心率测算、报警阀值的设置, 这些工作可以部分或全部在微处理器 ( up) 中完成。除此以外, 微处器还必须对信号调理电路的控制和与主计算机之间的通迅。
3 QRS的识别
在心电监护系统中, 从心电信号中识别和检出QRS波是一个很重要的信号处理过程, 因它用来作来心电信号的时间基准。以方波形式输出的QRS检出器, 不仅可用于R—R间期测量、平均或瞬时心率计量以及期前收缩监护等方面, 也可用于同步心电图显示、超声心脏剖面图象摄影、心脏反搏系统等方面。
人体心电信号形态错综复杂, 因时常混杂各种干扰及其它因素使任何个体、任何导联对R波的准确识别和自动检测有一定的困难。正因为R波的检出具有很大的重要性和复杂性, 自40年代迄今, 它一直作为医用电子学领域内一个重要课题吸引人们设计出多种电路方案。虽然各种R波检测电路的用途及采用的电路各有不同, 但是都要保证在下列情况下均能顺利检出R波: ( 1) R波高度不同时; ( 2) 只波极性不同时 ( 不同导联) ; ( 3) T波高于R波时; ( 4) 各种干扰 ( 包括肌电、50Hz交流电、基线波动等干扰) 。
下面, 对识别QRS波的检出器作出分析讨论。QRS检出器又称为QRS选出整形器。一个较理想的QRS检出器应有两个用途: ( 1) 作为心电自动检测的时间基准; ( 2) 可检测QRS波群的宽度。它包括反相放大、50Hz滤波、自动增益控制、微分放大、倒相器、整流滤波和整形电路等七个部分。
QRS检出器的工作原理: ( 1 ) 反相放大: 由 ( FC3集成运放) 构成反相放大器, 它将从人体检测到的心电信号放大, 其闭环增益Aul = - 9, Aul的大小应视具体情况而定, 总的原则是, 一个适当的Aul, 当心电信号输入时, 应使整形电路有输出。因此Aul不一定是9倍, 可大可小。 ( 2) 50Hz带阻滤波器: 为了有效地消除50Hz干扰, 电路中引进了一个谐振频率为50Hz只的带阻滤波器。所谓带阻滤波器, 即在规定的频带内, 信号不能通过 ( 或受到很大衰减) , 而在其余频率范围内, 信号能顺利通过。这里的带阻滤波器是山双T网络C1. C2、C3、R4、R5、R6和同相放大A2构成的。 ( 3) 自动增益控制电路 ( AGC) : 在心脏活动的时期内, ECG的幅度是因时而异的, 尤其是R波, 在病态情况下更为显著。为了消除尺波幅度变化对检出准确性的影响, 在整个检出电路中设置了自动增益控制电路, 它由运放A3、场效管T1构成。该级的闭环增益为:
式中RD为场效应管T1工作偏置在可变电阻特性区时漏极对地的电阻。由式 ( 1) 可见, RD的变化, 可改变Au3的大小。因此只要控制T1管栅压即可通过RD的变化实现对增益的控制。