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        基于參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法的FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修方法

        2023-01-30 13:49:16陳杰明黎文照
        醫(yī)療裝備 2022年24期
        關(guān)鍵詞:軟故障漏報(bào)分量

        陳杰明,黎文照

        東莞市人民醫(yī)院設(shè)備科 (廣東東莞 523000)

        FTS設(shè)備又稱理邦超聲多普勒胎兒監(jiān)護(hù)設(shè)備,是醫(yī)院婦產(chǎn)科、兒科主要醫(yī)療器械之一,其主要功能是監(jiān)測(cè)胎兒心率、胎動(dòng)情況,輔助醫(yī)師判斷胎兒健康水平。近年來(lái),隨著我國(guó)醫(yī)療水平的不斷提高,醫(yī)院婦產(chǎn)科、兒科就診率也在不斷提高。為了提高臨床診斷精度,提升醫(yī)師工作效率,目前大部分醫(yī)院的婦產(chǎn)科、兒科已經(jīng)引進(jìn)了FTS設(shè)備。FTS設(shè)備具有精度高、監(jiān)測(cè)速度快、體積小、易操作等優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用和批量化生產(chǎn)。由于FTS設(shè)備長(zhǎng)期處于高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)下,且設(shè)備運(yùn)行容易受到外界因素的干擾,導(dǎo)致FTS設(shè)備軟故障率較高,當(dāng)軟故障未得到及時(shí)維修時(shí),會(huì)導(dǎo)致FTS設(shè)備監(jiān)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生誤差,從而影響醫(yī)師的臨床診斷,嚴(yán)重情況下會(huì)導(dǎo)致誤診,因此需要采取有效的方法對(duì)FTS設(shè)備故障進(jìn)行報(bào)修。醫(yī)院最初采取的報(bào)修方式為人工方式,由人工定期對(duì)FTS設(shè)備軟故障進(jìn)行檢測(cè)和維護(hù),但是這種方式不僅效率低,而且報(bào)修成本比較高。隨著人工智能技術(shù)、信息技術(shù)與醫(yī)療行業(yè)的融合,報(bào)修方式逐漸演變?yōu)樽詣?dòng)化遠(yuǎn)程報(bào)修方式。但由于國(guó)內(nèi)FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修研究起步較晚,現(xiàn)有的技術(shù)和理論還不夠成熟,現(xiàn)有的報(bào)修方法在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)報(bào)、漏報(bào)的現(xiàn)象,報(bào)修精度比較低,且報(bào)修響應(yīng)延遲時(shí)間比較長(zhǎng),無(wú)法達(dá)到預(yù)期的遠(yuǎn)程報(bào)修效果,為此本研究提出基于參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法的FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修方法。

        1 FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修方法設(shè)計(jì)

        1.1 FTS設(shè)備軟故障信號(hào)獲取

        軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修是根據(jù)故障特征對(duì)軟故障進(jìn)行診斷,依據(jù)診斷結(jié)果對(duì)故障進(jìn)行維修,實(shí)現(xiàn)該過(guò)程的重要基礎(chǔ)是設(shè)備軟故障信號(hào),因此,首先要獲取到FTS設(shè)備軟故障信號(hào)。軟故障主要變現(xiàn)特征為溫度升高、失壓、電流突變,因此要獲取的軟故障信號(hào)對(duì)象為溫度、壓力以及電流,無(wú)線傳感技術(shù)獲取軟故障信號(hào)[1]。根據(jù)實(shí)際需求,此次以型號(hào)為IFAF-A54F溫度傳感器、AFAG-SG47壓力傳感器以及IIUGS-9T4A電流傳感器作為軟故障信號(hào)采集裝置,將溫度傳感器安裝在FTS設(shè)備伺服電機(jī)上,將壓力傳感器安裝在多晶片寬波束脈沖多普勒防水探頭上,將電流傳感器安裝在FTS設(shè)備電源線路上[2]。采用串聯(lián)的方式將無(wú)線傳感器電源線路接入FTS設(shè)備線路總線上,使FTS設(shè)備電源開啟的同時(shí)可以自動(dòng)驅(qū)動(dòng)無(wú)線傳感器開關(guān)開啟。根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定無(wú)線傳感器的故障信號(hào)掃描周期、頻率、測(cè)量范圍、輸出限流等參數(shù),通過(guò)無(wú)線藍(lán)牙實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。將無(wú)線傳感器輸出端與讀卡器連接,利用讀卡器讀取采集到的溫度、壓力以及電流信號(hào),將其上傳輸至計(jì)算機(jī),用于后續(xù)軟故障特征提取及參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法計(jì)算。

        1.2 故障信號(hào)濾波及零均值化

        考慮到無(wú)線傳感器在采集軟故障信號(hào)過(guò)程中會(huì)受到外界因素干擾,導(dǎo)致獲取的信號(hào)中可能存在噪聲。為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,此次采用小波系數(shù)對(duì)采集到的軟故障信號(hào)進(jìn)行濾波處理[3]。在濾波過(guò)程中濾波閾值的設(shè)定非常關(guān)鍵,閾值過(guò)小會(huì)導(dǎo)致降噪不徹底,導(dǎo)致對(duì)于噪聲的抑制不夠,而閾值過(guò)大會(huì)導(dǎo)致過(guò)分濾波,濾波后的軟故障信號(hào)過(guò)渡光滑,從而失去信號(hào)局部特征,不利于后續(xù)軟故障噪聲提取。為了避免上述情況出現(xiàn),采用表征函數(shù)的正則性條件設(shè)定閾值,其公式表示為:

        ︳g(x2)-g(x1)︳≤L︳x2-x1︳

        (1)

        式中,g(x)表示表征函數(shù);L表示常數(shù);x2、x1為兩個(gè)相鄰故障信號(hào)[4]。利用上述公式計(jì)算出收縮閾值,將其與小波系數(shù)比對(duì),對(duì)大于該閾值的故障信號(hào)小波系數(shù)置零,對(duì)軟故障信號(hào)重構(gòu),以此實(shí)現(xiàn)對(duì)軟故障信號(hào)濾波處理,其濾波表達(dá)式為:

        ︳f(t+1)-f(t)︳≤︳D(t+1)-D(t)︳max

        +1.96η

        (2)

        式中,f表示重構(gòu)軟故障信號(hào);D表示觀測(cè)軟故障信號(hào);η表示通過(guò)第一級(jí)小波系數(shù)比對(duì)得到的觀測(cè)信號(hào)噪聲方差[5]??紤]到參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法要求原始故障信號(hào)中各個(gè)分量是均值為零的隨機(jī)變量,因此在上述基礎(chǔ)上,與故障信號(hào)進(jìn)行零均值化處理,消除信號(hào)均值,將故障信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榱憔档碾S機(jī)信號(hào),其公式表示為:

        1.3 軟故障特征提取

        在上述基礎(chǔ)上,采用共振解調(diào)技術(shù)提取到軟故障特征,其原理是從原始信號(hào)中將高頻共振信號(hào)所蘊(yùn)含的軟故障信息提取出來(lái),在對(duì)軟故障信息包絡(luò)譜分析,并對(duì)其進(jìn)行解調(diào)處理,從而提取到故障信息中的故障特征[7]。將信號(hào)幅值最大的功率譜線作為故障共振頻率,并將其作為中心頻率,原始信號(hào)中主要包含敏感IMF分量和虛假IMF分量,IMF分量為數(shù)據(jù)序列不同時(shí)間尺度或者頻率振蕩變化分量,代表信號(hào)的基本模式分量,表示信號(hào)特性,提取軟故障特征,需要原始信號(hào)分量中提取到敏感IMF分量,而實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程必須要將原始信號(hào)分量分解為敏感IMF分量和虛假IMF分量,此次采用相似性測(cè)度模型分解2種分量,其公式表示為:

        (4)

        式中,C(ci,cj)表示原始信號(hào)中第i個(gè)分量與第j個(gè)分量的相似性;ci表示原始信號(hào)C的第i個(gè)分量;cj表示原始信號(hào)C的第j個(gè)分量;ci(f)表示ci的包絡(luò)譜;cj(f)表示cj的包絡(luò)譜;<·>表示平行運(yùn)算[8]。利用上述公式計(jì)算出分量的相似性,如果不完全相同,則表示信號(hào)分量為虛假IMF分量,將其剔除;如果完全相同,表示信號(hào)分量為敏感IMF分量,將其提取,并利用提取的敏感IMF分量重構(gòu)信號(hào),以此提取到軟故障特征。

        1.4 基于參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法的軟故障遠(yuǎn)程維修

        利用提取到的軟故障特征對(duì)FTS設(shè)備軟故障進(jìn)行診斷,考慮到從此采用參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法對(duì)設(shè)備軟故障報(bào)修,該算法報(bào)修原理是對(duì)設(shè)備故障樹搜索,尋找到與故障特征相匹配的故障類型,以此判斷設(shè)備軟故障。在算法計(jì)算之前,需要建立FTS設(shè)備故障樹,以常見的FTS設(shè)備軟故障作為邏輯樹形結(jié)構(gòu),將FTS設(shè)備歷史故障率最高,且影響最大的故障作為頂事件,將影響程度最小的軟故障作為基本事件,將其余軟故障作為中間事件,利用邏輯門聯(lián)結(jié)各個(gè)軟故障,以此建立FTS設(shè)備軟故障樹[9]。將各個(gè)軟故障基本特征以及維修方案標(biāo)記在故障樹上,將提取的軟故障特征作為算法輸入量,利用參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法對(duì)故障樹進(jìn)行迭代計(jì)算,計(jì)算出與故障特征最為匹配的故障類型。參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法搜索示意圖見圖1。

        如圖1所示,假設(shè)符合故障特征的軟故障為蟻群食物源,故障樹上的基本事件為螞蟻蟻穴。蟻群從蟻穴出發(fā),在搜索食物的過(guò)程中會(huì)避開障礙物,路經(jīng)多個(gè)城市。當(dāng)蟻群達(dá)到一個(gè)城市后,會(huì)在路徑上留下信息素,根據(jù)信息素濃度選擇下一個(gè)城市,即搜索方向,直至蟻群達(dá)到事物源為止[10]。在每次食物搜索完成后,會(huì)根據(jù)信息素濃度計(jì)算出搜索路徑參數(shù)適應(yīng)度,依據(jù)參數(shù)適應(yīng)度選出最佳搜索路徑,從而確定設(shè)備軟故障類型,其具體計(jì)算步驟如下。

        圖1 參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法搜索示意圖

        步驟1:算法參數(shù)初始化。給定一個(gè)有m個(gè)城市的參數(shù)自適應(yīng)蟻群搜索問題,假設(shè)FTS期望軟故障為M,將其作為食物源,根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定蟻群中螞蟻數(shù)量、道路初始信息素、迭代次數(shù)等參數(shù)。

        步驟2:路徑信息素更新。定義螞蟻在規(guī)定時(shí)間內(nèi)做的移動(dòng)作為一次迭代,完成一次迭代后對(duì)路徑信息素更新,其更新公式為:

        εij(t+1)=σεij(t)+△εij

        (5)

        式中,εij(t+1)表示在下一次迭代前城市節(jié)點(diǎn)i到城市節(jié)點(diǎn)j之間路徑信息素濃度;σ表示路徑信息素保留部分;εij(t)表示上一次城市節(jié)點(diǎn)i到城市節(jié)點(diǎn)j之間路徑信息素濃度;△εij表示螞蟻訪問城市節(jié)點(diǎn)i到城市節(jié)點(diǎn)j過(guò)程中殘留的信息濃度[11]。利用上述公式對(duì)路徑信息素濃度更新,選擇下一個(gè)訪問城市。

        步驟3:計(jì)算參數(shù)自適應(yīng)度。根據(jù)螞蟻訪問路徑信息素濃度,計(jì)算出路徑參數(shù)自適應(yīng)度,參數(shù)自適應(yīng)度可以反映螞蟻訪問路徑終點(diǎn)距食物源距離,即搜索到的軟故障特征與期望軟故障特征相符程度,其計(jì)算公式為:

        τ=ψb+kμ(v+u)εij(t+1)

        (6)

        式中,τ表示螞蟻訪問路徑參數(shù)自適應(yīng)度;ψ表示螞蟻慣性權(quán)重;b表示蟻群訪問最遠(yuǎn)城市節(jié)點(diǎn)位置;k表示螞蟻個(gè)體學(xué)習(xí)因子;μ表示螞蟻搜索速度;v表示螞蟻個(gè)體極限分量;u表示螞蟻搜索速度的極限分量[12]。利用上述公式計(jì)算出每次迭代后訪問路徑參數(shù)自適應(yīng)度,當(dāng)滿足迭代條件后,按照自適應(yīng)度大小對(duì)螞蟻訪問路徑進(jìn)行排序,輸出全場(chǎng)最優(yōu),以此即可得到當(dāng)前FTS設(shè)備軟故障類型,將其與故障樹對(duì)應(yīng),按照故障樹上故障維修方案,對(duì)設(shè)備軟故障進(jìn)行維修,以此完成FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修。

        2 實(shí)驗(yàn)論證

        2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備及過(guò)程

        為了檢驗(yàn)本次提出的FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修思路的可行性,選擇某醫(yī)院FTS設(shè)備為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。該設(shè)備由上海名元實(shí)業(yè)有限公司生產(chǎn)。目前,院內(nèi)共投入使用30臺(tái),截止到目前FTS設(shè)備已經(jīng)使用5年,在臨床實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中設(shè)備軟故障率比較高,經(jīng)常出現(xiàn)失壓、電流突變、短路、斷路、輸出信號(hào)異常等軟故障,符合實(shí)驗(yàn)需求。利用此次設(shè)計(jì)方法與傳統(tǒng)方法對(duì)該醫(yī)院FTS設(shè)備軟故障進(jìn)行遠(yuǎn)程報(bào)修,實(shí)驗(yàn)選擇的傳統(tǒng)故障分別為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基于機(jī)器學(xué)習(xí),以下用傳統(tǒng)方法1與傳統(tǒng)方法2表示。實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備了溫度、壓力、電流傳感器各10臺(tái)。根據(jù)實(shí)際情況將傳感器掃描范圍設(shè)定為-20~150 ℃、0~100 MPa、0~500 V,掃描周期設(shè)定為0.25 ns,掃描頻率設(shè)定為1.24 Hz。采集到1.63 GB FTS設(shè)備故障信號(hào),按照公式(1)~(4)對(duì)軟故障特征提取。將參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法初始參數(shù)設(shè)定如下:初始蟻群數(shù)量為200,迭代次數(shù)為200,出發(fā)城市的初始概率為5.5%。按照算法計(jì)算步驟,對(duì)軟故障診斷、定位以及維修,具體維修結(jié)果見表1。共報(bào)修軟故障126起,在維修過(guò)后FTS設(shè)備均恢復(fù)正常運(yùn)行狀態(tài),說(shuō)明遠(yuǎn)程報(bào)修效果比較好。

        表1 FTS設(shè)備軟故障報(bào)修結(jié)果

        2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論

        為了驗(yàn)證本次設(shè)計(jì)方法報(bào)修精度,以錯(cuò)報(bào)率和漏報(bào)率作為其精度評(píng)價(jià)指標(biāo),在噪聲環(huán)境中進(jìn)行,通過(guò)不斷增加噪聲水平,記錄3種方法報(bào)修結(jié)果,將其與實(shí)際情況對(duì)比,計(jì)算錯(cuò)報(bào)率和漏報(bào)率,其計(jì)算公式為:

        (7)

        式中,P表示FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修錯(cuò)報(bào)率;e表示設(shè)備軟故障錯(cuò)誤診斷數(shù)量;r表示設(shè)備軟故障正確診斷數(shù)量;R表示FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修漏報(bào)率;q表示實(shí)際設(shè)備軟故障數(shù)量。使用電子表格記錄不同噪聲水平下3種方法錯(cuò)報(bào)率與誤報(bào)率,具體數(shù)據(jù)見表2。

        從表2數(shù)據(jù)可以看出,設(shè)計(jì)方法對(duì)于理邦超聲多普勒胎兒監(jiān)護(hù)設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修,錯(cuò)報(bào)率和漏報(bào)率均比較低。在本次實(shí)驗(yàn)中漏報(bào)率與錯(cuò)報(bào)率2個(gè)指標(biāo)都會(huì)隨著干擾噪聲水平的提高而不斷增大,但是增長(zhǎng)幅度比較小。當(dāng)干擾噪聲水平達(dá)到1 000 Hz時(shí),錯(cuò)報(bào)率僅為0.28%,誤報(bào)率僅為0.41%,均能控制在1%以內(nèi),在正常情況下噪聲水平并不會(huì)超過(guò)1 000 Hz,因此說(shuō)明該設(shè)計(jì)方法具有較高的遠(yuǎn)程報(bào)修精度,抗干擾性能也比較強(qiáng)。而2種傳統(tǒng)方法對(duì)于理邦超聲多普勒胎兒監(jiān)護(hù)設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修,錯(cuò)報(bào)率與漏報(bào)率相對(duì)比較高。在本次實(shí)驗(yàn)中漏報(bào)率與錯(cuò)報(bào)率2個(gè)指標(biāo)都會(huì)隨著干擾噪聲水平的提高而大幅度增長(zhǎng)。當(dāng)干擾噪聲水平達(dá)到1 000 Hz時(shí),傳統(tǒng)方法1錯(cuò)報(bào)率與漏報(bào)率可以達(dá)到8.46%、13.58%,傳統(tǒng)方法2錯(cuò)報(bào)率與漏報(bào)率可以達(dá)到9.87%、11.64%,均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于設(shè)計(jì)方法,這是因?yàn)樵O(shè)計(jì)方法增加了對(duì)FTS設(shè)備軟故障數(shù)據(jù)濾波預(yù)處理步驟,提高了數(shù)據(jù)精度,從而保證了遠(yuǎn)程報(bào)修結(jié)果準(zhǔn)確性。

        表2 3種方法FTS設(shè)備軟故障報(bào)修精度對(duì)比(%)

        FTS設(shè)備屬于高精端醫(yī)療設(shè)備,對(duì)設(shè)備輸出的監(jiān)測(cè)結(jié)果時(shí)效性和準(zhǔn)確性要求較高,當(dāng)設(shè)備存在故障而未能及時(shí)得到報(bào)修的情況下,就會(huì)導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)誤差,因此為了進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法的適用性,以FTS設(shè)備數(shù)量為變量,以響應(yīng)性能為3種方法評(píng)價(jià)指標(biāo),在不斷增加FTS設(shè)備數(shù)量情況下,記錄3種方法報(bào)修響應(yīng)延遲時(shí)間,見圖2。

        圖2 3種方法響應(yīng)延時(shí)對(duì)比圖

        從圖2可以看出,設(shè)計(jì)方法響應(yīng)延遲時(shí)間比較短,隨著FTS設(shè)備數(shù)量的增加而小幅度延長(zhǎng),當(dāng)報(bào)修的FTS設(shè)備數(shù)量達(dá)到30臺(tái)時(shí),響應(yīng)延遲時(shí)間僅為19.54 ns,相比較2種傳統(tǒng)方法快56.26 ns、48.47 s,說(shuō)明設(shè)計(jì)方法能夠?qū)TS設(shè)備軟故障實(shí)時(shí)響應(yīng)。由此可見,該設(shè)計(jì)方法均優(yōu)于傳統(tǒng)方法,更適用于FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修。

        3 小結(jié)

        此次針對(duì)傳統(tǒng)方法存在的不足和缺陷,將參數(shù)自適應(yīng)蟻群算法應(yīng)用到FTS設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修中,提出一個(gè)新的遠(yuǎn)程報(bào)修思路,有效提高了設(shè)備軟故障遠(yuǎn)程報(bào)修精度,并縮短了報(bào)修響應(yīng)時(shí)間,此次研究具有良好的現(xiàn)實(shí)意義。

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