Таблица состояний является удобной формой задания оператором объекта диагностирования. Однако она может содержать избыточное количество проверок, в которых используется большое количество признаков. Поэтому возникает задача выбора минимального количества проверок и признаков, достаточных для решения задач контроля и диагностики.

Пусть в результате анализа объекта диагностирования была составлена функциональная модель и заполнена таблица состояний (табл. 2.6).

Таблица 2.6

Отсутствие одинаковых столбцов в таблице свидетельствует о том, что выбранный набор элементарных проверок (признаков) позволяет различать все восемь состояний, то есть таблица является проверяющей и различающей. Однако этот набор проверок является избыточным и необходимо провести оптимизацию их количества. Оптимизация тестов и выбор минимального количества проверок (признаков) осуществляется в несколько этапов .

Первый этап

Выполняется оценка проверок (признаков) на их информативность. На этом этапе отбрасываются те признаки или проверки, которые в строке имеют все нули или все единицы. То есть отбрасываются проверки (признаки), которые не различают состояния, занесенные в таблицу. В нашей таблице такой проверкой является проверка  12 .

Второй этап

Просматриваются все проверки (признаки) на предмет их тождественности отображения состояния, то есть просматривается таблица на предмет наличия одинаковых строк. Из тождественных признаков вбираются, как правило, те, которые проще всего измерить. В нашей таблице одинаковые строки соответствуют проверкам  1 и  10 , а также  8 и  11 . Следовательно, из представленного в таблице комплекса проверок следует исключить проверки  10 ,  11 ,  12 как неинформативные.

Полученная в результате таблица также является проверяющей и различающей. Однако и эта совокупность проверок все еще остается избыточной. Если бы объект контроля был идеально приспособлен для диагностики, то минимальное число проверок J, необходимое для распознавания N состояний, определялось соотношением J = log 2 N. В нашем случае для разделения восьми технических состояний выполняется девять проверок, что явно не соответствует этому соотношению. Поэтому проводится третий этап оптимизации, который может выполняться различными методами .

Наиболее часто используют метод определения минимального набора прове-рок (признаков) с помощью общей различающей логической функции и таблич-ный метод минимизации теста по максимальному числу вхожденийпроверок в различающую функцию.

Первый метод является математически строгим, позволяет выбрать оптимальный тест, но он достаточно трудоемок. Поэтому рассмотрим более простой и наглядный табличный метод.

Табличный метод минимизации теста по максимальному числу

вхождений проверок в различающую функцию

Перепишем табл. 2.6, исключив из нее неинформативные проверки  10 ,  11 ,  12 . Полученная в результате исключения этих проверок таблица представлена ниже.

Таблица 2.7

Таблица состояний с избыточным числом проверок

Пусть в j-й строке результаты проверки  j примут значение, равное единице, m j раз, а значение, равное нулю, n j раз.

Под числом вхождений проверок (признаков) данной строкипонимают произведение количества нулей на количество единиц:

. (2.6)

В последнем столбце табл. 2.7 приведены значения числа вхождений, подсчитанные для соответствующих проверок (строк). Максимальное число W =16 для трех проверок  5 ,  7 ,  8 . В тест следует выбрать одну из этих проверок. Выбирается тот признак или проверка, которые проще измерить. Например, возьмём проверку под номером пять.

Далее таблица перестраивается таким образом, чтобы она разделялась на две части. В левой половине этой таблицы собираются все состояния, у которых результат пятой проверки равен единице (S 0 , S 5 , S 6 , S 7), а в правой половине все состояния, для которых результат равен нулю (S 1 , S 2 , S 3 , S 4) (табл. 2.8).

Таблица 2.8

На втором шаге также считается количество вхождений для каждой проверки (строки) как сумма вхождений проверок, подсчитанных для первой и второй половин табл. 2.8:

Полученные значения приведены в последнем столбце табл. 2.8. Макси-мальное значение числа вхождений имеет проверка под номером семь  7 . Перестроим табл. 2.8 по  7 таким образом, чтобы новая табл. 2.9 делилась на четыре части, и чтобы в каждой из новых частей были собраны состояния, где  7 равна только единице или только нулю.

Таблица 2.9

На третьем шаге количество вхождений для каждой проверки определяется как сумма вхождений, подсчитанных для каждой из четырех частей таблицы:

Максимальное число вхождений имеет проверка  6 . В результате проверки  5 ,  7 ,  6 не различают только два состояния S 6 и S 7 . Из приведенных таблиц следует, что для их разделения необходимо выполнить проверку  2 . Таким образом мы получаем минимальный тест для разделения восьми технических состояний, в которых может находиться объект, представленный табл. 2.6. В этот тест следует ввести проверки  5 ,  7 ,  6 и  2 . При этом исходную табл. 2.6 следует преобразовать к окончательному виду (табл. 2.10)

Таблица 2.10

Таблица состояний с минимальным набором проверок

Из всего вышеизложенного можно построить дерево алгоритма определения технического состояния объекта диагностики, представленного табл. 2.6 и 2.10 (рис. 2.12).

S 0 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7

 5

 5 = 1  5 = 0

S 0 S 5 S 6 S 7 S 1 S 2 S 3 S 4

1 0 1 0

S 0 S 5 S 6 S 7 S 3 S 4 S 1 S 2

 6  6  6  6

1 0 0 0 1 0 1 0

S 0 S 5 S 6 S 7 S 4 S 3 S 1 S 2

Рис. 2.12. Алгоритм определения состояния объекта

И функциональная модель, и граф причинно-следственных связей в конечном итоге определяют математическую модель объекта в виде таблицы состояний. Задание оператора объекта диагностирования в табличной форме достаточно удобно. Однако в ряде случаев (например, когда параметры определены на непрерывном множестве) такое представление оператора невозможно. В таких ситуациях математическая модель может быть представлена в виде аналитических зависимостей между входными возмущениями, параметрами технического состояния и диагностическими параметрами.

В технической диагностике математические (диагностические) модели объектов, устанавливающие связь между входными возмущениями, параметрами технического состояния и диагностическими параметрами (признаками) в виде аналитических зависимостей (уравнений) называются аналитическими моделями . Эти аналитические модели (зависимости) чаще всего могут быть представлены в виде алгебраических или дифференциальных уравнений. Познакомимся с некоторыми подобными моделями.

МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ МИНИМАЛЬНЫХ КОНТРОЛЬНЫХ И ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ТЕСТОВ

Павлик Анна Владимировна
Национальный аэрокосмический университет «Харьковский авиационный институт»
ассистент

Аннотация
Рассмотрена задача построения минимальных контрольных и диагностических тестов. Предложен метод построения минимальных контрольных и диагностических тестов, позволяющий определять оптимальный состав теста без сложных преобразований логических функций. В основе метода лежит генерация перспективных вариантов построения тестов и оценки их характеристик. На основе описанного метода разработано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать процесс разработки диагностического обеспечения.

METHOD OF MINIMAL CHECK AND DIAGNOSTIC TESTS CONSTRUCTION

Pavlik Anna Vladimirovna
National Aerospace University "Kharkiv aviation institute"
assistant

Abstract
The problem of minimal check and diagnostic tests construction is considered. The method of minimal check and diagnostic tests construction is offered, allowing to define optimum structure of test without complex transformations of logic functions. The method is based on generation of tests construction perspective variants and estimations of their characteristics. On the basis of the described method the software is developed, allowing to automate process of diagnostic maintenance development.

Постановка проблемы

Значительное усложнение аппаратурного состава, рост требований к надежности и эффективности функционирования – общая тенденция развития современных технических систем. Сокращение длительности простоев техники может быть достигнуто за счет сокращения времени определения технического состояния объектов и поиска места отказа в них. Для решения этой проблемы необходимо разрабатывать и внедрять в эксплуатацию эффективные методы разработки диагностического обеспечения, которое представляет собой комплекс взаимоувязанных правил, методов, алгоритмов и средств, необходимых для осуществления диагностирования на всех этапах жизненного цикла объекта.

Анализ последних исследований и публикаций

В настоящее время у нас и за рубежом проводится много работ по совершенствованию, как средств контроля, так и методов контроля и диагностирования различных объектов.

Вопросам разработки диагностического обеспечения посвящены работы П.П. Пархоменко, Е.С. Согомоняна , В.А. Гуляева , Беннетс Р. , и др. Среди последних исследований и публикаций следует отметить работы Г.П. Аксеновой , А.В. Дрозд , Р. Айзермана , в которых предложены новые подходы к разработке диагностического обеспечения. В работах рассмотрены особенности функционального контроля при работе с неточными данными. Показано как при этом меняются аппаратурная сложность схем встроенного контроля. Объектно-ориентированного подход к разработке систем диагностирования предложен В.В. Ворониным .

Анализ известных методов построения контрольных и диагностических тестов показал, что они основаны на построении и преобразовании функции обнаружения или различающей функции и эффективны для относительно простых устройств, т.к. с ростом количества проверок и количества состояний резко возрастает сложность преобразований. Приближенные методы позволяют получать избыточные тесты. В связи с этим возникает необходимость разработки новых методов построения контрольных и диагностических тестов.

Цель работы

Разработать метод построения минимальных контрольных и диагностических тестов, позволяющий определять оптимальный состав теста без сложных преобразований логических функций.

Основные результаты исследований

Пусть S={S 0 , S 1 ,…, S v } – множество технических состояний объекта диагностирования, S 0 обозначает исправное состояние, а S i - его i-ое неисправное состояние, i = 1, …, v; v – количество неисправных состояний, определенных для распознавания в процессе диагностирования.

Множество проверок P = {P 1 ,…, P u }, где u – количество проверок.

Диагностическая модель представляет собой прямоугольную таблицу, в строках которой – проверки, а в столбцах – технические состояния объекта (табл. 1). В ячейке таблицы, расположенной на пересечении i-ой строки
и j-го столбца, приведены результаты проверки P i объекта, который находится в состоянии S j . Если проверка Р i определяет состояние S j , то р ij = 1, в противном случае p ij = 0.

Таблица 1 – Диагностическая модель

		p 11	p 12		p 1v
	0	p 21	p 22		p 2v
		p u1	p u2		p uv

Поставим в соответствие множеству проверок P = {P 1 ,…, P u } множество T ={t 1 ,…, t u }, определяемое следующим образом: t i = 1, если i-ая проверка входит в состав диагностического теста и t i = 0 в противном случае.

Рангом (r) называется количество проверок, входящих в тест, т.е.

Множеству состояний S поставим в соответствие множество W={W 0 , W 1 ,…, W v }, элементы которого, в зависимости от значений элементов множества Т определяются следующим образом:

Количество различных элементов множества W обозначим через r (W).

Стоимости проверок обозначим C={c 1 , c 2 ,…, c u }.

Тогда задача построения минимального диагностического теста формулируется следующим образом.

В основе метода построения минимального диагностического теста лежит последовательная генерация и анализ вариантов построения диагностического теста . При анализе вариантов вначале производится анализ стоимости реализации диагностического теста, потому что эта операция занимает меньше времени, чем определение значения r (W i). При описании метода использованы следующие обозначения:

i – текущий номер варианта построения множества Т,

C(T i) – стоимость реализации диагностического теста Т i ,

C дт – текущее наименьшее значение стоимости диагностического теста

Т дт - множество Т, соответствующее текущему наименьшему значению стоимости диагностического теста.

Метод построения минимальных диагностических тестов состоит из следующих этапов:

Этап 1. Определяем начальное значение ранга

r = ]log 2 (v+1)[,

где ]a[ означает ближайшее целое, не меньшее а.

Этап 2. Определяем начальную стоимость диагностического теста

Этап 3. Определяем количество вариантов построения множества Т с рангом r

Этап 4. i = 0.

Этап 5. i = i + 1.

Этап 6. Формируем множество Т i .

Этап 7. Определяем стоимость варианта построения диагностического теста

Этап 8. Если С(T i) ³ C дт, то переходим к п.13.

Этап 9. Определяем вид множества W i .

Этап 10. Определяем значение r (W i).

Этап 11. Если r (W i) = v+1, то переходим к п. 9, иначе к п. 13.

Этап 12. C дт = С(T i), Т дт = Т i .

Этап 13. Если i < t (r), то переходим к п. 5.

Этап 14. Если r = u, то переходим к п. 16.

Этап 15. r = r + 1, переходим к п. 3.

Этап 16. Конец.

При равенстве стоимостей проверок процесс определения вида минимального диагностического теста существенно упрощается, т.к. первое найденное решение и будет минимальным диагностическим тестом

Рассмотрим пример построения минимального диагностического теста с помощью описанного метода.

В табл. 2 приведена диагностическая модель.

Таблица 2 – Диагностическая модель

Р/А

В табл. 3 приведены с тоимости проверок (усл. ед.).

Таблица 3 – Стоимость проверок

С/ Р

В табл. 4 - 8 приведены перспективные варианты построения диагностического теста.

Таблица 4 – Диагностический тест Р1, Р2, Р3, Р5

Р/А

Таблица 5 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р7

Р/А

Таблица 6 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р8

Р/А

Таблица 7 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р9

Р/А

В табл. 9 приведены характеристики вариантов построения диагностических тестов.

Таблица 9 - Характеристики вариантов построения диагностических тестов

№	Вид диагностического теста	Стоимость (усл. ед.)
1	Р1, Р2, Р3, Р5
2	Р1, Р3, Р5, Р7
3	Р1, Р3, Р5, Р8
4	Р1, Р3, Р5, Р9
5	Р3, Р4, Р5, Р6

Минимальный диагностический тест состоит из проверок P3, P4, P5, P6, стоимость реализации которого 8 усл. ед.

При построении контрольных тестов, которые должны определить техническое состояние объекта, рассматривается множество неисправных состояний, т.е. S={S 1 ,…, S v } и задача построения минимального контрольного теста имеет вид.

Найти вид множества Т, при котором

Для решения задачи построения минимального контрольного теста применяется описанный выше метод построения минимальных диагностических тестов, в котором этап 11 имеет вид:

Этап 11. Если r (W i) > 0, то переходим к п. 9, иначе к п. 13.

На основе описанного метода были разработаны программы для автоматизации разработки тестового обеспечения . Файл исходных данных имеет следующую структуру:

Описание количества проверок,

Описание количества состояний,

Описание матрицы неисправностей,

Описание стоимости проверок.

В результате счета формируется файл результата, который содержит информацию об исходных данных, вид минимального контрольного или диагностического теста и его стоимость.

Время счета программ зависит от количества проверок, количества состояний и вида матрицы неисправностей. Полученные результаты приведены на рис. 1.

Рисунок 1 – Время счета программы

Применение разработанного метода и программного обеспечения позволит сократить время разработки контрольных и диагностических тестов и повысить их качество.

Заключение

Предложен метод построения минимальных контрольных и диагностических тестов, позволяющий определять оптимальный состав теста без сложных преобразований логических функций. В основе метода лежит генерация перспективных вариантов построения тестов и оценки их характеристик. Дальнейшее направление исследований – разработка метода оценки длины минимального контрольного и диагностического теста, что позволит сократить количество рассматриваемых вариантов.

Библиографический список

1. Пархоменко П.П., Согомонян Е.Н. Основы технической диагностики: Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства.-М.:Энергия, 1981.
2. Гуляев В.А. Техническая диагностика управляющих систем. Киев: Наукова думка, 1983.
3. Беннетс Роберт Дж. Проектирование тестопригодных логических схем.М.: Радио и связь. 1990.
4. Аксeнова, Г.П. О функциональном диагностировании дискретных устройств в условиях работы с неточными данными/ Г. П. Аксeнова // Проблемы управления. – 2008. – Т. 5. – С. 62–66.
5. Дрозд А. В. Нетрадиционный взгляд на рабочее диагностирование вычислительных устройств/ Проблемы управления. – 2008. – №2. – С. 48–56.
6. Isermann R. Model-based fault detection and diagnosis. Status and applications/ Annual Reviews in Control. – 2005. – V. 29.- P. 71-85.
7. Воронин В.В. Диагностические проверки и их логические формы / Мехатроника, автоматизация, управление. – 2004. – №9. – С. 9-14.
8. Павлик А.В. Комбинаторный подход к построению диагностических тестов / А.В. Павлик // Міжнародна науково-технічна конференція “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ – 2006″: Тези доповідей. – Харків: Нац. аерокосм. ун-т “ХАІ”, 2006. – С. 217.
9. Комп’ютерна програма “Програма синтезу мінімальних контрольних тестів” / М.Д. Кошовий, А.С. Савельєв, Г.В. Дергачова // Свідоцтво про реєстр. авторського права на твір № 9115.– Зареєстр. в Держ. департ. інтелектуальної власності Мін. освіти і науки України 29.12.2003 р.
10. Комп’ютерна програма “Програма вирішення задачі покриття з обмеженнями ” / І.В. Чумаченко, Н.В. Доценко, Г.В. Павлик, О.І. Шипулін, Дідик Н.О. // Свідоцтво про реєстр. авторського права на твір № 22413. – Зареєстр. в Держ. департ. інтелектуальної власності Мін. освіти і науки України 22.10.2007р.
11. Комп’ютерна програма “Програма пошуку оптимального покриття” / І.В. Чумаченко, Н.В. Доценко, О.І. Шипулін, Г.В. Дергачова // Свідоцтво про реєстр. авторського права на твір № 18152. – Зареєстр. в Держ. департ. інтелектуальної власності Мін. освіти і науки України 03.10.2006 р.

В статье рассмотрены исторические аспекты методологии диагностики. Приведены понятия о диагностических методах, диагностические показания и диагностические тесты, их точность, разновидности, аналитические параметры - стабильные (чувствительность и специфичность) и вторичные (прогностическая ценность позитивных и негативных результатов). Обговаривается биологическая и методическая норма, понятия информативности теста, представления о золотом стандарте диагностики. Рассмотрены внедрения новых диагностических методов в клиническую практику на основах доказательной медицины. Представлены определения предтестовой и послетестовой вероятности диагноза, шансов развития и диагностических критериев заболевания. уделено внимание перекрестным исследованиям как первичным источникам доказательств параметров диагностических тестов.

История развития диагностики, как и история медицины в целом, отображает борьбу мировоззрений, научно-технический и социальный прогресс. У древних ассирийцев был обычай выводить больного человека на дорогу, и каждый, кто шел этим путем, мог его обследовать и дать ему совет; подобные традиции существовали во многих восточных странах, а также в Стародавней Руси. Тщательное наблюдение за больным и анализ фактов были присущи гиппократовской медицине (хотя его заслугой стала разработка системы определения прогноза, а не диагноза); благодаря Галену были заложены основы топической диагностики. Стоить отметить, что практический опыт лечения и профилактики заболеваний накапливался в мире раньше и быстрее, чем опыт диагностики. Например, канон Авесты обязывал врачей Древнего Ирана и Средней Азии быть максимально осторожными при определении диагноза и прогнозах, чтобы не навредить больным и не подорвать собственный авторитет. И хотя первая методическая медицинская школа возникла уже в Древнем Риме, на протяжении многих столетий продолжался эмпирический период ее развития.

Как в свое время писал профессор С.А. Гиляревский, «решающим фактором успешной работы врача в то время был опыт, диагноз ставили на основании жалоб больного, внешнего вида и того впечатления, которое он производил на врача». В XVIII веке нидерландский врач Г. Бургав, которому принадлежит высказывание «Кто хорошо диагностирует, тот хорошо лечит», предложил использовать для диагностики методы наблюдения и аналогии. Важность практики и опыта, учета влияния на развитие заболеваний «духовной жизни» и факторов окружающей среды отмечал выдающийся московский клиницист М.Я. Мудров (1776-1831 гг). Его заслугами в отрасли диагностики считают «разработка и внедрение в практику: 1) метода систематического и всестороннего обследования больного и 2) методического ведения истории болезни». С именем Г.А. Захарьина (1829-1897 гг) в методологии диагностики связано как разграничения «основного заболевания» (diagnosis morbi ) и «второстепенных расстройств и всех особенностей больного» (diagnosis aegri ), так и совершенная разработка метода опроса.

Требования к точности диагноза все больше возрастали, начиная со второй половины XIX века, что было связано с бурным развитием различных методов исследований. Выдающуюся теорию диагностического мышления на то время создал С.П. Боткин (1832-1889 гг), который «поставил методику клинического исследования на природно-научную физиологическую основу и, стремясь к индивидуализации каждого случая, …указал нам, как превратить … диагностику болезни в диагностику больного». Дальнейшее развитие было связано с именем М.П. Кончаловского (1875-1942 гг): он определил четыре аспекта диагноза (морфологический, функциональный, патогенетический и этиологический) и отметил важность определения «диагноз будущего» - прогноз . Работы Г.Ф. Ланга (1875-1948 гг) обогатили методологию диагноза синдромным подходом. Всемирно известным автором нескольких диагностических методик в клинике внутренних болезней является основатель киевской терапевтической школы В.П. Образцов (1849-1920). Заслугами в этой отрасли его ученика М.Д. Стражеска (1876-1952 гг) являются разработка патофизиологического направления и функциональной диагностики, организация проведения в Украине многочисленных клинико-экспериментальных исследований и широкое внедрение синтетического метода диагностики («…на долю интерниста приходится осуществление синтеза всех факторов, полученных разными специалистами при изучении любой проблемы»).

Много актуальных вопросов диагностики в разных отраслях клинической медицины было решено благодаря глубоким фундаментальным и клиническим исследованиям, которые проводились с того времени по сегодняшний день. Как писал академик М.В. Черноруцкий (1884-1957 гг), обязательными этапами распознавания заболеваний является «наблюдение, оценка явлений, которые наблюдаются, и умозаключения». Соответственно составляющими диагностики он называл методы исследования («врачебная техника, … или диагностика в узком смысле»), семиотику (семиологию) и методологию диагноза - «особенности мышления при построении диагностических выводов». Как известно, на протяжении последних десятилетий в медицинской практике внедрены принципы клинической эпидемиологии и доказательный подход . В аспекте клинической и нозологической диагностики это означает: 1) приоритетный выбор тех диагностических методов, точность которых доказана результатами систематических осмотров или контролированных клинических исследований; 2) понимание математической сущности результатов диагностических тестов, отличий между их клинической и статической значительностью; 3) понимание того, что тот или иной диагноз у каждого конкретного пациента следует выражать как вероятность (риск, шансы); 4) индивидуальный, ориентированный на пациента подход - учет его выбора, ожиданий, ценностей и возможностей во время назначения исследований и интерпретации их результатов. Что касается такого раздела диагностики, как семиология, то лучшее описание симптомов и клинической картины приведены в старых учебниках и монографиях. Доказательный подход предусматривает оценку выявленных во время обследования признаков как диагностических тестов, диагностических критериев, факторов риска (ФР) или прогностических маркеров.

Клиническая диагностика была, и будет сложным познавательным процессом, в котором врач всегда полагается на специальные знания, опыт, законы логики и интуицию. Его соображения должны быть определенными (ясными, точными), последовательными (непротиворечивыми) и обоснованными. Сложность диагностического процесса предопределяется множеством факторов, среди которых - особенности клинического течения заболевания у конкретного пациента, влияние сопутствующей патологии и лечения, компетентности врача, доступность необходимых методов диагностики, корректная интерпретация результатов диагностики. Значительное распространение новых диагностических методов в клинической практике является признаком настоящего времени. Правильной выбор того или иного из этих методов или их комбинации, а также трактовка полученных данных имеют решающее значение во многих клинических ситуациях и часто влияют на жизненный прогноз у пациентов. Именно использование методов клинической эпидемиологии и доказательного подхода дает врачам возможность делать справедливые выводы, контролируя влияние систематических ошибок.

Известно, что любой диагностический метод - клинический, физикальный, лабораторный, инструментальный или морфологический - описывает определенный биологический феномен в организме человека. Метод признают диагностическим тестом и используют в клинической практике при условии его воспроизводимости и изученности в стандартных клинических ситуациях у пациентов разных популяций. Диагностический показатель - это биологический феномен, который возникает или меняется при патологии и может быть выявленным при помощи стандартизированного диагностического метода. Как правило, один показатель можно определить при помощи нескольких методов, которые отличаются по аналитическим характеристикам; из-за этого разными являются «границы нормы» и диагностическое значение показателя. Диагностическим тестом является определение конкретного диагностического показателя при помощи конкретного метода, аналитические параметры которого остаются неизменными при условии контроля качества его выполнения.

Диагностические исследования проводят лицам, которые обратились к врачу с жалобами, для выяснения их причин и постановки диагноза. Тот же самый тест, назначенный человеку, которые не имеет жалоб или признаков конкретного заболевания и считает себя здоровым, принято называть скрининговым. Так, для пациента, который жалуется на боль в подложечной области, эзофагогастродуоденоскопия является диагностическим тестом, а для того, кто не имеет жалоб, - скрининговым. Электрокардиография (ЭКГ) с определением индексов Sokolow-Lyon и Cornell и эхокардиография с вычислением массы миокарда левого желудочка являются диагностическими тестами для выявления гипертрофии левого желудочка (ГЛЖ) у лиц с артериальной гипертензией (АГ) и скрининговым - у здоровых лиц. Вообще скрининг (англ. Screen - просеивать) подразумевает массовое обследование людей и является технологией первичной популяционной профилактики и «ранней диагностики скрытых заболеваний». Кроме этого, В.В. Власов разделяет диагностические тесты для выявления сопутствующих заболеваний (такие, что показаны в случае обращения к врачу по каким-либо причинам, например, общий осмотр, общий анализ крови, рентгенография грудной клетки, ЭКГ) и диагностические тесты для оценки эффективности лечения (термометрия пациентов, которые принимают антибиотики; терапия ex juvantibus). Тесты также разделяют на скрининговые и «тесты, которые подтверждают диагноз».

Как видно в таблице 1, диагностические тесты могут быть качественными, порядковыми и колличественными . Во всех случаях клиницисты склонны к упрощенным данным. Примером является использование порядковых шкал - как например представленную на рис. 1 визуальной аналоговой шкалы (ВАШ) для оценки болевого синдрома (от 0 до 3 баллов) как врачами, так и собственно пациентами. Подобные шкалы все чаще используют и в контролируемых клинических исследованиях и в обыкновенной клинической практике.

Рис. 1.

Рис. 2.

На рисунке 2 изображена другая визуальная аналоговая шкала - Бристольская шкала кишечных испражнений, или шкала Маерса, которая представляет современную медицинскую классификацию форм испражнений человека, топ которых зависит от времени их пребывания в толстой кишке. Типы 1 и 2 характерны при запорах, типы 3 и 4 считают «идеальными», типы 5-7 присущи поносам (особенно тип 7, который свидетельствует о высокой вероятности серьезного заболевания).

Еще чаще сложные данные упрощают до дихотомических: «наличие-отсутствие», «патология-норма», «больной-здоровый». Привычными являются такие заключения: «признаков перенесенной стрептококковой инфекции нет», «установлен обратный поток крови в митральном клапане сердца», «лабораторное исследование выявило анемию, лейкоцитоз и бактериоурию».

Лучшая клиническая практика предусматривает использование наиболее полезных и информативных диагностических тестов. Внедрение нового метода диагностики целесообразно в тех случаях, когда имеющиеся методы признаны недостаточно точными или неприемлемыми по другим причинам (инвазивность, высокая стоимость и др.). Наиболее точный, надежный среди имеющихся диагностических тестов называют золотым стандартом диагностики (или эталонным, референтным тестом). Иногда эталонным являются простые в исполнении и относительно дешевые тесты: целенаправленный опрос пациента (диагностика стенокардии при наличии приступов чувства загрудинного «сдавливания», гастроэзофагально рефлюксной болезни - при частых эпизодах изжоги), некоторые лабораторные (определение уровня гемоглобина, эритроцитов в крови и гематокрита при развитии кровотечения, оценка уровня С-реактивного протеина в крови как показателя активности воспаления), морфологические или бактериологические исследования (мазков-отпечатков со слизистой оболочки желудка - для диагностики инфекции H . pylori , мазков с зева - для определения возбудителя ангины). Но чаще всего эталонами являются инвазивные и дорогие тесты, нередко - данные биопсии или аутопсии. На практике врачи и пациенты как правило выбирают неэталонные методы диагностики, по крайней мере на начальном этапе. Например, возбудителя пневмонии предполагают на основании особенностей клинического течения болезни, данных рентгенографии грудной клетки и анализе мокрот, а золотой стандарт диагностики - исследование биоптатов легочной ткани - не является рутинной практикой. Другой пример. В клинических исследованиях доказано, что гипертрофия левого желудочка является независимым фактором риска коронарной болезни сердца, в том числе внезапной сердечной смерти, инфаркта миокарда и желудочковых аритмий, а также фибрилляции предсердий и сердечной недостаточности. Развитие гипертрофии левого желудочка у пациентов с коронарной болезнью сердца и артериальной гипертензией повышает риск развития инфаркта миокарда и инсульта в 5 раз; развитие гипертрофии левого желудочка у больных с первичной артериальной гипертензией приводит к повышению уровня сердечно-сосудистой смертности в 25 раз. Золотым стандартом диагностики гипертрофии левого желудочка является вычисление массы миокарда левого желудочка и индексация ее к площади поверхности тела или роста пациента: критерием является показатель свыше 125 г/м2 у мужчин и свыше 110 г/м2 у женщин. Увеличение индекса массы миокарда левого желудочка на 50 г/м2 повышает риск коронарной болезни сердца на 50%. Эталонным тестом для диагностики гипертрофии левого желудочка является метод магнитно-резонансной томографии (МРТ), который не всегда доступный, в том числе из-за высокой стоимости. Как известно, наиболее доступным диагностическим тестом является ЭКГ (критерии гипертрофии левого желудочка - индекс Sokolow-Lyon >38 мм, индекс Cornell >2440 мм/мс). Оптимальное соотношение информативности, стоимости и затрат времени имеет метод эхокардиографии, что именно и обусловило включение его в стандарты диагностики гипертрофии левого желудочка в клинической практике.

Доказательный подход предусматривает сравнение нового диагностического теста с имеющимся золотым стандартом в контролированных клинических исследованиях. Важно то, что золотой стандарт является не идеальным, а наилучшим среди имеющихся диагностических методов, и новый, более доскональный тест может его заменить.

Для оценки аналитических параметров диагностического теста его используют у лиц двух групп - у пациентов с определенным заболеванием и у лиц контрольной группы. Для этого проводят перекрестные (синоним - одномоментные ) исследования, которые имеют преимущества во времени, позволяя изучать распространенность заболеваний и факторов риска. Недостатки клинических исследований этого типа приведены в таблице 3.

Таблица 2. Определение качества исследования, посвященного оценке диагностического или скринингового теста

Вопросы, на которые нужно последовательно дать ответ	Комментарии
1. Является ли тест полезным для нашей практики?	Позволит ли тест выявить потенциально излечимую болезнь лучше, чем существующие тесты? Повлияет ли его использование на план ведения пациента?
2. Сравнивали ли исследуемый тест с золотым стандартом?	Для многих заболеваний эталон диагностики так и не определен, и в таких случаях используют комбинацию критериев, с которой и сравнивают тест.
3. Насколько адекватную выборку исследовали?	Выборка, в которой проверяли тест, должна быть как можно меньше смещена и репрезентативна.
4. Удалось ли избежать смещения из-за неполного использования золотого стандарта?	У всех пациентов, которые приняли участие в исследовании и получили диагностический тест, должен был быть использованным также и золотой стандарт диагностики.
5. Удалось ли избежать систематической ошибки «из-за ожидания»?	Все оценки должны быть «слепыми»: на интерпретацию результатов теста не должно влиять знание результатов других тестов.
6. Является ли тест воспроизводимым как у того самого, так и у других исследователей?	При интерпретации результатов некоторых тестов (визуализационных, качественных) их воспроизводимость у двоих исследователей должна быть приемлемой.
7. Какими являются характеристики теста на основе результатов исследования?	Достоверность скринингового теста, в отличие от диагностического, не имеет абсолютно четких характеристик.
8. Указаны ли для этих характеристик доверительные интервалы?	Чем больше размер выборки, тем уже доверительные интервалы полученного результата. Следовательно, характеристики доверительного интервала являются особо важными в случае малых выборок.
9. Был ли определен на основании результатов диапазон нормальных значений?	При определении зон риска для непрерывных физиологических или патологических параметров следует оценивать вероятность событий, для предупреждения которых направлено лечение. Самую объективную их оценку обеспечивает расчет отношения правдоподобности.
10. Как интерпретируют тест в контексте других, которые используют в диагностическом поиске при данном состоянии?	Примером может быть многофакторный общий кардиоваскулярный риск или риск желудочно-кишечных кровотечений

Таблица 3. «Недостатки» одномоментных (перекресных) исследований

Не отображают реального распространения заболеваний. Чем менее распространенным является заболевание, тем выборка должна быть больше, чтобы выявить достаточное количество больных на это заболевание. Не позволяют оценить вклад некоторых факторов риска в развитие заболевания и установить наличие связи между ними. Могут привести к ложному определению факторов риска из-за того, что в случае заболевания изменяются определенные показатели и нередко - привычки пациентов. Не позволяют оценить прогностическую силу отдельных признаков (маркеров). Не позволяют выучить характеристики умерших от конкретного заболевания. При обследовании профессиональных групп не позволяют изучить характеристики тех, которые оставили работу из-за состояния здоровья, достижения пенсионного возраста или других причин.

При получении результатов исследований традиционно строят четырехпольную таблицу, или «латинский квадрат» (табл. 4), на основе которого вычисляют аналитические параметры диагностического теста или его операционные характеристики - истинные или ложные результаты, точность, чувствительность и специфичность теста, прогностическую ценность позитивных и негативных результатов, а также отношение правдоподобности.

Таблица 4. Соотношение результатов диагностического теста и наличия заболевания

		ЗАБОЛЕВАНИЕ
		Имеющееся	Отсутствует
ТЕСТ	Позитивный	Истиннопозитивный	Ложнопозитивный
	Негативный
		Ложнонегативный	Истиннонегативный

Опыт доказывает, что как правило по результатам диагностического поиска мы можем только допускать правильность диагноза, нежели утверждать это категорически. В современной медицине принято выражать уверенность в диагнозах из-за вероятности (риски, шансы). Следовательно, врачи должны понимать математическую сущность диагностической ценности тестов в разных клинических ситуациях. В таблице 4 приведены соотношения результатов диагностического теста и правильного диагноза: заболевание имеющееся и отсутствующее, а результат теста - позитивный (патология) или негативный (норма). Существует два конкретных результатов теста - он является позитивным при наличии заболевания (истиннопозитивный результат ) или негативным при отсутствии заболевания (истиннонегативный результат ). Ложнопозитивным называют позитивный результат теста у здорового, ложнонегативным - негативный результат теста у человека, который имеет конкретное заболевание.

Точность теста (англ. Accuracy , A ) отображает часть истинных (корректных) результатов теста в их общем количестве. Индекс точности рассчитывают по формуле: A =(a + b )/(a + b + c + d ). Понятие точности, или аналитической точности, используют для сравнения разных диагностических тестов. Индекс точности позволяет сравнить разные методы определения конкретного показателя при обследовании пациентов этой же популяции.

Термин «априорная», или «предтестовая вероятность заболевания» , в клинической эпидемиологии является синонимом его распространенности (англ. Prevalence , P ) . Ее расчитывают по формуле: P =(a + c )/(a + b + c + d ). Однако перекрестные исследования, как видно в таблице 3, не отображают реального распространения заболевания, и источниками такой информации являются статистические отчеты и мировая медицинская литература. Направление пациентов на диагностическое исследование фактически является способом повышения априорной вероятности заболевания: умозаключения специалистов увеличивают шанс того, что пациент с конкретными жалобами действительно имеет определенное заболевание, и это оправдывает более активный подход к назначению ему диагностических тестов. Так, значительное распространение в популяции такого значительного фактора риска преждевременной смерти, как артериальная гипертензия, обуславливает широкое внедрение измерения артериального давления.

Стабильными характеристиками диагностического теста являются так называемые его первичные параметры - чувствительность и специфичность, ведь они зависят от распространения заболевания у выборки пациентов, которую исследуют.

Чувствительность теста (англ. Sensitivity , Se ) - это часть истинных позитивных результатов в основной группе (т.е. у пациентов с конкретным заболеванием): Se = a /( a + c ).

Специфичность (англ. Specificity , Sp ) - это часть истинных негативных результатов в контрольной группе (т.е. у лиц без этого заболевания): Sp = d /( b + d ) .

Показатель чувствительности отображает вероятность позитивного результата диагностического теста при наличии заболевания. Чувствительный диагностический тест редко «пропускает» пациентов, которые являются больными. Так, повышение температуры тела и содержание С-реактивного белка (СРБ) в крови являются высокочувствительными тестами большого круга воспалительных заболеваний независимо от их природы - инфекционной, аутоиммунной, онкологической и др. Высокочувствительные тесты являются особенно полезными при наличии риска пропустить угрожающие, но излечимые заболевания, а также на ранних стадиях диагностического поиска для сужения его рамок (такие тесты позволяют исключить другие многочисленные заболевания, которые являются маловероятными).

Специфический тест позволяет не отнести здоровых людей к критерию больных. Высокоспецифические тесты являются бесценными в ситуациях, когда ложнопозитивные результаты могут нанести вред физическому или психическому здоровью пациента, например, в результате ошибочно назначенного лечения. К высокоспецифическим тестам относятся и патогномонические признаки конкретных заболеваний.

Особенно информативными для диагностики являются негативные результаты чувствительных тестов и позитивные - специфических. При предположении конкретного диагноза негативный результат высокочувствительного теста позволяет надежно исключить, а положительный результат высокоспецифического теста - подтвердить заболевание. В.В. Власов отмечает такую типовую ошибку врачей, как уверенность в необходимости проведения дифференцированной диагностики при положительных результатах именно чувствительных (а не специфических) тестов. Он также отмечает, что для диагностических тестов «не существует минимально необходимой величины» стабильных параметров: «Тест, который дает позитивный результат у больных чаще, чем у здоровых, может быть полезным». Р. Флетчер и соавт. отмечают, что на практике не используют тесты, чувствительность и специфичность которых не достигает 50%.

Стоит отметить, что стабильные параметры диагностического теста зависят от обратной границы нормы: чем она ниже, тем выше является чувствительность теста и число ложнопозитивных результатов. «Нормальные границы» диагностического теста стоит обговаривать в аспекте именно медицинской нормы» . Если биологическую норму определяет биологическая вариация в популяции параметра, который изучают, то медицинскую - определяют те клинические задания, которые будут решены при помощи диагностического вмешательства. С позиции доказательной медицины результат какого-либо теста более конкретно нужно рассматривать не в связи с нормой, а в связи с доказанным в эпидемиологических исследованиях риском неблагоприятных событий в аналогичных популяциях. Медицинскую норму определяют современные представления медицинской науки. Например, верхняя граница нормы СРБ для диагностики воспалительных процессов установлена на уровне 10 мг/л, а при использовании новых высокочувствительных тестов определение СРБ для оценки кардиоваскулярного риска - 4 мг/л. Наличие нескольких границ нормы определяет информативность теста - условное понятие, которое указывает на объем диагностической информации, которую можно получить при его использовании.

Заполнить все поля «латинского квадрата» для оценки параметров диагностического теста бывает тяжело по этическим и практическим причинам. В медицинской литературе недостаточно информации о негативных результатах диагностических тестов (истинных и ложных), поскольку при нормальных результатах предыдущих тестов тяжело настаивать на дальнейших обследованиях, как правило дорогостоящих и часто связанных с риском для здоровья пациента. Так, при повышенном содержании простатспецифического антигена (ПСА) в крови мужчины чаще соглашаются на проведение биопсии предстательной железы, чем в случае нормальных показателей ПСА. Во-вторых, неверная оценка диагностического теста может быть последствием его исследования только или преимущественно у больных. Например, МРТ поперечного отдела позвоночника как правило назначают пациентам с синдромом боли в нижней части спины, и частой находкой являются грыжи межпозвоночных дисков. Контрольную группу (МРТ у пациентов, которые не имели жалоб) изучали только в сравнительном клиническом исследовании, и частота грыж в этой группе не отличалась от таковой в основной группе.

1. Сравнение с неверно выбранным «эталоном»

Если новый тест является более чувствительным, то обнаруженные при его помощи дополнительные случаи заболевания считаются ложнопозитивными результатами

2. Неучет важных характеристик пациентов, у которых оценивали результаты теста

Чувствительность теста часто коррелируется с тяжестью течения заболевания, иногда - с его длительностью и осложнениями, а пациенты отличаются между собой по этим параметрам, как и по активности, стадией и фазой заболевания.

3. Недостаточный размер выборки, отобранной для оценки теста

Чем меньшей является выборка, тем менее корректным является вывод. Сужение 95% доверительных интервалов при увеличении числа исследуемых означает повышение точности оценки теста.

4. Неучет того, что параметры теста, использованного как скрининговый, отличаются от его параметров как диагностического

При обследовании популяции, в которой нет признаков заболевания, тест на его наличие как правило является недостаточно чувствительным (так как больными является небольшое количество людей, и они имеют более ранние и легкие проявления) и в сравнении более специфическими. Оценка этого теста в выборке с большей вероятностью заболевания демонстрирует большую чувствительность и меньшую специфичность. Поэтому достоверность диагностического теста всегда является выше, чем скринингового.

Распространенным компромиссным решением проблемы повышения точности диагностики является одновременное или последовательное использование нескольких диагностических тестов. Например, учитывают комплекс тестов, которые называют критериями диагноза. Так, в 1987 году Американской коллегией ревматологов (ACR) было предложено 7 диагностических критериев ревматоидного артрита: 1) утренняя скованность; 2) артрит хотя бы трех суставов; 3) артрит суставов кисти; 4) симметрический характер артрита; 5) ревматоидные узлы; 6) ревматоидный фактор в сыворотке крови; 7) типичные рентгенологические изменения суставов. Название каждого теста дополнено детализированной характеристикой и указано, что «для постановки диагноза необходимо наличие каких-либо 4 критериев их 7. Критерии с 1-го по 4-й должны наблюдаться как минимум 6 недель. Чувствительность их комбинации составляет 91,2%, специфичность - 89,3%». Этот пример демонстрирует постановку нозологического диагноза на основании комбинации признаков заболевания, что имеет высокую чувствительность и специфичность. Также стоит отметить, что отсутствие или несовершенство критериев заболеваний ухудшает оценку точности новых диагностических тестов.

Получение результата диагностического теста позволяет оценить послетестовую вероятность наличия заболевания у конкретного пациента. Специальным параметром, наиболее адекватным для интерпретации известного результата теста в конкретной клинической ситуации, является прогностическая ценность теста (ПЦТ , англ. Predictive value , PV ). Показатель отображает вероятность наличия или отсутствия заболевания при известном положительном или отрицательном результате теста (синоним - послетестовая вероятность, апостерирная вероятность ).

Положительная ПЦТ (англ . Positive predictive value , + PV ; синоним - прогностическая ценность позитивного результата, прогноз позитивного результата ) - это вероятность того, что пациент является больным, если получен позитивный результат диагностического теста. Параметр рассчитывается с использованием данных «латинского квадрата» по формуле: + PV = a /(a + b ).

Негативная ПЦТ (англ . Negative predictive value , - PV ; синоним - прогностическая ценность негативного результата, прогноз негативного результата ) - это вероятность отсутствия заболевания при негативном (т.е. нормальном) результате теста. Параметр рассчитывается по формуле: - PV=d/(c+d).

ПЦТ не является стабильным параметром диагностического теста. Позитивная ПЦТ зависит непосредственно от специфичности теста. На практике это означает, что высокие значения позитивной прогностической ценности высокоспецифического теста подтверждают предыдущий диагноз. Негативная ПЦТ связана с чувствительностью теста: негативные (нормальные) результаты высокочувствительного теста опровергают наличие заболевания.

ПЦТ также называю «вторичным» параметром теста, так как она существенно зависит от соотношения включенных в основную и контрольную группу участников исследования: чем больше было обследовано больных, чем здоровых, тем более прогностическая ценность позитивного результата будет выше, и наоборот - преобладание здоровых людей среди обследуемых увеличивает прогностическую ценность негативного результата.

В каждой клинической ситуации врач оценивает вероятность заболевания - до назначения диагностического теста (это этапа характерным является постановка предварительного диагноза). Существует две ситуации, при которых назначают тест, - вероятность болезни является высокой (например, имеющиеся характерные клинические симптомы или факторы риска) или она является низкой (например, существуют данные о низкой распространенности заболевания в данной популяции). Основой расчета послетестовой вероятности заболевания является статистическая теорема Баерса, которая объединяет его предтестовую вероятность, стабильные параметры диагностического теста и прогностическую ценность позитивного результата:

Практически значительным является вывод из этой теоремы: результаты использования диагностических тестов зависят от распространенности заболевания - в популяции с высокой вероятностью заболевания негативные результаты даже высокочувствительного теста являются преимущественно ложными, а в популяции с низкой вероятностью заболевания позитивные результаты даже высокоспецифического теста являются преимущественно ложными. Иначе говоря, если распространенность заболевания приближается к 100%, негативная ПЦТ стремиться к нулю; если распространенность заболевания приближается к нулю, стремится к нулю и позитивное ПЦТ, и тест является практически непригодным. Например, специализированная иммунологическая лаборатория, которая получает биологический материал преимущественно от пациентов с ревматическими заболеваниями, всегда имеет небольшое количество ложных результатов. Самые эффективные диагностические тесты есть в тех популяционных группах, в которых распространенность заболевания не является слишком высокой или слишком низкой.

В монографии Р. Флетчера и соавт. приведен пример исследования прогностической ценности теста на содержание ПСА в крови для диагностики рака предстательной железы. Первую группу составляли мужчины пожилого возраста без признаков заболевания, вероятность рака у которых оценивали в 6-12%. Во 2-й группе риск заболевания оценивали как высокий (из-за наличия клинических признаков) у 26% мужчин. Результаты исследования доказали, что при позитивном результате теста онкологический диагноз подтвердили в 15% пациентов 1-й группы и почти у 40% - 2-й. Следовательно, при использовании теста как скринингового на один случай корректного диагноза рака могло риходиться 5-6 случаев ложного, и такие пациенты подлежали бы дополнительным дорогостоящим инвазивным вмешательствам. Использование теста как диагностического оказалось оправданным.

Еще один вывод из теоремы Баерса заключается в том, что со снижением чувствительности и специфичности теста зависимость ПЦТ от распространенности заболевания увеличивается.

Повысить эффективность диагностики можно при помощи комбинации тестов . Несколько тестов назначают параллельно в случае необходимости быстрой оценки состояния пациента - для максимального повышения предтестовой вероятности диагноза перед назначением более специфических тестов. Для уменьшения количества ложнопозитивных результатов, избегания гипердиагностики целесообразно параллельно целесообразно назначать тесты с высокой специфичностью и низкой чувствительностью. Примером последовательного назначения нескольких тестов является комбинация «скрининговый тест - тест, который подтверждает диагноз». Первый тест является высокочувствительным, и поэтому имеет высокую негативную прогностическую ценность; для верификации диагноза выбирают более специфический тест. Особенно полезным такой подход в тех случаях, когда каждый из тестов не является высокоспецифическим. Параллельное тестирование как правило практикуют в специализированных центрах, последовательное - в амбулаториях. Последняя технология является менее затратной и более специфической. На практике каждый диагностический тест не используют изолированно.

Стоит обратить внимание, что все характеристики диагностического теста (чувствительность, специфичность, ПЦТ) мы выражали через вероятность - в процентах или частях. Для описания приведенных параметров используют также понятие шансов - отношение двух вероятностей:

Шансы события = (вероятность события) / (1 - вероятность события)

Вероятность события = (шансы события) / (1 + шансы события)

Например, если вероятность осложнений в случае отказа от лечения составляет 80%, то шансы их развития составляют (0,8 / (1 - 0,8)) = 0,8: 0,2 = 4:1.

Дополнительным способом описания точности диагностического теста является расчет отношения правдоподобности (англ. Likelihood ratio , LR ) - отношение вероятности данного результата теста у лиц с заболеванием к вероятности такого самого результата у лиц без заболевания. параметр отображает, насколько вероятность конкретного результата теста отличается в основной группе от результата теста в контрольной группе. Существует два варианта параметра: отношение правдоподобности позитивного результата (англ. Positive likeliood ratio , LR + ) и отношение правдоподобности негативного результата (англ. Negative likelihood ratio, LR-) . Их расчитывают по следующим формулам:

Преимуществами использования отношений правдоподобности является то, что они позволяют: 1) определить степень отклонения от нормы, а не только оценить вероятность наличия или отсутствия заболевания (что возможно при помощи показателей чувствительности и специфичнсти); 2) отобразить полученную информацию одним числом ; 3) облегчить расчет послетестовых шансов на основании предтестовых:

Приведем пример расчета параметров диагностического теста - определение сывороточного содержания IgM-РФ (ревматоидный фактор) для диагностики РА (ревматоидного артрита) у пациентов с хроническим полиартритом (табл. 6). По результатам дальнейших исследований у части пациентов был установлен диагноз ревматоидный артрит (по критериям ACR, представленных выше).

Таблица 6. Исследование сывороточного содержания IgM-РФ как диагностического теста на ревматоидный артрит у пациентов с хроническим полиартритом

		ЗАБОЛЕВАНИЕ
		Имеющееся	Отсутствует
ТЕСТ: сывороточный IgM-РФ	Позитивный	Истиннопозитивный 65	Ложнопозитивный 25
	Негативный
		12 Ложнонегативный	127 Истиннонегативный

P=(a+c)/(a+b+c+d)=(65+12)/(65+25+12+127)=77/179=34%

A=(a+d)/(a+b+c+d)=(65+127)/(65+25+12+127)=192/229=84%

Se=a/(a+c)=65/(65+12)=84%

Sp=d/(b+d)=127/(25+127)=83%

PV=a/(a+b)=65/(65+25)=72%

PV=c/(c+d)=12/(12+127)=9%

LR+=0.84/0.164=5.12

LR-=0.16/0.84=0.19

Расчеты свидетельствуют, что: 1) распространенность ревматоидного артрита среди лиц с хроническим полиартритом составила 34%; 2) точность сывороточного содержания IgM-РФ как диагностического теста на ревматоидный артрит составила 84%, чувствительность - 84%, специфичность - 83%; 3) прогностическая ценность позитивного результата теста является достаточно высокой (72%), а исключить диагноз ревматоидный артрит при негативном результате невозможно, так как его прогностическая ценность составила 9%; 4) у больных ревматоидным артритом позитивный результат теста в 5,12 раз более вероятен, чем у пациентов не страдающих РА; 5) отношение правдоподобности негативного результата теста составляет 0,19, следовательно, шансы нормального результата теста при наличии и при отсутствии ревматоидного артрита составляют 1:4,3.

Соответственно по содержанию параметры диагностического теста приведены в таблице 7.

Таблица 7. Соответствие характеристик диагностического теста

Показатель	Соответствуют содержанию других показателей
Предтестовые (априорные) шансы	Распространенность (предтестовая, априорная вероятность) заболевания
Отношение правдоподобности	Чувствительность и специфичность теста
Послетестовые шансы	Прогностическая ценность (послетестовая вероятность) позитивного результата теста

В современной медицинской литературе принято приводить указанные характеристики диагностических тестов. Врачи должны понимать их значение и использовать основные понятия доказательной диагностики на практике.

Внедрение доказательного подхода позволяет повысить качество нозологического и синдромного диагноза путем корректного, дифференцированного назначения наиболее точных диагностических тестов в конкретной клинической ситуации и на популяционном уровне. Доказательная практика предусматривает критическую оценку и использование новых и референтных диагностических тестов с учетом данных клинических исследований, врачебного опыта и выбора пациентов. Владение методологией доказательной медицины не заменяет семиологии, знания диагностических методик и навыков их использования, а является составляющей эрудиции врача и инструментом, который преподносит искусство «диагностики больного» и уровень клинического диагноза. Как писал С.П. Боткин, «чем шире и многостороннее образование врача, тем вернее будет критика фактов и тем вернее, конечно же, будет гипотеза - результат критического разбора всего найденного. Эта гипотеза и составит… распознавание (diagnosis) болезни и индивидуума».

Реферат

В данной курсовой работе будет выполнено:

построение проверяющих и диагностических тестов для непрерывной системы;

построение теста для объекта диагноза, реализованного на реле;

построение тестов для комбинационных схем на логических элементах.

Кроме того, будет выполнено индивидуальное задание, в котором рассматривается вопрос построения комплекса СТД-МПК, его назначение, состав, принципы организации и приведено краткое описание компонентов системы диагностики.

Введение

К системам железнодорожной автоматики, телемеханики и связи (ЖАТС) предъявляют высокие требования по надежности работы. В то же время системы ЖАТС обладают особенностями, которые затрудняют решение задачи обеспечения их высокой надежности, для решения которой требуется проведение большого числа мероприятий. Среди них важнейшее значение имеют те, которые связаны с поиском и устранением повреждений.

Техническая диагностика определяет состояние, в котором находится технический объект. Объект, у которого определяется состояние, называется объектом диагноза, диагноз представляет собой процесс исследования объекта диагноза. Итогом этого процесса является получение результата диагноза, а именно заключения о состоянии объекта диагноза.

Процесс обновления и развития средств железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) на основе микропроцессорных устройств контроля и управления, автоматизации внешнего и встроенного технического диагностирования с организацией мониторинга обеспечивает развитие информационных технологий в управлении хозяйством СЦБ и техническом обслуживании средств ЖАТ. Будущим специалистам, нынешним студентам, в их профессиональной деятельности придется иметь дело с автоматическими системами диагностирования, которые находят широкое применение на сети железных дорог.

Базовые знания по технической диагностике в будущем облегчат работу инженера в таких областях как автоматизированные системы технического диагностирования и мониторинга и микропроцессорной автоматизации. Выполнение данной курсовой работы научит студентов построению проверяющих и диагностических тестов для непрерывных и дискретных систем, реализованных на релейно-контактных схемах и на основе логических элементов.

1 . Построение проверяющего и диагностических тестов для непрерывной системы

1.1 Построение проверяющего теста для непрерывной системы

Функциональная схема объекта диагноза в соответствии с рисунком 1.1.1 содержит восемь элементов - Э1 - Э8, имеет четыре внешних входных воздействия - X1 - X4 и формирует три выходных реакции - Y1 - Y3. Каждый элемент формирует свою выходную реакцию Y, причем выходные реакции элементов Э1, Э4, Э6 совпадают с выходными реакциями схемы.

Рисунок 1.1.1 - Функциональная схема объекта диагноза

Примем, что хi=1 и уi=1, если i-е входное воздействие или выходная реакция j-го элемента являются допустимыми; в противном случае хi=0 и уi = 0. Состояние системы, содержащей n элементов, обозначают n-разрядным

двоичным числом, в котором i-й разряд равен 1 (0), если i-й элемент исправен (неисправен) /1/. В общем случае система из n элементов имеет 2n состояний, из которых одно исправное и 2n-1 неисправных. Ограничимся рассмотрением только одиночных неисправностей, поэтому система имеет девять состояний:= 11111111, s1 =01111111, s2 = 10111111, s3 = 11011111, s4 = 11101111, s5 = 11110111, s6 = 11111011, s7 = 11111101 , s8 = 11111110 .

При работе с логической моделью предполагается, что на входы объекта поступает единственное входное воздействие, определяемое допустимыми значениями всех входных сигналов.

Поэтому возможные элементарные проверки отличаются только наборами контрольных точек, в которых осуществляется измерение. В этом случае задача построения алгоритма диагноза сводится к выбору совокупности контрольных точек, достаточной для решения определенной задачи диагноза. Каждая проверка имеет 2k исходов, где k - число контролируемых элементов. Общее число проверок 2n, где n-число элементов системы. На практике большое число проверок не может быть осуществлено, так как нет доступа к выходам некоторых элементов; невозможно подключиться сразу к выходам нескольких элементов и т. п.

В рассматриваемом случае будем считать, что возможны только те проверки, которые заключаются в измерении реакции на выходе одного из элементов системы, причем для измерения доступны выходы всех элементов. Обозначим элементарную проверку как πi - это контроль реакции на выходе i-го элемента (i=1,2,…, 8).

В таблице 1.1.1 приведена таблица функций неисправностей (ТФН), составленная для заданной функциональной схемы.

Таблица 1.1.1 - Таблица функций неисправностей

Проверка

Когда система исправна (состояние S0), на выходах всех элементов имеют место допустимые значения сигналов. Отказ какого-либо элемента вызывает появление недопустимого значения сигнала на его выходе и на выходах всех связанных с ним элементов.

Данная ТФН содержит всю необходимую информацию для построения проверяющего и диагностического тестов. Каждая графа ТФН задает некоторую функцию, определяемую на множестве проверок. Функция равна единице, если проверка дает допустимый результат. Обозначим F - функция исправного объекта; fi - функция i-го состояния неисправного объекта или функция i-й неисправности. Имеем:

Примем следующие обозначения:- функция исправного объекта;ƒi - функция i - го состояния неисправного объекта или функция i - й неисправности.

При построении теста Тп для каждой неисправности вычисляют проверяющую функцию:

φi = F Å fi (1.1.1)

Функция φi = 1 только на тех проверках, на которых результаты проверок различны для исправной схемы и для схемы с i-й не исправностью. Иначе говоря, она объединяет те проверки, на которых i-я неисправность обнаруживается.

Проверяющий тест

Тп = φ1·φ2·…·φn , (1.1.2)

где n-число неисправностей.

Вычисляем проверяющие функции φi:

Записываем проверочный тест Тп и производим его минимизацию:

Тп = φ1 φ2 φ3 φ4 φ5 φ6 φ7 φ8

Выражение может быть упрощено на основе закона поглощения:

a·(a v b v c) = a (1.1.3)

(a v b)·(a v b v c)=a v b (1.1.4)

По действиям:

В результате получаем 2 проверочных теста:

Из уравнения следует, что для полной проверки системы необходимо и достаточно одновременно подать на внешние входы элементов 1и 6 или 6 и 5 допустимые воздействия и измерить реакцию на выходе. Если система исправна, то на выходе элемента будет допустимый сигнал, если же неисправна, то на выходе элемента будет недопустимый сигнал.

В общем случае для проверки исправности или работоспособности объекта достаточно проконтролировать все его внешние выходы. Однако логическая модель и ТФН позволяют найти такую минимальную совокупность проверок, в которую не войдут внешние выходы объекта, являющиеся также входами блоков модели.

1.2 Построение диагностических тестов для непрерывной системы

При решении задачи поиска неисправного элемента строят диагностический тест Тд. Для каждой пары неисправностей (с номерами i и j) вычисляют различающую функцию:

φi,j = fi Å fj (1.2.1)

Различающая функция, полученная по выражению (1.2.1) равна единице только на тех проверках, на которых результаты проверок различны для схемы с i-й неисправностью и для схемы с j-й неисправностью. Иначе говоря, она объединяет те проверки, на которых i-я и j-я неисправности различаются друг от друга.

Обозначим неисправность через Ni. В ТФН каждая графа с индексом = (1, 2,... , n) соответствует определенной неисправности Ni.

Возможны два варианта диагностического теста. Первый вариант используют в том случае, когда заведомо известно, что система неисправна, и поэтому ставится одна задача - обнаружение неисправного элемента. В этом случае тест Тд вычисляют как логическое произведение различающих функций:

Тд = φ1,2·φ1,3·…….·φ7,8 (1.2.2)

ТД = φ1,2 φ1,3 φ1,4 φ1,5 φ1,6 φ1,7 φ1,8 φ2,3 φ2,4 φ2,5 φ2,6 φ2,7 φ2,8 φ3,4 φ3,5 φ3,6 φ3,7 φ3,8 φ4,5 φ4,6 φ4,7 φ4,8 φ5,6 φ5,7 φ5,8 φ6,7 φ6,8 φ7,8

Полученное выражение содержит 3 теста:

Получили один минимальный тест Тд1.

Отсюда следует, что для обнаружения неисправного элемента необходимо и достаточно подать на внешние входы допустимые воздействия и измерить реакции на выходах шести элементов - Э1, Э2, Э3, Э4, Э7, Э8. Результаты теста дешифрируются словарем неисправностей, который представляет собой таблицу, являющуюся частью ТФН. В эту таблицу входят строки, соответствующие проверкам, содержащимся в Тд и графы, соответствующие классам эквивалентных неисправностей. Для Тд словарь неисправностей представлен в таблице 1.2.1.

Таблица 1.2.1 - Словарь неисправностей для диагностического теста Тд

Проверка	Результат Rji проверки для системы, находящейся в состоянии Si

Словарь неисправностей позволяет обнаруживать неисправный элемент при помощи формальной процедуры. Для этого на входы системы подают допустимые воздействия и выполняют измерения в контрольных точках, соответствующих проверкам, входящим в словарь неисправностей. Результаты измерения сравнивают с данными, приведенными в словаре неисправностей. По совпадению судят о номере неисправного элемента.

Второй вариант диагностического теста используют тогда, когда задача поиска неисправностей и задача проверки системы совмещаются в едином процессе диагноза. Такой подход часто используют на практике. В этом случае

Тд’= Тп·φ1,2·φ1,3·……·φ7,8 (1.2.3)

Для рассматриваемого примера Тд* определяем так: ТД*= Тп ТД (1.2.4)

Полученное выражение содержит два минимальных теста:

Таблица 1.2.2 - Словарь неисправностей для диагностического теста Тд2*

Проверка	Результат Rji проверки для системы, находящейся в состоянии Si

Полученный диагностический тест также как и диагностический тест по первому варианту позволяет обнаружить все неисправности.

2 . Построение проверяющего и диагностического тестов для релейно-контактной системы использованием ТФН и методы цепей и сечений

.1 Построение проверяющего и диагностического тестов для релейно-контактной системы использованием ТФН

Релейно-контактные схемы, широко используемые в устройствах ЖАТС, состоят из контактов и обмоток реле и соединительных проводов. Контакты имеют два вида неисправностей: короткое замыкание - цепь остается замкнутой независимо от состояния реле; разрыв контакта - цепь остается разомкнутой независимо от состояния реле.

Обмотки реле также имеют два вида неисправностей (к ним относятся и неисправности механических элементов реле). При обрыве обмотки реле не включается, когда оно должно включаться. Причинами могут быть обрыв обмотки, межвитковые замыкания в ней, механические повреждения подвижных частей. При этом нормально замкнутые (размыкающие) контакты остаются замкнутыми, а нормально разомкнутые (замыкающие) контакты - разомкнутыми. При ложном включении обмотки реле включается, когда оно не должно включаться. Причиной этого может быть соединение обмотки с источником питания, залипание или заклинивание якоря, сваривание замыкающих контактов. При этом размыкающие контакты размыкаются, а замыкающие контакты замыкаются.

Неисправность “обрыв обмотки” эквивалентна кратной неисправности, в которую входят короткие замыкания всех размыкающих контактов и разрыв всех замыкающих контактов. Соответственно неисправность “ложное включение обмотки” эквивалентна кратной неисправности, включающей в себя короткие замыкания всех замыкающих контактов и разрыв всех размыкающих контактов. Данное обстоятельство позволяет выявлять неисправности обмоток теми же способами, что и неисправности контактов, а в большинстве схем вообще рассматривать только неисправности контактов.

Обозначим реле прописными латинскими буквами (А, В, С, ...), а их контакты - соответствующими строчными буквами (а, b, с, ...). Каждый контакт может находиться в трех состояниях: исправном а, короткозамкнутом а1 и разорванном а0. В схеме, содержащей n контактов, число возможных состояний М = 3n. Одно из этих состояний соответствует исправной схеме, а 3n - 1 состояний - различным неисправным ее модификациям.

Кроме рассмотренных неисправностей, в релейно-контактных схемах возможны три вида неисправностей соединительных проводов: обрыв, ложное соединение проводов, перепутывание соединений (неправильный монтаж). Обрывы соединительных проводов эквивалентны соответствующим неисправностям типов разрыв контакта и обрыв обмотки.

Два других вида неисправностей не имеют аналогичных эквивалентных неисправностей. В то же время они существенно изменяют структуру схемы и, что самое главное, имеют большое число разновидностей. По этой причине неисправности соединительных проводов контролируются только тривиальными тестами. Поэтому на практике часто используют такой принцип проверки релейно-контактных схем. Сначала проверяют исправность монтажа схемы, а затем в схему включают реле и проверяют контакты и обмотки реле.

Для построения релейной схемы задана функция:

F = {1,2,3,6}a,b,c

Минимизируем заданную ФАЛ с помощью карты Карно и построим релейно-контактную схему для функции F={001,010,011,110}.

Минимизируем функцию с помощью карты Карно:

Рисунок 2.1.1 - Карта Карно

В результате получаем минимизированную функцию . Комбинационная релейно-контактная схема приведена в соответствии с рисунком 2.1.1, соответствующая полученной ФАЛ. Она содержит три входных реле - А,B,C- и пять контактов -

Рисунок 2.1.2 - Комбинационная релейно-контактная схема

Определим функции неисправностей для множества неисправностей контактов схемы:

Для заданной релейно-контактной схемы ТФН представлена в таблице 2.1.2

Таблица 2.1.1 - Таблица функции неисправностей

Входной набор

На основании построенной ТФН находим проверяющие функции:

Проверяющий тест равен:

Построение диагностического теста:

Для построения диагностических тестов для каждой пары неисправностей ТФН находим различающую функцию:

Диагностический тест для рассматриваемой схемы имеет вид:

Это выражение содержит один минимальный тест:

Построим словарь неисправностей для

Таблица 2.1.2 - Словарь неисправностей для диагностического теста Тд

Входной набор

При внесении неисправности

Диагностический тест второго рода определяется в том случае, если заранее известно, что тестируемая схема неисправна. Найдем диагностический тест второго рода:

Это выражение содержит один минимальный тест:

Словарь неисправностей для диагностического теста такой же как и словарь неисправностей для диагностического теста Тд, представленный в таблице 2.1.3

В таблице 2.1.3 мы выделили классы эквивалентных неисправностей. Поиск неисправности осуществляют таким образом. На входы схемы последовательно подаются входные наборы, входящие в диагностический тест.

Для каждого случая фиксируются значения выхода схемы (например, по состоянию реле F). Полученные результаты сравнивают с данными, приведенными в таблице 2.1.1. Если значения совпадают, то схема исправна. В противном случае полученные значения состояния реле F указывают на класс эквивалентных неисправностей, внутри которого находится неисправность, имеющаяся в схеме. Точное указание неисправности внутри класса эквивалентных неисправностей возможно только при измерениях во внутренних точках схемы.

2.2 Метод цепей и сечений

Для хранения ТФН из-за ее большого размера требуется большой объем памяти, что снижает размерность решаемых задач. В связи с этим для различных объектов диагноза разработаны специальные модели и методы, которые не имеют универсального характера, но с учетом особенностей объекта позволяют более просто решать задачи построения тестов. Для релейно-контактных схем при построении проверяющих тестов применяется метод цепей и сечений.

Под цепью понимает набор состояний контактов, которые обеспечивают наличие цепи проводимости между полюсами схемы.

Под сечением понимает набор состояний контактов, которые обеспечивают разрыв всех цепей схемы.

Перечисление всех цепей и сечений однозначно задает схему. Под цепью, урезанной на каком то контакте, понимают набор состояний контактов, соответствующей данной цепи, из которого исключен этот контакт. Аналогично определяется сечение, урезанное на каком-то определенном контакте.

В алгоритм вычисления проверяющей функции какого-то контакта для неисправности типа «разрыв» выписываются все цепи, содержащие этот контакт, и все сечения, содержащие этот контакт, определяются все сечения, урезанные на этом контакте. Каждую выписанную цепь рассматривают в сочетании с каждым урезанным сечением. Для них определяют входные наборы, на которых они одновременно существуют. Проверяющую функцию находят как объединение всех полученных наборов.

Алгоритм вычисления проверяющей функции для короткого замыкания аналогичен алгоритму вычисления проверяющей функции для неисправности типа «разрыв», только термин «цепь» необходимо заменить на термин «сечение».

Рассматривая схему (в соответствии с рисунком 2.1.2) видим, что она имеет три цепи:

а также содержит три сечения,

Все остальные сечения содержат противоречия, например, и поэтому их из рассмотрения исключаем.

Определим проверяющую функцию для контакта :

) Контакт входит в цепи и сечения . Сечения, урезанные на контакте , равны .

1) Цепь существует при подаче входных переменных a1=0, b1=1, а сечение - при b2=0, т.е. цепь и сечение одновременно существовать не могут.

2) Цепь существует при подаче входных переменных a1=0, b1=1, а сечение - при =1, т.е. цепь и сечение одновременно существуют на наборе .

3) Цепь существует при подаче входных переменных a1=0, =1, а сечение - при b2=0, т.е. цепь и сечение одновременно существуют на наборе .

4) Цепь существует при подаче входных переменных a1=0, c1=1, а сечение - при =1, т.е. цепь и сечение одновременно существуют на наборе .

) Контакт входит в цепи и сечения .

Цепь , урезанная на контакте, равна .

1) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1, b2=0, а цепь, урезанная на контакте , существует при b1=1, т.е. и одновременно существовать не могут.

2) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1, b2=0, а цепь, урезанная на контакте , существует при c1=1, т.е. и одновременно существуют на наборе .

3) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1, c2=1, а цепь, урезанная на контакте , существует при b1=1, т.е. и одновременно существуют на наборе .

4) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1, c2=1, а цепь, урезанная на контакте , существует при c1=1, т.е. и одновременно существуют на наборе

Таким образом, проверяющая функция имеет вид:

3) Определим проверяющую функцию для контакта .

Контакт входит в цепь и сечения . Сечение, урезанное на контакте , равно .

1)Цепь существует при подаче входных переменных =1, =0, а сечение - при =0 и , т.е. цепь и сечение одновременно существовать не могут.

Таким образом, проверяющая функция не существует

) Определим проверяющую функцию для контакта .

Контакт входит в цепь и сечения . Цепь, урезанная на контакте , равна .

1) Сечение существует при подаче входных переменных b1=0, b2=0, с1 =0, а цепь, урезанная на контакте , существует при b1=1, т.е. и одновременно существовать не могут.

Следовательно, проверяющая функция не существует.

Контакт входит в цепь и сечения . Сечения, урезанные на контакте , равны .

1) Цепь существует при подаче входных переменных =1, =0, а сечение - при =1, т.е. цепь и сечение одновременно существуют на наборе .

2) Цепь существует при подаче входных переменных =1, =0, а сечение - при =0 и , т.е. цепь и сечение одновременно существовать не могут.

6) Определим проверяющую функцию для контакта :

Контакт входит в цепь и сечения . цепь, урезанная на контакте , равны .

1) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1, b2=0, а цепь, урезанная на контакте , существует при c2=0, т.е. и существуют на наборе .

2) Сечение существует при подаче входных переменных с1=0, b1=0, b2=0 а цепь, урезанная на контакте , существует при c2=0, т.е. и существуют на наборе .

) Определим проверяющую функцию для контакта :

Контакт с1 входит в цепь G2= и сечение H3=. Сечение, урезанное на контакте с1,

Цепь G2 существует на наборе a1=0, c1=1, а сечение - на наборе b1=0, b2=0.

8) Определим проверяющую функцию для контакта :

Контакт с1 входит в цепь G2= и сечение H3=. Цепь, урезанная на контакте с1,

Сечение существует при подаче входных переменных с1=0, b1=0, b2=0 а цепь, урезанная на контакте , существует при a1=0, т.е. и существуют на наборе .

9) Определим проверяющую функцию для контакта :

Контакт с2 входит в цепь G3= и сечения . Сечения, урезанные на контакте с2,

1) цепь G3= существует на наборе с2=0, b2=1, а сечение урезанное на контакте с2 - при подаче входных переменных a1=1, т.е G3и существуют на наборе

10) Определим проверяющую функцию для контакта :

Контакт с2 входит в цепь G3= и сечения . Цепь, урезанная на контакте с2,

1) Сечение существует при подаче входных переменных a1=1,c2=1,а - при подаче входных переменных b2=1, т.е. и одновременно существуют на наборе abc

После определения проверяющих функций для всех контактов схемы, определяем проверяющий тест , который находится как логическое произведение проверяющих функций.

Подставляем полученные значения проверяющих функций в выражение 2.2.1 и производим его минимизацию:

Таким образом, проверяющий тест для представленной на рисунке 2.1.2 релейно-контактной схемы будет представлять множество входных наборов:

3 . Построение проверяющего и диагностического тестов для комбинационных схем на логических элементах

Логический элемент ЛЭ представляет собой устройство (рисунок 3.1), имеющее n входов и один выход, на котором реализуется некоторая функция алгебры логики (ФАЛ) F(х). Неисправность во внутренней структуре ЛЭ приводит к тому, что на его выходе вместо функции F(х) реализуется функция неисправности f(x). Тест проверки ЛЭ должен определить, какую из функций реализует элемент. Число и вид функций неисправности зависят от внутренней структуры ЛЭ. Анализ неисправностей и построение теста ЛЭ выполняют при помощи ТФН.

Рисунок 3.1 - Логический элемент

Существуют константные неисправности. Такие неисправности можно инвертировать как фиксацию в константу (нуль или единица) сигнала на входе или выходе ЛЭ. Например, обрыв входа элемента ИЛИ-НЕ соответствует фиксации на нем нулевого сигнала, обрыв перехода Э-К транзистора - фиксации на выходе элемента единичного сигнала и т. д. В общем случае, элемент с n входами может иметь 2n+2 константные неисправности, так как каждые вход и выход могут быть зафиксированы как в нуль, так и в единицу. На схемах константные неисправности обозначают в виде кружков, расположенных около соответствующих входов и выходов (пример приведен на рисунке 3.2). Верхние кружки соответствуют неисправностям “константа 1” (К ® 1), а нижние - неисправностям “константа 0” (К® 0). Как правило, ЛЭ имеет только один вид неисправности на входе.

Рисунок 3.2 - Обозначение константных неисправностей

Для ЛЭ можно выделить классы эквивалентных неисправностей, которые показаны на рисунке 3.3 в виде графов, нанесенных на изображение элементов. Эквивалентные неисправности соединены прямыми линиями. Рассмотрим, например, элемент ИЛИ. В класс эквивалентных неисправностей входят неисправности 1, 3 и 5, соответствующие неисправностям вида К® 1 входов и выхода элемента. Очевидно, что если на каком-либо входе зафиксировать сигнал единицу, то такой же сигнал фиксируется на выходе. При этом по выходу элемента невозможно определить, где имеет место неисправность - на каком входе или выходе. Для этих неисправностей равны функции неисправности (f1=f3=f5) и проверяющие функции. При построении Тп и Тд от класса эквивалентных неисправностей рассматривается только один ее представитель.

Рисунок 3.3 - Классы эквивалентных неисправностей для логических элементов

Среди константных неисправностей выделяются импликантные неисправности. Неисправность Ni , находится в отношении импликации к неисправности Nj, (обозначается: Ni ® Nj), если на тех входных наборах, на которых равна единице проверяющая функция неисправности Ni φi , равна также единице и проверяющая функция неисправности Nj φj (φi ® φj). Отношение импликации указывается на изображениях элементов в виде стрелок, направляющих от Ni к Nj.

Комбинационная схема содержит логические элементы и связи (соединения) между ними. В ней возможны следующие дефекты: неисправности ЛЭ: обрывы соединений, замыкания между соединениями (в том числе с шинами питания), перепутывание связей (неправильный монтаж).

Для диагностирования задана следующая функция:

Логическая схема, исполняющая данную функцию будет выглядеть следующим образом:

Рисунок 3.4 - Логическая схема функции F

Необходимо нанести неисправности компонент схемы. Под компонентами понимают входы и выходы элементов, и входы схемы.

Если выход элемента или вход схемы соединен с входом только одного элемента, то это соединение рассматривают как одну компоненту. Если в схеме имеется точка разветвления, то в качестве компонент выступают как точки разветвления, так и все ветви разветвления. Для каждой компоненты указывают две константные неисправности К->1 и К->0.

Для каждого логического элемента наносятся графы эквивалентных неисправностей и указывают отношения импликации между неисправностями, в результате чего устанавливают отношения между неисправностями для всей схемы.

Нумеруются неисправности, причем среди эквивалентных неисправностей нумеруют только одну, ближе всех расположенную к выходу (для нее наиболее просто вычислить проверяющую функцию); все неисправности, к которым направлены дуги, не нумеруют; если хотя бы к одной из эквивалентных неисправностей направлена дуга, то ни одну из них не нумеруют. В результате данной операции сокращают список неисправностей, которые необходимо рассматривать при построении теста. В данной схеме пронумеровано 15 неисправностей, в то время как исходное множество содержит 26 неисправностей.

система тест железнодорожный автоматика

Рисунок 3.5 - Логическая схема функции F с обозначением неисправностей

Функция i-ой неисправности рассчитывается следующим образом: например для первой неисправности на выходе элемента И фиксируется 0, этот элемент реализует функцию , следовательно для получения функции f1 в формулу надо подставить 0 вместо .

После минимизации некоторых полученных функций неисправностей получили, что и

Составляем ТФН:

Таблица 3.1 - Таблица ТФН для функции F

Входной набор

Функция неисправности

Составим проверяющие функции по таблице:

φ15 = 1 v 6

На основании проверяющих функций проверяющий тест будет иметь следующий вид:

В результате получаем 8 минимальных теста:

При расчете диагностического теста, не учитывают отношения импликации между неисправностями. На схему наносят только графы эквивалентных неисправностей, которые нумеруют в соответствии с указанным для них правилом. В результате число неисправностей, включаемых в ТФН, увеличивается. В нашем случае в ТФН дополнительно включаются обе неисправности выхода элемента ИЛИ (точки 16 и 17) . По диагностическому тесту строят словарь неисправностей.

Рисунок 3.6 - Логическая схема функции F для составления диагностического теста

Составим ТФН.

Таблица 3.2 - Таблица ТФН

Входной набор

Функция неисправности

Определим различающие функции:

)φ1,2 = 2 v 3 v 5 v 6

φ1,3 = 0 v 2 v 3 v 4

φ1,5 = 1 v 2 v 3

φ1,6 = 2 v 3 v 6

φ1,7 = 1 v 2 v 3

φ1.8 = 2 v 3 v 6

φ1.9 = 2 v 3 v 6

φ1.11 = 2 v 3 v 5 v 6

φ1.12 = 1 v 2 v 3 v 4

φ1.14 = 0 v 2 v 3 v 6

φ1.15 = 1 v 2 v 3 v 7

φ1.16 = 1 v 2 v 3 v 6

φ1.17 = 0 v 4 v 5 v 7

) φ2,3 = 0 v 4 v 5 v 6

φ2,4 = 1 v 5 v 6

φ2,5 = 1 v 5 v 6

φ2,7 = 1 v 5 v 6

φ2.10 = 1 v 2 v 5 v 6

φ2.11 - не существует

φ2.12 = 1 v 4 v 5 v 6

φ2.15 = 1 v 2 v 3 v 7

φ2.16 = 1 v 5 v 6 v 7

φ2.17 = 0 v 2 v 3 v 4 v 6 v 7

3) φ3,4 = 0 v 1 v 4 4)φ4,5 - не существует

φ3,5 = 0 v 1 v 4 φ4,6 = 1 v 6

φ3,6 = 0 v 4 v 6 φ4,7 - не существует

φ3,7 = 0 v 1 v 4 φ4.8 = 1 v 6

φ3.8 = 0 v 4 v 6 φ4.9 = 1 v 6

φ3.9 = 0 v 4 v 6 φ4.10 = 1

φ3.10 = 0 v 1 v 2 v 4 φ4.11 = 1 v 5 v 6

φ3.11 = 0 v 4 v 5 v 6 φ4.12 = 1 v 4

φ3.12 = 0 v 1 φ4.13 = 1 v 3 v 6

φ3.13 = 0 v 3 v 4 v 6 φ4.14 = 0 v 1 v 6

φ3.14 = 4 v 6 φ4.15 = 7

φ3.15 = 0 v 1 v 4 v 7 φ4.16 = 6

φ3.16 = 0 v 1 v 4 v 6 φ4.17 = 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 7

φ3.17 = 2 v 3 v 5 v 7

) φ5,6 = 1 v 6 6) φ6,7 = 1 v 6

φ5,7 - не существует φ6,8 - не существует

φ5,8 = 1 v 6 φ6,9 - не существует

φ5,9 = 1 v 6 φ6,10 = 1 v 2 v 6

φ5,10 = 2 φ6,11 = 5

φ5.11 = 1 v 5 v 6 φ6,12 = 1 v 4 v 6

φ5.12 = 4 φ6,13 = 3

φ5.13 = 1 v 3 v 6 φ6,14 = 0

φ5.14 = 0 v 1 v 6 φ6,15 = 1 v 6 v 7

φ5.15 = 7 φ6,16 = 1

φ5.16 = 6 φ6,17 = 0 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7

φ5.17 = 0 v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 7

)φ7.8 = 1 v 6 8) φ8.9 - не существует

φ7.9 = 1 v 6 φ8.10 = 1 v 2 v 6

φ7.10 = 2 φ8.11 = 5

φ7,11 = 1 v 5 v 6 φ8.12 = 1 v 4 v 6

φ7,12 = 4 φ8.13 = 3

φ7,13 = 1 v 3 v 6 φ8.14 = 0

φ7,14 = 0 v 1 v 6 φ8.15 = 1 v 6 v 7

φ7.15 = 7 φ8.16 = 1

φ7.16 = 6 φ8.17 = 0 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7

φ7.17 = 0 v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 7 10) φ10.11 = 1 v 2 v 5 v 6

)φ9.10 = 1 v 2 v 6 φ10.12 = 2 v 4

φ9.11 = 5 φ10.13 = 1 v 2 v 3 v 6

φ9.12 = 1 v 4 v 6 φ10.14 = 0 v 1 v 2 v 6

φ9.13 = 3 φ10.15 = 2 v 7

φ9.14 = 0 φ10.16 = 2 v 6

φ9.15 = 1 v 6 v 7 φ10.17 = 0 v 1 v 3 v 4 v 5 v 7

φ8.17 = 0 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7

) φ11.12 = 1 v 4 v 5 v 6 12) φ12.13 = 1 v 3 v 4 v 6

φ11.13 = 3 v 5 φ12.14 = 0 v 1 v 4 v 6

φ11.14 = 0 v 5 φ12.15 = 4 v 7

φ11.15 = 1 v 5 v 6 v 7 φ12.16 = 4 v 6

φ11.16 = 1 v 5 φ12.17 = 0 v 1 v 2 v 3 v 5 v 7

φ11.17 = 0 v 2 v 3 v 4 v 7

) φ13.14 = 0 v 3 14) φ14.15 = 0 v 1 v 6 v 7

φ13.15 = 1 v 3 v 6 v 7 φ14.16 = 0 v 1

φ13.16 = 1 v 3 φ14.17 = 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7

φ13.17 = 1 v 5 v 6 v 7

15) φ15.16 = 6 v 7

φ15.17 = 0 v 1`v 2 v 3 v 4 v 5

16) φ16.17 = 0 v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 v 6 v 7

Составим диагностический тест, используя формулы алгебры-логики:

Тд = φ1,2 φ1,3 φn-1,n (3.2)

Для упрощения выражения я применил формулы поглощения, и преобразовал выражение к наименьшему числу слагаемых с наименьшим числом множителей.

Аналогичную ситуацию мы проделаем с Тд”

Тд” = Тпφ1,2φ1,3 φ16,17 = ТпТд (3.3)

По полученным данным Тд и Тд” имеют одинаковый словарь неисправностей.

Таблица 3.3 - Словарь неисправностей для Тд

Входной набор

Функция неисправности

4 . СТД-МПК: назначение, состав, краткое описание компонентов, принципы организации и построение комплекса в целом

СТД-МПК - система технической диагностики и мониторинга объектов станционной железнодорожной автоматики и телемеханики с возможностью выявления предотказного состояния.

СТД-МПК - система технической диагностики на базе микроЭВМ и программируемых контроллеров - относится к системам технической диагностики и мониторинга объектов станционной железнодорожной автоматики и телемеханики./2/

СТД-МПК внедряется на магистральном и промышленном железнодорожном транспорте, а также в метрополитене.

СТД-МПК является современной, гибкой, легко адаптируемой и наращиваемой информационно-диагностической системой.

СТД-МПК интегрируется в системы электрической централизации ЭЦ-МПК (МПЦ-МПК) (в соответствии с рисунком 4.1) или диспетчерской централизации ДЦ-МПК, максимально используя их аппаратные и программные средства.

Дальнейшим этапом развития подсистемы диагностики ЭЦ-МПК становится возможность ее выделения в универсальную систему технической диагностики на базе микроЭВМ и программируемых контроллеров СТД-МПК. /3/

Одно из основных требований, предъявляемых к СТД-МПК, это возможность применения системы как самостоятельного устройства, «накладываемого» на существующие консервативные системы электрической централизации (ЭЦ), так и возможность легкой интеграции с современными компьютерными системами ЭЦ, реализуя функционально-ориентированную подсистему диагностирования.

Рисунок 4.1 - Структура ЭЦ МПК

Такой подход позволит повысить информативность систем ЭЦ и систем технической диагностики, оперативность в устранении отказов систем СЦБ, возможность их предупреждения, снизить капитальные и эксплуатационные затраты, упростить процесс технического обслуживания, ремонта типовых модулей и увеличить коэффициент использования аппаратных и программных средств.

СТД-МПК позволит решить следующие основные задачи:

измерения параметров аналогового сигнала в тональных и фазочувствительных рельсовых цепях, напряжения фидеров питания с определением формы сигнала и его качества, тока электроприводов стрелок с определением формы сигнала, изоляции монтажа и кабельных сетей станции, временных параметров числового кода с определением формы сигнала и времени замедления сигнальных реле;

автоматизации выполнения работ по техническому обслуживанию, связанных с аналоговыми измерениями (напряжения и фазы на путевых реле, изоляция, замедления сигнальных реле и т.п.);

ускорения поиска отказов за счет непрерывной записи в «черный ящик» технологической ситуации на станции (дискретный контроль состояния основных реле исполнительной и наборной группы);

анализа потенциальной устойчивости рельсовых цепей и остальных устройств станционной автоматики, выработка рекомендаций по повышению их надежности и выявление рельсовых цепей фактически работающих на пределе устойчивости по отношению к влиянию изоляции балласта и тягового тока;

выявления предотказного состояния на основе экспертных оценок функциональных зависимостей между измеряемыми величинами и вероятностью отказа;

анализ логики работы ЭЦ;

Основные функции:

фиксация, хранение и отображение состояния дискретных устройств ЭЦ;

измерение аналоговых характеристик фазочувствительных и тональных рельсовых цепей, кабельных сетей, питающих установок, стрелочных электроприводов, сигнальных реле и других устройств железнодорожной автоматики на станциях;

передача диагностической информации в центр удаленного мониторинга;

анализ работоспособности устройств электрической централизации. /5/

Отличительными особенностями СТД-МПК являются:

измерение сопротивления изоляции кабеля;

измерение разности фаз между напряжениями путевого и местного элементов в фазочувствительных рельсовых цепях;

измерение напряжений тональных рельсовых цепей по всем используемым частотам;

определение короткого замыкания изолирующих стыков;

максимальное использование аппаратных и программных средств систем ЭЦ-МПК, МПЦ-МПК и ДЦ-МПК с выводом информации на АРМ ШН.

Основные преимущества:

минимальные капитальные вложения за счет максимального использования аппаратных и программных средств электрической или диспетчерской централизаций ЭЦ-МПК, МПЦ-МПК, ДЦ-МПК;

автоматизация выполнения работ по техническому обслуживанию, связанных с аналоговыми измерениями (напряжения и фазы путевых реле, изоляция кабеля, замедления сигнальных реле и т.п.);

упрощение поиска отказов за счет непрерывного протоколирования дискретной и аналоговой информации по объектам контроля и телеизмерений и анализа логики работы электрической централизации;

масштабируемость системы от локальной диагностики (в пределах одной станции) до диагностики всех станций участка с централизованным хранением данных в центре управления (удаленного мониторинга);

отсутствие дополнительных конструктивов для размещения аппаратуры диагностики;

сокращение длины внутрипостового кабеля за счет размещения аппаратуры на существующих релейных и кроссовых стативах;

возможность подключения АРМ оперативного персонала (в режиме диспетчерского контроля).

Выявление предотказного состояния объектов СЖАТ и определение качества работы объекта диагностирования позволят выделить СТД-МПК из широкого круга систем, реализующих только функции телеизмерений без анализа входной информации.

Принятая трехуровневая структура построения систем технической диагностики наиболее оптимальна как в комплексе СЖАТ на различных иерархических горизонталях, так и на станционном уровне.

В комплексе СЖАТ по структуре СТД-МПК (рисунок 4.2) можно выделить следующие уровни построения:

станционный уровень представлен промышленным контроллером, обеспечивающим сбор, предварительную обработку и временное хранение информации, поступающей от периферийного оборудования;

второй уровень обеспечивает сбор, архивирование и долговременное хранение на сервере диагностической информации, поступающей со всех станций участка.

уровень удаленных пользователей предоставляет доступ к диагностической информации всем заинтересованным работникам (сменным инженерам, группе надежности, руководству).

Рисунок 4.2 - Структура СТД-МПК

Рисунок 4.3 - Структура и обьекты диагностирования СТД-МПК

Основное периферийное оборудование включает:

модули контроля состояния дискретных объекта - устройство мультиплексированного ввода (УМВ), предназначены для сбора информации о состоянии двухпозиционных объектов и измерения времени между двумя последовательными переключениями контролируемого объекта;

модули аналоговой коммутации (АК-3*2*4, АК-6*2*2)-предназначены для подключения 12 дифференциальных аналоговых сигналов к измерительному устройству с делением на 2, 4 и более гальванически изолированных группы;

модуль аналогового ввода и диагностики рельсовых цепей (УНС-4/ДАМ-8}-предназначен для измерения параметров сигнального тока фазочувствителъных и тональных рельсовых цепей, напряжения, изоляции кабеля и монтажа в цепях постоянного и переменного тока;

модуль диагностики питающей установки (УНСп/ДАИ-8)-предназначен для измерения напряжений фидеров питания и параметров аварийных режимов питающей установки, а также тока перевода стрелки с электродвигателем постоянного тока;

модуль диагностики питающей установки (УНСс/ДАИ-8)-предназначен для измерения тока перевода стрелки с трехфазным электродвигателем.

Необходимо учитывать, что подсистема диагностики не обеспечивает безопасность движения поездов, а косвенно ее повышает, однако схемотехнические решения по увязке с исполнительными схемами станционных СЖАТ должны быть проанализированы и сертифицированы соответствующими органами на предмет безопасного влияния на логику работы схем ЭЦ и электромагнитную совместимость по требованиям ОСТ и ГОСТ.

Для реализации поставленных задач необходимо построение диагностической модели объекта выявить прямые и косвенные параметры и методы их оценки, разработать алгоритмы. Выбор того или иного типа модели для представления конкретного объекта станционных СЖАТ должен быть произведен с учетом специфики работы объекта, условий использования, методов диагностирования.

Алгоритмы анализа измеряемых аналоговых величин должны опираться на теорию цифровой обработки сигналов специализированными аппаратными средствами. Алгоритмы диагностирования входных и выходных величин должны учитывать поездную ситуацию на станции (положение стрелок, состояние светофоров, занятость/свободность стрелочных участков и др.), использовать информацию базы данных объектов диагностирования.

В составе систем ЭЦ-МПК и ДЦ-МПК разработки ЦКЖТ ПГУПС используется диагностический аналоговый интерфейс ДАИ-32 для проведения измерений параметров тональных рельсовых цепей, их обработки и передачи определенных данных обсуживающему персоналу. Одной из задач в настоящее время является разработка модуля технической диагностики фазочувствительных рельсовых цепей, измерение изоляции кабельных сетей с передачей необходимой информации на верхний уровень - в базу данных для ее алгоритмического анализа, хранения и принятия соответсвующих решений.

Рисунок 4.4 - Функциональная схема ЭЦ-МПК

Оборудование КТС-УК (комплекса технических средств управления и контроля) имеет 100%-ный резерв и основывается на двух РС-совместимых промышленных контроллера и периферийных платах сопряжения с электрическими схемами ЭЦ.

КТС-УК относится ко второму уровню структуры ЭЦ-МПК. ЭЦ-МПК строится по трехуровневой системе, где верхний уровень устройств представляют автоматизированные рабочие места дежурного по станции (АРМ ДСП) и электромеханика поста централизации (АРМ ШНЦ) (в соответствии с рисунком 4.5). Третий уровень включает исполнительный схемы релейной централизации, при этом выполнение функций, обеспечивающих безопасность движения, возлагается на минимальное число реле I класса надежности.

Рисунок 4.5 - КТС УК

На основе аппаратно-программных средств комплекса технических средств управления и контроля КТС УК ЭЦ-МПК принята распределенная структура построения подсистемы диагностики, при которой измерительные устройства и модули аналоговой коммутации размещаются в релейном помещении поста ЭЦ в непосредственной близости от объекта диагностирования и производят аналогово-цифровое преобразование измеряемой величины с предварительной ее обработкой. В качестве информационно-управляющего канала связи с КТС УК используется цифровой интерфейс стандарта RS-485, применяемый как основной канал обмена информацией с периферийными устройствами в системе ЭЦ-МПК. /4/ Функциональная структура интегрированной подсистемы диагностики приведена на рисунке 4.6.

Рисунок 4.6 - Функциональная схема подсистемы диагностики ЭЦ-МПК

В состав измерительных приборов (ИП) подсистемы диагностики ЭЦ-МПК входят: прибор ДАИ-8; прибор RIO-7017F; устройство нормализации сигналов УНС-П, УНС-4; устройство коммутации аналоговых сигналов АК; источник опорного напряжения ИОН-500х2.

Диагностический аналоговый интерфейс ДАИ-8 предназначен для измерения параметров аналогового сигнала фазочувствительных рельсовых цепей (ФРЦ) и тональных рельсовых цепей (ТРЦ) третьего и четвертого поколений по восьми дифференциальным каналам (8*2 точек подключения).

ДАИ построен на основе сигнального процессора ADSP-2389M и использует алгоритмы цифровой обработки сигналов для получения измеряемых диагностических параметров. В тональных рельсовых цепях измеряются: частота сигнала в цепи; амплитуда сигнала; амплитуда шума, в паузе между импульсами; период модуляции; длительность импульса.

В фазочувствительных рельсовых цепях измеряются: напряжение на путевом элементе приемника; напряжение питания (лучевое напряжение) рельсовой цепи; угол сдвига фаз между напряжениями местного и путевого элементов приемника рельсовой цепи.

Прибор RIO-7017F предназначен для диагностирования формы и напряжения каждого фидера питания, просадок, бросков напряжения, измерения тока стрелки, фиксации формы кривой тока при переводе стрелки. RIO-7017F представляет собой модуль восьмиканального аналого-цифрового дельта-сигма преобразователя. RIO-70I7F работает совместно с устройством нормализации сигналов УНС-П.

УНС-П состоит из восьми прецизионных выпрямителей, специализированных для конкретных источников сигналов станционных электропитающих панелей. УНС-4 содержит входные преобразователи сигналов ФРЦ и ТРЦ и может применяться совместно с внешними измерителями (ДАИ-8, аналого-цифровой преобразователь контроллера КТС УК) или самостоятельно, используя встроенный модуль аналого-цифровой обработки. УНС-4 располагается на одном из центральных стативов РЦ (лучевая организация структуры) на месте верхней клеммы.

Для измерения параметров сигнала в рельсовых цепях с количеством подключений более восьми и сопротивления изоляции кабельных сетей используются устройства коммутации аналоговых сигналов АК, обеспечивающие подключения точек измерения РЦ и кабельных сетей к УНС-4. АК устанавливаются вместо одной верхней клеммы статива (кроссового статива). Модуль аналогового коммутатора содержит защитные резисторы номиналом не менее 51 кОм в каждом подключаемом проводе для исключения влияния АК и УНС-4 на аппаратуру рельсовых цепей и кабельных сетей. При подключении рельсовых цепей непосредственно к УНС-4 или ДАИ-8 эти резисторы необходимо установить на верхних клеммах статива. АК имеет 4 аналоговых выхода, которые обвязываются с соответствующими выходами АК других стативов рельсовых цепей таким образом, чтобы сформировать 2, 4, 6, 8 или более независимых аналоговых каналов, которые подключаются через УНС-4 к ДАИ-8 (к внутреннему измерителю в УНС-4).

Точками подключения АК (УНС-4) служат выводы измерительной панели статива или нижние клеммы кроссового статива. Сигналы со всех точек подключения статива собираются на АК. Для измерения питающего напряжения в РЦ с питающим трансформатором АК целесообразно установить на кроссовом стативе. Подключение цепей луча питания (при лучевом питании) для телеизмерений осуществляет АК, расположенный во вводной питающей панели.

Разработаны два типа АК на четыре или на две изолированных измерительных группы:

АК-ЗД4 предназначен для организации четырех измерительных групп по три дифференциальных канала - используется для телеизмерений параметров ТРЦ;

АК-6Д2 предназначен для организации двух измерительных групп по шесть дифференциальных каналов с измерением напряжения и сопротивления изоляции.

Источник опорного напряжения ИОН-500х2 предназначен для формирования постоянного напряжения 500 В по двум каналам измерения сопротивления изоляции кабельных сетей и группы гальванически изолированных электрических цепей. Сопротивление изоляции измеряется методом амперметра-вольтметра.

Для измерения напряжения фаз фидеров питания в панели питания ПВ1-ЭЦК используются понижающие трансформаторы, устанавливаемые в панели. Для измерения напряжения фаз фидеров в панели питания ПВ2-ЭЦ необходимо дополнительно установить шесть понижающих трансформаторов СТ-5 или аналогичных, на первичную обмотку которых подается напряжение каждой фазы двух фидеров, а измеряемое напряжение снимается с выводов вторичной обмотки. Для измерения напряжения фаз фидеров в панели питания ГТВ-ЭЦК используются реле напряжения полупроводниковые РНП, уже установленные в панели.

Измерение тока приводов стрелок производится подключением RIO-7017F через УНС-П к клеммам, предназначенным для подключения выносного амперметра дежурного по станции.

Выбор конфигурации комплекса измерительных средств определяется на этапе проектирования подсистемы диагностики.

Измерения параметров РЦ и сопротивления изоляции можно проводить как в циклическом режиме, так и в индивидуальном.

Выбор режима измерений осуществляется электромехаником СЦБ с АРМа ШН. Активизируя определенные ключи коммутации АК, измерительный прибор подключается к требуемым рельсовым цепям и точкам измерения сопротивления изоляции. Выбор точек подключения осуществляется программным путем в зависимости от режима измерений (циклический, индивидуальный). Возможен вариант увеличения измерительных приборов с сокращением модулей АК.

В зависимости от активности комплекта КТС УК линия интерфейса RS-485 через контакты реле переключения комплектов КТС УК ГРУ подключается к соответствующему контроллеру.

Алгоритмы работы измерительных объектных приборов, обработка данных, время опроса, управление и необходимость передачи данных на центральный пост определяются алгоритмом работы диагностического модуля программного обеспечения контроллера, работающего на многозадачной операционной системе реального времени «LinuxRTL». Такой модуль должен включать в себя гибкие алгоритмы математической, логической, статистической обработки и сравнения измеряемых величин, методику расчета нормы изоляции. В алгоритме модуля необходимо учитывать состояние объекта контроля (положение стрелки, свободность/занятость РЦ, состояние светофора).

Аппаратные и программные ресурсы контроллера КТС УК вполне удовлетворяют требованиям по управлению и контролю объектами ЭЦ и обработке поступающей диагностической информации. Обработанные данные могут быть сохранены на жестком диске контроллера в виде протоколов, на АРМах ДСП и ШН. Имея протоколы поездной ситуации и диагностической информации, можно в целом иметь достаточно полные сведения о характере, месте и времени отказа, предотказной ситуации. Диагностические данные могут передаваться по линии связи на верхний уровень на файл-сервер диагностики для дальнейшей обработки, хранения, анализа, предоставления данных заинтересованным службам, эксплуатационному и обслуживающему персоналу.

Заключение

На железных дорогах РФ техническая диагностика имеет большое значение. Залогом надежной и бесперебойной работы является постоянный контроль состояния объектов с целью выявления или предупреждения неисправностей. Знание методов построения диагностического и проверяющего тестов для различных систем дает возможность диагностировать работу любого устройства ЖАТС.

Студентам электротехнического факультета как будущим инженерам необходимо разбираться в вопросах диагностики и мониторинга, особенно учитывая то, что уже в ближайшем будущем необходимо создавать системы способные не только измерять параметры объекта, но и предсказывать предотказное состояние.

В общем случае можно сказать, что диагностирование - это одно из ключевых понятий в системах железнодорожной автоматики и телемеханики, дающая в действительности множество полезных в практике результатов и позволяющая находить неисправные элементы подачей каких-либо наборов или слежкой за изменением состояния каких-либо элементов.

В результате выполнения курсовой работы были построены проверяющие и диагностические тесты для непрерывной системы. Выполнено построение теста для комбинационной релейно-контактной схемы и тесты методом цепей и сечений. Построены тесты для комбинационных схем на логических элементах. По полученным тестам были построены таблицы функций неисправностей и словари неисправностей. Выполнено индивидуальное задание на тему «СТД-МПК: назначение, состав, краткое описание компонентов, принципы организации и построение комплекса в целом».

Список использованных источников

1. Коваленко В.Н. Построение проверяющих и диагностических тестов. Методическое пособие и задания к курсовой работе по дисциплине «Основы технической диагностики устройств железнодорожной автоматики, телемеханики и связи» - Екатеринбург: УрГУПС, 2005.-43 с.

2. http://www.nilksa.ru

Гавзов Д.В., Бушуев С.В., Гундырев К.В. Система технической диагностики электрической централизации на базе микроЭВМ и программируемых контролеров //Инновации в эксплуатации и развитии инфраструктуры ОАО “РЖД” 2004. С.222-225.

Бушуев С.В., Гундырев К.В. Распределенная телеметрическая подсистема диагностики компьютерной электрической централизации // Информационные технологии и безопасность технологических процессов. - Екатеринбург: УрГУПС, 2004. С. 3-8.

Гавзов Д.В., Бушуев С.В., Гундырев К.В., Шандин А.Е., Гронский А.А. Комплекс технических средств распределенных измерений, контроля и управления // ТрансЖАТ - 2004: Материалы научно-технической конференции. Санкт-Петербург: ПГУПС, 2004. С. 73.

Применение вычислительной техники для решения диагностических задач предполагает возможность формального математического описания любой сложной технической системы. Идеализированное представление технической системы с помощью математического аппарата называют математической моделью или просто моделью объекта. Для математических моделей типичным является представление объекта совокупностью элементов и связей между ними. При этом неизбежно приходится считаться с потерей некоторых реальных свойств системы, введением допущений и, как следствие этого, – неточностью модели. Важно, чтобы модель была способна выделить и правильно отразить наиболее существенные свойства объекта. Содержание этих свойств определяется целью моделирования. Для диагностической модели объекта такой целью является оценка технического состояния и отыскание неисправностей.

Как отмечалось ранее, проведение диагностических работ неизбежно связано с измерениями фактических величин параметров диагностики. Эти измерения могут выполняться как непосредственно на объекте (во время обычной его работы), так и на специальных стендах в ходе специально спланированных тестов. В настоящем разделе пособия под тестом будем понимать испытание объекта с целью решения диагностической задачи. задачи различают в зависимости от их уровня.

Проверяющий тест – тест, выполняемый для оценки работоспособности или неработоспособности объекта в целом.

Локализующий тест – тест, выполняемый для местонахождения неисправности объекта.

Диагностический тест – тест, выполняющий функцию проверяющего и локализующего теста.

Как правило, тест может включать несколько измерений, например проверок функциональности ряда элементов системы. Каждую такую проверку будем называть элементарной проверкой . Тест, в общем случае, состоит из ряда элементарных проверок.

Тесты диагностирования

Объект диагноза ОД представляют в виде устройства (рис. 6), имеющего входы и доступные для наблюдения выходы. Процесс диагностирования представляет собой последовательность операций, каждая из которых предусматривает подачу на входы объекта некоторого воздействия и определения на выходах реакции на это воздействие. Такую элементарную операцию называют проверкой. В качестве выходов наблюдения могут служить основные или рабочие выходы системы, а также и дополнительные (контрольные) выходы.

Совокупность проверок, позволяющую решать какую-либо из задач диагноза, называют тестом: Т =  1  2 ….  n . Под длиной теста L понимают число входящих в него проверок.

По назначению тесты делят на проверяющие и диагностические. Проверяющий тест Т п - это совокупность проверок, позволяющая обнаружить в системе любую неисправность из заданного списка (множества). Проверяющий тест решает задачи проверки исправности системы (в этом случае в список неисправностей включают все возможные в системе неисправности) и проверки работоспособности (в список включают только те неисправности, которые приводят к отказу системы).

Диагностический тест Т д - это совокупность проверок, позволяющая указать место неисправности с точностью до классов эквивалентных неисправностей. Он позволяет решать задачу поиска неисправностей.

Важной характеристикой процедур диагностирования является полнота обнаружения неисправностей, задающая долю гарантированно обнаруживаемых неисправностей относительно всех заданных или рассматриваемых неисправностей объекта диагноза. Любая диагностическая процедура (а также и тест диагноза) обязательно связывается с определенным, строго фиксированным списком неисправностей, обнаружение которых обеспечивается при ее проведении. Это фактически определяет ограничение, накладываемое на процесс обнаружения неисправностей, и в конечном итоге определяет глубину диагностирования.

По полноте обнаружения неисправностей различают одиночный, кратный и полный тесты.

Одиночный тест обнаруживает в устройстве все одиночные повреждения входящих в него элементов.

Кратный тест обнаруживает все возможные совокупности из к одиночных неисправностей элементов, причем тест кратности к должен фиксировать не только все совокупности из к одиночных неисправностей, но и все неисправности меньшей кратности, в том числе все одиночные неисправности.

Полный тест обнаруживает неисправности любой кратности. Использование того или иного теста определяется решаемой задачей диагноза. Так, при исследовании устройства, в котором неисправность возникла в процессе функционирования, как правило, используют одиночные тесты, так как вероятность возникновения одновременно нескольких неисправностей невелика. По сравнению с одиночными полные тесты имеют гораздо большую длину и поэтому требуют для испытания устройства больше времени. Их применяют при контроле устройств в процессе изготовления, когда вероятность одновременного существования нескольких повреждений повышается из-за дефектов комплектующих изделий и ошибок в монтаже и настройке.

В зависимости от длины различают тривиальный, минимальный и минимизированный тесты.

Тривиальный тест, содержащий все возможные для данной системы проверки, имеет максимальную длину. Применение тривиального теста предусматривает полное моделирование работы устройства.

Наименьшее число проверок имеет минимальный тест . Он обеспечивает решение заданной задачи диагноза, при этом для данного устройства не существует другого теста с меньшим числом проверок.

Построение Т min требует больших вычислений, поэтому на практике чаще строят минимизированные тесты , имеющие длину, близкую к длине минимальных тестов.

С помощью теста строится процедура диагностирования, в основе которой лежат алгоритм диагностирования, представляющий собой последовательность элементарных проверок, составляющих тест, и правила анализа результатов этих проверок. Алгоритм диагностирования реализуется средствами диагностирования.