Мониторинг текущего состояния оператора технических систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

МОНИТОРИНГ ТЕКУЩЕГО ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОПЕРАТОРА

Фурман К.Д.

Студент 5 курса, гр.203

Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации, Россия, Санкт-Петербург

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы использования приборных методов мониторинга функционального состояния оператора сложных технических систем на основе построения моделей периферического пульса в относительном масштабе времени. Обосновывается принципиальная разница между "быстрыми" и "ранними" методами обнаружения изменений функционального состояния.

Ключевые слова

Оператор, сложные системы, функциональное состояние, пульс, диагностика.

Современная производственная деятельность специалиста характеризуется высоким уровнем эмоционального и умственного напряжения, что ставит перед человеком возрастающие требования внимательности и ответственности. На сегодняшний день актуальными являются как требование поддержания на заданном уровне трудовых навыков, так и задача развития способности быстрой адаптации работника к изменяющимся производственным условиям. Особенно актуальны данные требования для персонала, эксплуатирующего сложные технические системы с высокой скоростью изменения параметров, к числу которых, например, относится пилотируемая и беспилотная авиация [12,16].

В реальности высоким адаптационным потенциалом обладает далеко не весь персонал, и поэтому воздействия напряженных ситуаций в ряде случаев могут превышать пределы резервов адаптации работника, что чаще всего приводит к ошибкам и непредсказуемым неадекватным действиям.

Механизм нарушения адаптации затрагивает не только эмоционально аффективные слои психики, но и влияет на когнитивные уровни, мировоззренческие установки и систему мотивации личности. Эти процессы часто сопровождаются повышением личностной тревожности, напряженности и конфликтности и, следовательно, расширяют область негативных воздействий на других окружающих людей [8].

Изменение психофизиологических свойств личности может произойти на фоне видимости внешнего благополучия, что делает проблему выявления этих пограничных состояний еще более актуальной.

Свойства человека в рассматриваемом аспекте принято характеризовать так называемым функциональным состоянием. С этой точки зрения изменение состояния представляет собой смену комплексов реакций, которые обеспечивают поведение организма в окружающей среде, а снижение эффективности деятельности считается признаком ухудшения функционального состояния [6]. Сохранение высокого уровня функционального резерва является важнейшим количественным показателем формирования требуемых профессиональных навыков.

Во многих случаях ранние этапы изменения состояния человека происходят незаметно ни для самоконтроля, ни для окружающих, а периодические приборные методы контроля и обследования специалистов в реальной деятельности применяются только для представителей особо опасных и ответственных профессий.

Обнаружение изменений в физиологическом состоянии человека связано с таким важным понятием как "норма". Проблема нормы и патологии в состоянии человека чрезвычайно сложна и многогранна. О нормальном функционировании организма принято судить по среднестатистическим нормам психофизических реакций и поведения при взаимодействии человека с внешней средой. При этом понятия деятельной (или поведенческой) нормы и нормального состояния здоровья далеко не всегда совпадают, что может приводить к серьезным производственным и социальным проблемам [6,10]. По этой причине особую важность при профессиональной подготовке специалистов по эксплуатации сложных технических систем приобретает междисциплинарных подход, уделяющий значительное внимание не только специальной, но и психолого-волевой подготовке специалистов [7,13,17].

Основы методологического подхода к определению нормы для функциональных систем были заложены еще в первой половине прошлого века академиком П.К. Анохиным и нашли свое продолжение в работах многих других исследователей. В соответствии с этими взглядами норма понимается не как набор среднестатистических критериев, а как процесс, определяющий оптимальный режим функциональной деятельности.

Состояние человека-оператора является многоуровневым и соответственно многопараметрическим. Одна из ведущих характеристик, показывающая способность человека адекватно выполнять какой-либо вид деятельности, связана с его динамическими качествами, то есть способностью быстро и корректно реагировать на изменяющиеся во времени стимулы.

Текущий контроль изменения состояния человека позволяет существенно повысить эффективность его деятельности. При этом практическая форма реализации контроля может осуществляться как без использования приборных систем, так и с их использованием [2,3,4,5,13,14].

Периферический пульс человека содержит в себе большое количество информации о текущем состоянии организма. Этот факт давно был замечен человечеством и нашел свое выражение в развитии поистине потрясающих феноменов пульсовой диагностики Тибета и Китая [9].

Европейская медицинская школа использует несколько иной методологический подход к трактовке физиологических процессов в организме человека, но изучению пульса и его характеристик всегда уделялось значительное внимание. Неудивительно, что в настоящее время на экране практически любого монитора пациента в палатах интенсивной терапии помимо классической кривой ЭКГ можно увидеть и кривую периферического пульса.

На формирование вида кривой периферического пульса оказывают влияние многочисленные системы организма человека и их характеристики, включая деятельность сердца, состояния сосудов, характеристик крови, нервно-регуляторных систем, мышечного тонуса, и т.д. Поэтому в нем потенциально содержится информация о деятельности практически всего организма человека.

Классический подход к использованию пульса для оценки состояния организма состоит из двух методов: стохастический анализ хронотропной функции сердечно-сосудистой системы и параметрический анализ формы пульсовой кривой [1].

Особенностью пульсового сигнала, как впрочем, и широкого ряда других физиологических сигналов, является присутствие в спектре так называемой составляющей, что в более общем случае соответствует присутствию в спектре компоненты [16]:

где S- спектральная плотность мощности,

щ-круговая частота,

у-среднеквадратическое отклонение,

г-константа (в общем случае нецелая).

Наличие указанной компоненты существенно усложняют процедуру идентификации, как модели периферического пульса, так и модели аритмии (данных о вариабельности ритма).

Один из вариантов такого решения проблемы моделирования периферического пульса состоит в нелинейной декомпозиции исходного сигнала с последующим построением двух моделей [9]:

- модель ритма (аритмии);

- модель пульсовой кривой в относительных временных координатах.

Демодуляция исходного сигнала проводится адаптивно в соответствии с текущим значением частоты сердечных сокращений, в результате чего все модели кривой пульса строятся в постоянном относительном временном масштабе. Такой подход позволяет количественно сравнивать как модели пульса одного итого же оператора в различных условиях, так и модели пульса различных людей [8,18].

На сегодняшний день принято выделять следующие состояния организма работников:

- состояние удовлетворительной адаптации;

- состояние напряжения механизмов адаптации (неустойчивая или неполная адаптация);

- состояние неудовлетворительной адаптации, перенапряжение механизмов адаптации;

- состояние срыва адаптации (истощение адаптационных механизмов).

Количество рассматриваемых функциональных состояний оказывается существенно меньшее списка известных нозологических единиц, то есть заболеваний. По этой причине возникают два направления разработки возможных диагностических методик. Первое направление (непосредственно связанное с медициной) посвящено разработке и созданию комплексов дифференциальной диагностики, результатом работы которых является сопоставление состояния исследуемого человека с одним или несколькими видами известных патологий. При таком подходе возможный набор диагностируемых состояний априори подразделяется на две группы: первая включает в себя единственное состояние "здоровья" и вторая включает в себя весь известный набор нозологических единиц. Другое диагностическое направление ("донозологическая диагностика") фактически представляет собой комплекс индикаторной диагностики, в рамках которой не определяется конкретный диагноз, а производится соотнесение текущего состояния организма человека с определенной категорией "степени здоровья" или так называемых групп риска. Примером такой системы индикаторной диагностики является классификатор здоровья "Светофор", получивший значительное распространение при массовых обследованиях населения и берущая свое начало от работ Р.M.Баевского, выполненных под его руководством для космической медицины.

Шкала "светофора" является интуитивно понятной. Оценка "Зеленый" означает отсутствие каких-либо выявленных патологических изменений. Оценка "желтый" означает допустимое функциональное состояние, но требующее повышенного внимание к каким-либо системам или органам. Оценка "красный" соответствует обнаружению значительных изменений в состоянии здоровья, которые требуют незамедлительного медицинского вмешательства и накладывают значительные ограничения на допустимую область функциональной деятельности. В более простом варианте шкала объединяет "желтый" и "красный" в одну категорию, называемую группой риска.

Простейший случай обнаружения изменений параметров исследуемого объекта состоит в поиске предполагаемого скачка кусочно-постоянной функции, наблюдаемой на фоне помех. В данном случае главная задача сводится к скорейшему обнаружению предполагаемого скачка, и используемый детектор изменения состояния должен обладать свойствами малого числа ложных тревог и малого запаздывания в обнаружении изменений. Очевидно, что данные свойства противоречат друг другу, так как способность быстро обнаруживать изменения в динамических свойствах объекта будет неминуемо приводить к возрастанию числа ложных тревог. По этой причине необходимо определить соответствующие приоритетные требования к диагностической системе, что позволяет ставить вопрос об оптимальном соотношении указанных свойств. На сегодняшний день оптимальным принято считать детектор, который в описанной ситуации при фиксированном времени между ложными тревогами обеспечивает минимальное запаздывание в обнаружении искомых изменений.

Свойство малого времени запаздывания в обнаружении изменений часто характеризуют словами "быстрое" и "экспресс" обнаружение изменений, что породило термины "экспресс-диагностики" и "быстрой диагностики". Синонимическая близость наречий "быстро" и "рано", к сожалению, в ряде случаев привела к отождествлению концепций "быстрой диагностики" и "ранней диагностики". На самом деле эти два понятия принципиально различаются.

мониторинг функциональный состояние оператор

Использованные источники

1. Баевский Р.М., Парин В.В., Волков Ю.Н., Газенко О.Г. Космическая кардиология. Л.: Медицина, 1967, - 206 с.

2. Волков Г.А., Кудряков С.А., Опара Ю.С., Комарова М.Е. Перспективы использования приборного мониторинга эмоционального состояния пилотов в режиме реального времени.// Актуальные проблемы

психологической безопасности. СПб.: Свое издательство, 2012, с.71-78.

3. Грешных А.А., Комарова М.Е., Кудряков С.А. Система неинвазивного мониторинга эмоционального состояния оператора. //Психолого-педагогические проблемы безопасности человека и общества, № 2, 2012, с.44-51.

4. Грешных А.А., Комарова М.Е., Кудряков С.А. Тренировка зрительного восприятия информации у работников диспетчерских и оперативных служб.//Проблемы управления рисками в техносфере. № 1, т.21, 2012, с. 121-128.

5. Грешных А.А.. Комарова М.Е. Кудряков С.А. Двухуровневая система мониторинга речи работников диспетчерских служб.// Психолого-педагогические проблемы безопасности человека и общества, № 1, 2012, с. 41-48.

6. Ильин Е.П. Психофизиология состояний человека.- СПб.:Питер., 2005.- 412 с.

7. Кудряков C.А., Комарова М.Е. ДГС. Методика совершенствования навыков эффективного поведения. СПб.: Свое издательство, 2011,- 146с., ISBN 978-5-4386-0085-5

8. Кудряков С.А. Актуальные аспекты психологической безопасности личности и общества//Здоровьесберегающее образование, №1, 2013, с.98-101.

9. Кудряков С.А. Параметрические модели пульса и перспективы их использования.//Научное приборостроение, СПб.: ИАП РАН, т.2., № 1, 1992.- с. 85 -100.

10. Кудряков С.А. Размышления о виртуальной истории, или куда бежит "Идиот"?// КЛИО, №1, 2013, с. 135-138.

11. Кудряков С.А., Волков Г.А., Опара Ю.С., Комарова М.Е. Перспективы использования дистанционного мониторинга эмоционального состояния пилотов.// Человек и транспорт (Психология. Экономика. Техника).: Материалы II Международной научно-практической конференции.; ответственный редактор В.Л. Ситников. СПб.: ПГУПС, 2012. с. 174-178.

12. Кудряков С.А., Комарова М.Е. К вопросу контроля текущего состояния человека-оператора.// Проблемы летной эксплуатации и безопасности полетов, выпуск IV, СПб, 2010, с.162-171.

13. Кудряков С.А., Остапченко Ю.Б., Шаповалов Е.Н., Романцев В.В.

Транспрофессиональная подготовка современных специалистов: миф или реальная необходимость //Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ", №8, 2014, с.94-98

14. Кудряков С.А., Ситников В.Л., Солодухин А.И. Методы реализации текущего контроля состояния оператора.// Актуальные проблемы психологической безопасности., СПб.: Свое издательство, 2012, с.53-62.

15. Кудряков С.А., Ситников В.Л., Солодухин А.И. Психологические и приборные методы контроля состояния оператора в реальном времени. //Человек и транспорт (Психология. Экономика. Техника): Материалы II Международной научно-практической конференции. СПб.: ПГУПС, 2012. с. 184-190.

16. Кудряков С.А., Ткачев В.Р., Трубников Г.В., Кисличенко В.И.

Беспилотные авиационные системы./Под ред. Кудрякова С.А. . СПб.: Свое издательство, 2015,-121 с.

17. Остапченко Ю.Б., Кудряков С.А., Романцев В.В., Беляев С.А. Проблемы профессиональной подготовки специалистов для эксплуатации сложных технических объектов в современных условиях.// Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ", №8,2014, с.90-94

18. Fusheng Yang, Wangcai Liao. Modeling and Decomposition of HVR Signal with Wavelet Transforms. IEEE Engineering in Medicine and Biology, 1997, July-August, pp.17-22.

Размещено на Allbest.ru