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      基于熵權(quán)的TOPSIS 模型的多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹分析

      2020-04-14 07:24:26尹麗瓊
      醫(yī)療衛(wèi)生裝備 2020年3期
      關(guān)鍵詞:監(jiān)護(hù)儀血氧概率

      何 艷,張 果,朱 弋,尹麗瓊

      (1.聯(lián)勤保障部隊(duì)第920 醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科,昆明650032;2.昆明理工大學(xué),昆明650504;3.武鋼集團(tuán)昆鋼股份安寧公司,昆明650302)

      0 引言

      隨著醫(yī)療技術(shù)水平的飛速發(fā)展,監(jiān)護(hù)儀的使用越來越廣泛,其在醫(yī)療診斷工作中的作用至關(guān)重要。目前,國內(nèi)并沒有多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀維護(hù)保養(yǎng)的官方標(biāo)準(zhǔn)操作流程。由于工程師的短缺、醫(yī)療設(shè)備種類及數(shù)量繁多,醫(yī)療設(shè)備基本處于不壞不修、壞了才修的維修狀態(tài),維修后的預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)、質(zhì)量控制檢測工作并沒有得到有效的開展,這是各級醫(yī)院都存在的共性問題。而醫(yī)療設(shè)備的維護(hù)工作在現(xiàn)代醫(yī)院的管理中舉足輕重,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:(1)保障設(shè)備開機(jī)率;(2)防止過度維修;(3)降低醫(yī)療風(fēng)險,保障設(shè)備性能。

      本文以多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀為研究對象,采用基于熵權(quán)的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)模型的故障樹分析(fault tree analysis,F(xiàn)TA)法對多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的維修記錄進(jìn)行分析,根據(jù)分析結(jié)果得出維護(hù)建議,以期在維護(hù)保養(yǎng)方面為工程師提供參考依據(jù)。

      1 資料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      對我院多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀共412 條維修記錄進(jìn)行統(tǒng)計,其中顯示故障、心電模塊故障、血壓模塊故障、血氧模塊故障、開機(jī)故障是發(fā)生頻次較高的故障,詳見表1。

      表1 多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀主要故障分布

      1.2 評價方法

      1.2.1 FTA

      本文采用FTA 對多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障進(jìn)行深度分析。FTA 以其研究的系統(tǒng)為對象,以圖形的方式進(jìn)行描述[1],建立故障樹,通過邏輯運(yùn)算,對引起頂事件的各個基本事件進(jìn)行定性、定量分析,是分析系統(tǒng)可靠性的一種方法[2-4]。通過FTA 可以幫助工程師快速地排查、解決故障[5]。FTA 主要包含定性分析和定量分析2 個方面:(1)定性分析:求解最小割集,找出導(dǎo)致多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障發(fā)生的規(guī)律是其主要任務(wù)。(2)定量分析:①基本事件的定量分析主要是在基本事件發(fā)生概率為已知的條件下計算頂事件發(fā)生的概率,基本事件是彼此獨(dú)立的。其中,基本事件的發(fā)生概率為已知條件,然后求解頂事件的發(fā)生概率。②計算各底事件的重要度,即對頂事件發(fā)生的貢獻(xiàn)度。當(dāng)一個部件發(fā)生故障時,對頂事件的貢獻(xiàn)程度稱為重要度。不同的需求有不同類型的重要度,如概率重要度、結(jié)構(gòu)重要度和關(guān)鍵重要度等[6]。以下介紹結(jié)構(gòu)重要度、概率重要度和關(guān)鍵重要度3 個概念[7-9]:

      (1)結(jié)構(gòu)重要度:基本事件的發(fā)生概率不作為考慮因素的情況下,分析底事件在系統(tǒng)架構(gòu)中所處位置的重要度。

      (2)概率重要度:基本事件發(fā)生概率的變化對頂事件發(fā)生概率的影響,減少發(fā)生概率高的基本事件就可以有效降低頂事件的發(fā)生概率。

      (3)關(guān)鍵重要度:各個底事件對頂事件發(fā)生概率影響程度的大小。

      1.2.2 基于熵權(quán)的TOPSIS 模型構(gòu)建

      FTA 雖然在故障診斷分析中應(yīng)用廣泛,可以較為直觀地分析故障原因,但對于解決故障判斷、故障推理和高效率維修方面尚有缺陷。TOPSIS 法由Hwang和Yoon 在1981年提出,是一種解決多目標(biāo)問題的多屬性決策方法[10]。TOPSIS 法雖然能夠解決FTA 存在的不足,但存有指標(biāo)權(quán)重主觀性較大的問題。故本文引入熵權(quán)來增加指標(biāo)權(quán)重的客觀性。

      熵屬于熱力學(xué)概念,是克勞斯提出的應(yīng)用于度量系統(tǒng)的無序程序,這一概念被香農(nóng)應(yīng)用于通信工程形成信息論后,被廣泛應(yīng)用于工程技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生等多個領(lǐng)域[10]。在多目標(biāo)的評價分析體系中,熵越小,所提供的信息量就越大,則分析指標(biāo)的權(quán)重就越高,反之亦然[11]。

      本文利用熵權(quán)法來確定各指標(biāo)權(quán)重,其步驟如下[12]:

      (1)FTA 中設(shè)有m 個底事件,每個底事件對應(yīng)n個指標(biāo),通過數(shù)據(jù)采集計算這n 個指標(biāo)的值。設(shè)第i個底事件的第j 個指標(biāo)值為xij,其中i=1,2,…,m,j=1,2,…,n,得到的初始決策矩陣X 為

      (2)對初始決策矩陣X 做標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y:

      (3)計算第j 個指標(biāo)的熵值ej:

      (4)計算第j 個指標(biāo)的權(quán)重wj:

      TOPSIS 法的原理是通過確定分析對象與正理想解、負(fù)理想解的距離來進(jìn)行排序,判定分析對象的優(yōu)劣。在本文中,若離最優(yōu)解最近的直接故障原因事件離最劣解最遠(yuǎn),那么這個直接原因事件為最優(yōu)先排除對象。上述基于熵權(quán)的TOPSIS 模型構(gòu)建如下:

      (1)建立初始矩陣并做歸一化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y(此處標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y 采用上述熵權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣);

      (2)構(gòu)建加權(quán)規(guī)范矩陣R:

      (3)根據(jù)各指標(biāo)確定正理想解S+和負(fù)理想解S-:

      (4)計算各評價對象到正理想解S+與負(fù)理想解S-的歐氏距離:

      (5)計算底事件的相對貼近度Ci:

      2 應(yīng)用實(shí)例

      2.1 建立多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹

      本文以多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障為例,建立故障樹(如圖1 所示),并找出引起頂事件發(fā)生的故障原因。

      圖1 多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹

      根據(jù)故障樹建立步驟,由上而下,逐層分析A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7事件的發(fā)生原因,分別建立中央監(jiān)護(hù)工作站故障故障樹(如圖2 所示)、顯示故障故障樹(如圖3 所示)、血壓模塊故障故障樹(如圖4 所示)、血氧模塊故障故障樹(如圖5 所示)、心電模塊故障故障樹(如圖6 所示)、開機(jī)故障樹(如圖7 所示)以及其他故障故障樹(如圖8 所示)。

      圖2 中央監(jiān)護(hù)工作站故障故障樹

      圖3 顯示故障故障樹

      圖4 血壓模塊故障故障樹

      2.2 多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹的定性和定量分析

      2.2.1 定性分析

      以頂事件為起點(diǎn),自上而下逐級分解,求解最小割集。由于多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹的邏輯門都為或門,所以頂事件的布爾運(yùn)算表達(dá)式為

      2.2.2 定量分析

      圖5 血氧模塊故障故障樹

      圖6 心電模塊故障故障樹

      圖7 開機(jī)故障故障樹

      圖8 其他故障故障樹

      頂事件的發(fā)生概率Fs計算如下:Fs=1-(1-FX1)(1-FX2)…(1-FX36)(1-FX37)=0.643 0。

      以圖2 中央監(jiān)護(hù)工作站故障樹為例,計算出各底事件的結(jié)構(gòu)重要度、概率重要度和關(guān)鍵重要度,詳見表2。

      表2 定量分析結(jié)果

      2.3 基于熵權(quán)的TOPSIS 模型的多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀FTA分析

      根據(jù)基于熵權(quán)的TOPSIS 模型分析步驟,通過MATLAB 依次計算得到相對貼近度Ci,詳見表3。根據(jù)Ci值的大小,對各底事件排序,得到X6=X16>X7>X10=X19>X22>X8>X26>X25>X11>X31>X23=X28>X3=X20>X17>X15=X37>X18=X29>X2=X21=X9>X1=X24=X27=X35>X30=X33=X36>X4=X14=X34>X5=X12=X13=X32。排序靠前的底事件為優(yōu)先排除故障,當(dāng)Ci值相等時,優(yōu)先考慮故障范圍大的事件。如X6高壓板故障和X16血氧探頭故障的計算結(jié)果相等,但由于高壓板影響的是監(jiān)護(hù)儀的屏幕顯示,如果監(jiān)護(hù)儀已發(fā)生顯示故障,那將會影響到其他故障的排查。故在顯示故障與其他故障同時發(fā)生時,要優(yōu)先排除顯示故障。

      由表3 可知,排序靠前的故障主要是高壓板故障、血氧探頭故障、燈管老化、袖帶故障、導(dǎo)聯(lián)線故障和路由器故障。其中高壓板故障和燈管老化屬于顯示故障,在日常維護(hù)中,對顯示器的維護(hù)常以事后維修為主。血氧探頭、袖帶和導(dǎo)聯(lián)線是多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的附件,屬于易損件,是消耗性耗材,其損壞多見于自然老化和人為損壞。

      表3 各底事件相對貼近度Ci

      3 討論

      本文以結(jié)構(gòu)重要度、概率重要度和關(guān)鍵重要度為分析指標(biāo),各底事件為分析對象,通過基于熵權(quán)的TOPSIS 模型的綜合分析,得出各底事件的相對貼近度Ci,并進(jìn)行排序。通過排序,得出了在FTA 結(jié)構(gòu)中占有重要位置的底事件,再結(jié)合多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的主要故障占比率,可以根據(jù)實(shí)際情況,在故障高發(fā)方面有針對性地加強(qiáng)日常預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng),延長設(shè)備壽命周期,具體維護(hù)建議如下:

      (1)日常保養(yǎng):主要是對多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀外觀及附件進(jìn)行除塵、清潔和消毒,此項(xiàng)工作由醫(yī)學(xué)工程科來監(jiān)督臨床科室的完成情況[13-14]。

      (2)一級維護(hù)保養(yǎng):重點(diǎn)對多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀內(nèi)部做除塵處理,檢查監(jiān)護(hù)儀參數(shù)設(shè)置,如時間設(shè)置、患者信息設(shè)置、心電設(shè)置、血壓設(shè)置、血氧設(shè)置等。對有工作站的監(jiān)護(hù)儀,還要檢查工作站的設(shè)置是否正確,詳細(xì)流程如圖9 所示。

      結(jié)合相對貼近度Ci的排序結(jié)果,在整個監(jiān)護(hù)儀故障系統(tǒng)中,其他故障都是建立在電源和顯示故障基礎(chǔ)上的,只有排除了這部分故障,才有利于其他故障的排除。一級維護(hù)保養(yǎng)主要包括以下幾個方面:

      ①顯示器[15-16]:由于多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的使用時間較長,其內(nèi)部部分元件達(dá)到使用壽命,故以預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)和事后維修為主,其預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)主要包括:調(diào)整顯示器參數(shù),降低屏幕亮度。同時盡量避免超負(fù)荷工作,不使用時,關(guān)閉顯示器電源;并避免不必要的撞擊和觸碰。定期進(jìn)行清潔、內(nèi)部除塵處理;外部清潔禁用含有氨、酒精及無機(jī)鹽類成分的清潔液,清水即可;若不能達(dá)到清潔效果,可使用液晶專用清潔劑。

      圖9 多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀一級維護(hù)保養(yǎng)流程

      ②易損耗材:對心電導(dǎo)聯(lián)線、血壓袖帶及血氧探頭老化嚴(yán)重的耗材,要督促臨床科室及時更換。

      ③易損部件:風(fēng)扇為易損部件,對噪聲大、不能正常工作的風(fēng)扇及時更換,以免將監(jiān)護(hù)儀故障范圍擴(kuò)大化。對故障高發(fā)科室,采取每半年一次預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)方案,其他科室根據(jù)使用頻率,制訂不同的周期性預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)計劃,結(jié)合質(zhì)控檢測,發(fā)現(xiàn)問題及時處理、及時維修。

      ④路由器:多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀通過路由器與工作站傳輸數(shù)據(jù),由于路由器處于持續(xù)工作狀態(tài),加上放置場地沒有定期清潔,灰塵較多,容易造成各接口的氧化。因此,需要定期對路由器和網(wǎng)線放置場地進(jìn)行除塵處理,網(wǎng)線端口用精密電子儀器清潔劑進(jìn)行處理,效果較佳。

      (3)二級維護(hù)保養(yǎng):結(jié)合維修手冊,在一級維護(hù)保養(yǎng)的基礎(chǔ)上,主要對多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀進(jìn)行功能檢查、質(zhì)量控制檢測及校準(zhǔn)(周期檢測1 a 一次)。如有必要,請廠方工程師進(jìn)行協(xié)助,使多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的性能指標(biāo)符合出廠要求[17]。對于故障率高、使用頻率高的多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀,尤其是在ICU、CCU 及手術(shù)室使用的多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀,一級和二級維護(hù)保養(yǎng)不局限于1 a一次。同時,還應(yīng)做到維修后就檢測,并記錄檢測數(shù)據(jù)。

      此外,還需針對新機(jī)安裝、工程師技能及計量3個方面進(jìn)行培訓(xùn)。通過這些培訓(xùn),可以降低因操作不當(dāng)、人為等因素帶來的故障,同時可以提高使用者對計量及其重要性的認(rèn)知。

      4 結(jié)語

      多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀是醫(yī)院數(shù)量多、使用面廣的醫(yī)療設(shè)備,結(jié)合監(jiān)護(hù)儀使用的實(shí)際情況,制訂符合實(shí)際工作的維護(hù)保養(yǎng)流程,才能使醫(yī)療設(shè)備始終處于最佳狀態(tài)。本文以多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀為研究對象,應(yīng)用FTA 建立多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障樹,并對其進(jìn)行定性、定量分析;引入基于熵權(quán)的TOPSIS 模型,使故障分析結(jié)果更加科學(xué)、貼合實(shí)際工作情況。同時,根據(jù)分析結(jié)果,提出了具有針對性的、符合實(shí)際工作情況的維護(hù)建議,在工程技術(shù)人員緊缺的情況下,對降低多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀故障率、把握多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的故障規(guī)律具有積極作用,同時為多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀的預(yù)防性維護(hù)保養(yǎng)及操作指南提供了參考依據(jù)。

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