一种评估呼吸支持设备组件的方法和装置与流程

本发明涉及呼吸支持设备技术领域，尤其涉及一种评估呼吸支持设备组件的方法和装置。

背景技术：

呼吸支持设备如呼吸机的主要工作部件包括：涡轮，阀门，压力传感器，流量传感器，气道结构等。其中涡轮产生加压气体，是呼吸支持设备的核心部件和源头。阀门用于精确调整输出到用户端的压力。压力传感器用于采集输出到用户端的气体压力值，反馈给核心处理器用于分析用户当前状态，然后进行控制调整。流量传感器采集输出到用户端的气体流量，反馈给核心处理器用于分析用户当前状态，然后进行控制调整。随着产品的更新换代，呼吸支持设备组件有许多需要更替的部分，会有越来越多的旧部件被新的部件取代，而新部件与旧部件之间存在一定的差异，通常需要对新部件进行评估，以判定新部件能否胜任。

现有技术通常在更换某一部件后，由人工的方式检测各项指标，如果与旧部件相比没有较大差异则认为可以更换。人工判定的方式，首先存在效率低的缺点，无法进行大批量检测，可能出现抽检合格，但批量不合格的情况；其次存在检测覆盖面不够全面，对于特殊情况检测不到的缺点。

专利文献cn108072486a公开了一种呼吸支持设备传感器的自动校准方法，其通过将气流分析仪和呼吸支持设备气路相连接，将气流分析仪和pc机通讯相连，呼吸支持设备和pc机通讯相连，来对呼吸支持设备的传感器进行校准，提高了呼吸支持设备的传感器精度，但是这种方案只是对传感器进行校准，没法避免不合格部件的使用。

技术实现要素：

本发明的目的在于：提供一种全自动评估新部件是否可以替换旧部件的方法及配套的装置，检测效率高，且检测全面，能全面覆盖特殊情况。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种评估呼吸支持设备组件的方法，其特征在于，其包括以下步骤：

确定呼吸支持设备组件的关键指标；

检测得到呼吸支持设备组件的关键指标评分；

根据关键指标评分进行加权平均获得呼吸支持设备组件的综合评分；

对批量样本进行测试，根据综合评分检测样本的一致性。

呼吸支持设备组件可以为：压力传感器、流量传感器、涡轮、阀门或气道结构。

关键指标能够直观准确的反应呼吸支持设备组件的性能。

压力传感器的关键指标主要有：读数准确性，读数稳定性和读数延迟三项。

读数准确性主要通过对比传感器的读值和标准压力计读值之间的差异进行衡量，具体的衡量是进行绝对量的计算，即传感器读值p和标准压力计读值p0的差的绝对值，公式为m＝|p-p0|。在(0,0.5)区间内，读数准确性得分为10分，随后每增加0.2得分递减1分，即在(0.5,0.7)之间，得分为9分，在(0.7,0.9)之间，得分为8分，以此类推。

读数的稳定性主要通过传感器的震荡指数来评判，即在一个稳定压力的环境下，传感器偏移真实值的大小的指标。具体计算公式为：其中d表示传感器采集到的数据，n表示总个数，dmax表示n个数据中最大的，dmin表示n个数据中最小的。上式表明，如果震荡剧烈的话，a值会趋于0；而如果震荡小的话，a值会趋于1。a值在(0.9,1)之间，得分为10分，随后每下降0.1得分递减1分，小于0.1之后得分直接记为0。

读数延迟主要通过程序判断传感器读取一个数值需要耗时多少，用t来表示。t在小于1ms的时候，得分为10分，每增加1ms得分递减3分，大于3ms直接记为0分。

综合评分的确定方法：在获得以上三项数据的评分后，系统将进行加权平均得到对一个压力传感器的评分大小，具体公式为：r＝a1*pm+a2*pa+a3*pt，其中pm代表读数准确性评分，pa表示读数的稳定性的评分，pt表示读数延迟的评分。a1＝0.3-0.6，a2＝0.2-0.4，a3＝0.2-0.5，也可以根据不同的应用要求，选择任意数字进行搭配。

优选a1，a2，a3的取值分别为0.5，0.3，0.2。

本发明在验证一致性的时候，采用的是聚类算法。该算法具体原理如下：

1.以第一个样本的评分p0作为评分基础，建立堆xi(i＝1)；

2.将每个样本的评分与评分基础做差，然后取绝对值s，计算公式如下：s＝|p-p0|，p是其他样本的评分；

3.当s小于0.5，则将样本归入该堆，否则，归入剩余样本组中；

4.从剩余样本组中选一个样本，建立新堆xi+1(i＝i+1)，以该样本的评分为评分基础；

5.重复2～4步，直到全部样本都分完堆。

其中，当某个样品y到两个或两个以上的堆的s值都是一样的，则需要计算出每个堆分别对应的核心评分值比较oyx的大小，将样品y放入值最小的堆中，如果仍然有两个或两个以上的值是一样的，则放入最先计算的那个堆中。

在聚类算法完成的时候，将会形成至少两个堆。如果核心评分最高的堆的核心评分小于8分，则直接认为所有压力传感器样本不胜任。

否则，以核心评分最高的堆作为基准，记为b，计算各堆核心评分与b之间的差值。最终依照核心评分与b之间是否相差小于3分，而将所有样本划分成两组，小于3分的组认为是合格组，而大于等于3分的组认为是不合格组。设合格组里样本总数为n1，不合格组的样本总数为n2，当合格样本总数占总样本总数的95％以上(即)时，认为该批次的压力传感器可以胜任。否则，认为存在一致性缺陷。

流量传感器的关键指标有：读数准确性，读数稳定性，读数延迟等。

涡轮的关键指标有：提速能力，降速能力，最大静压，最大流量等。提速速度指在单位时间内涡轮能达到的从一个转速能达到的最大转速；降压能力指在单位时间内涡轮能达到的从一个转速能达到的最小转速；最大静压指涡轮在全封闭的管路中能输出的最大压力；最大流量指涡轮在全敞开的管路中能输出的最大流量。

阀门的关键指标有：响应速度，最大流量。响应速度指在单位时间内阀门能动作的最大距离；最大流量值阀门在全敞开的管路中能够通过的最大流量。

本发明进一步包括一种实现上述评估方法的装置，其包括：关键指标确定模块，确定组件的关键指标；指标数据获取模块，获取各项指标数据；综合评分确定模块，根据各项指标数据进行加权平均确定综合评分；样品一致性确定模块，根据综合评分确定样品一致性。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、能够全自动评估新部件是否可以替换旧部件，相较人工判定的方式，对呼吸支持设备组件各性能进行全面检测，检测精度高，检测效率高，能准确判定新部件能否胜任，避免不合格部件的替换。

2、能进行大批量检测，相较传统人工抽检方式，检测覆盖全面，避免了抽检合格，但批量不合格，对于特殊情况检测不到的情况。

附图说明

图1为评估流程图

具体实施方式

为了使本发明的发明目的、技术方案和有益技术效果更加清晰，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的实施例仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明，实施例的具体参数设置等可因地制宜做出选择而对结果并无实质性影响。

实施例：

以呼吸支持设备的压力传感器为例来进行说明。

如图1所示，首先确定压力传感器的关键指标，关键指标需要能够直观准确的反应压力传感器的性能。

在本发明中，对于压力传感器的关键指标主要有：读数准确性，读数稳定性，读数延迟等三项。

读数准确性主要通过对比传感器的读值和标准压力计读值之间的差异进行衡量，具体的衡量是进行绝对量的计算，即传感器读值p和标准压力计读值p0的差的绝对值，公式为m＝|p-p0|。通常认为，在(0,0.5)区间内，读数准确性得分为10分，随后每增加0.2得分递减1分，即在(0.5,0.7)之间，得分为9分，在(0.7,0.9)之间，得分为8分，以此类推。

读数的稳定性主要通过传感器的震荡指数来评判，即在一个稳定压力的环境下，传感器偏移真实值的大小的指标。具体计算公式为：其中d表示传感器采集到的数据，n表示总个数，dmax表示n个数据中最大的，dmin表示n个数据中最小的。上式表明，如果震荡剧烈的话，a值会趋于0；而如果震荡小的话，a值会趋于1。通常认为，a值在(0.9,1)之间，得分为10分，随后每下降0.1得分递减1分，小于0.1之后得分直接记为0。

最后一个读数延迟主要通过程序判断传感器读取一个数值需要耗时多少，用t来表示。t在小于1ms的时候，得分为10分，每增加1ms得分递减3分，大于3ms直接记为0分。

在获得以上三项数据的评分后，系统将进行加权平均得到对一个压力传感器的评分大小，具体公式为：r＝a1*pm+a2*pa+a3*pt，其中pm代表读数准确性评分，pa表示读数的稳定性的评分，pt表示读数延迟的评分。本发明中a1，a2，a3的取值分别为0.5,0.3,0.2，也可以根据不同的应用要求，选择任意数字进行搭配。

对于压力传感器而言，在评估是否能胜任产品需求的时候，除了综合评分之外，还需要对批量样本进行测试，用以确认压力传感器具有良好的一致性。本发明在验证一致性的时候，采用的是一种聚类算法。该算法具体原理如下：

本发明在验证一致性的时候，采用的是聚类算法。该算法具体原理如下：

1、以第一个样本的评分p0作为评分基础，建立堆xi(i＝1)；

2、将每个样本的评分与评分基础做差，然后取绝对值s，计算公式如下：s＝|p-p0|，p是其他样本的评分；

3、当s小于0.5，则将样本归入该堆，否则，归入剩余样本组中；

4、从剩余样本组中选一个样本，建立新堆xi+1(i＝i+1)，以该样本的评分为评分基础；

5、重复2～4步，直到全部样本都分完堆。

其中，当某个样品y到两个或两个以上的堆的s值都是一样的，则需要计算出每个堆分别对应的核心评分值比较oyx的大小，将样品y放入值最小的堆中，如果仍然有两个或两个以上的值是一样的，则放入最先计算的那个堆中。

在聚类算法完成的时候，将会形成至少两个堆。如果核心评分最高的堆的核心评分小于8分，则直接认为所有压力传感器样本不胜任。

否则，以核心评分最高的堆作为基准，记为b，计算各堆核心评分与b之间的差值。最终依照核心评分与b之间是否相差小于3分，而将所有样本划分成两组，小于3分的组认为是合格组，而大于等于3分的组认为是不合格组。设合格组里样本总数为n1，不合格组的样本总数为n2，当合格样本总数占总样本总数的95％以上(即)时，认为该批次的压力传感器可以胜任。否则，认为存在一致性缺陷。

上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下做出各种变化。