Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели
Забезпечення більш пізнього розвитку втомлення та підтримання оптимальної стабільності функціонального стану людини–оператора системи неперервної взаємодії є однією із важливих задач медицини праці. Комплексне вивчення кисневого забезпечення організму людини в процесі пристосування до нових життєвих...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Назва видання: | Проблемы управления и информатики |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208713 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели / Н.И. Аралова // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 2. — С. 82-96. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-208713 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-2087132025-11-05T01:04:48Z Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели Параметри самоорганізації системи дихання оператора системи неперервної взаємодії при прийнятті рішень в умовах складних ситуаційних обставин. дослідження на математичній моделі Respiratory system’s self-organization parameters of the operator of the system of continuous interaction for decision-making in a complex situational conditions. research on mathematical model Аралова, Н.И. Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование Забезпечення більш пізнього розвитку втомлення та підтримання оптимальної стабільності функціонального стану людини–оператора системи неперервної взаємодії є однією із важливих задач медицини праці. Комплексне вивчення кисневого забезпечення організму людини в процесі пристосування до нових життєвих умов та видів діяльності дозволяє виявити провідні ланки в каскаді компенсаторних реакцій та оцінити функціональні резерви організму. Труднощі методичного характеру, що виникають при отриманні характеристики функціонального стану людини в процесі її роботи, призводять до необхідності побудови математичних моделей, які описують функції основних фізіологічних систем організму для теоретичного дослідження стану цих систем при напруженій праці, оцінки резерву регуляторних механізмів, прогнозування можливих наслідків та корекції стану організму. Однією з таких моделей є математична модель масопереносу та масообміну респіраторних газів в організмі людини, яка дозволяє в динаміці дихального циклу імітувати збурення зовнішнього та внутрішнього середовищ і таким чином прогнозувати можливі реакції організму на ці збурення. На моделі досліджувалися компенсаторні реакції системи дихання при імітації напруженої операторської діяльності. Отримані результати свідчать про те, що інтенсифікація цієї діяльності, яка пов’язана зі зростанням швидкості споживання кисню тканинами мозку на 10–30%, не викликає суттєвої перебудови режимів кардіореспіраторної системи, більш інтенсивна діяльність призводить до активного включення механізмів регуляції серцево-судинної системи та системи зовнішнього дихання, зміни тонусу гладких м’язів судин та пов’язана з розвитком гіпоксії організму. Імітація на математичній моделі складних ситуаційних обставин для організму середньостатистичної людини показала, що при компенсації навантаження в складних ситуаційних обставинах при прийнятті рішень визначальна роль належить функціоналу якості керування за гіперкапнічним стимулом, а на поведінку функціоналу, який мінімізується, більший вплив має зміна параметрів вентиляції. Визначення оптимуму людини–оператора та відповідних йому змін найбільш інформативних показників дає можливість прогнозувати межі зони оптимальної працездатності, а у перспективі — перейти до керування функціональним станом оператора, підвищити якість та надійність процедури професійного відбору та проведення зваженої кадрової політики для операторів системи неперервної взаємодії. One of the most important tasks for occupational medicine is ensuring the later development of fatigue and maintaining optimal stability of the functional state of a person — the operator of continuous interaction systems. A comprehensive study of the oxygen supply of the human body in the process of adaptation to new living conditions and new types of activity allows us to identify the leading links in the cascade of compensatory reactions and evaluate the functional reserves of the body. Difficulties of a methodological nature that arise when characterizing a person’s functional state in the process of his work lead to the need to build mathematical models that describe the functions of basic physiological systems of the body for theoretical study of the state of these systems during hard work, assessing the reserve of regulatory mechanisms, predicting possible consequences and correcting the state of organism. One of such models is a mathematical model of mass transfer and mass transfer of respiratory gases in the human body, which allows simulating disturbances in the internal and external environment in the dynamics of the respiratory cycle and, thus, predicting possible reactions of the body to these disturbances. The model investigated the compensatory reactions of the respiratory system while simulating intense operator activity. Obtained results indicate that the intensification of this activity, associated with an increase in the rate of oxygen consumption by brain tissues by 10-30%, does not cause a significant restructuring of the cardiorespiratory system, more intense activity leads to the active inclusion of the regulation mechanisms of the cardiovascular system and external respiration system, a change in the tone of smooth muscles and is associated with the development of hypoxia. The simulation on a mathematical model of a complex situational conditions for the organism of an average person showed that when compensating for the load in a complex situational conditions, when deciding, the decisive role belongs to the functional of the control performance by hypercapnic stimulus, and the behavior of the minimized functional is more influenced by a change in the ventilation parameters. Determining the optimum of the human operator and the corresponding changes in the most informative indicators makes it possible to predict the boundaries of the zone of optimal working capacity, and in the future, go on to control the functional state of the operator, improve the quality and reliability of the professional selection procedure and conduct a balanced personnel policy for operators of continuous interaction systems. 2020 Article Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели / Н.И. Аралова // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 2. — С. 82-96. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208713 519.8.812.007 10.1615/JAutomatInfScien.v52.i3.30 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование |
| spellingShingle |
Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование Аралова, Н.И. Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели Проблемы управления и информатики |
| description |
Забезпечення більш пізнього розвитку втомлення та підтримання оптимальної стабільності функціонального стану людини–оператора системи неперервної взаємодії є однією із важливих задач медицини праці. Комплексне вивчення кисневого забезпечення організму людини в процесі пристосування до нових життєвих умов та видів діяльності дозволяє виявити провідні ланки в каскаді компенсаторних реакцій та оцінити функціональні резерви організму. Труднощі методичного характеру, що виникають при отриманні характеристики функціонального стану людини в процесі її роботи, призводять до необхідності побудови математичних моделей, які описують функції основних фізіологічних систем організму для теоретичного дослідження стану цих систем при напруженій праці, оцінки резерву регуляторних механізмів, прогнозування можливих наслідків та корекції стану організму. Однією з таких моделей є математична модель масопереносу та масообміну респіраторних газів в організмі людини, яка дозволяє в динаміці дихального циклу імітувати збурення зовнішнього та внутрішнього середовищ і таким чином прогнозувати можливі реакції організму на ці збурення. На моделі досліджувалися компенсаторні реакції системи дихання при імітації напруженої операторської діяльності. Отримані результати свідчать про те, що інтенсифікація цієї діяльності, яка пов’язана зі зростанням швидкості споживання кисню тканинами мозку на 10–30%, не викликає суттєвої перебудови режимів кардіореспіраторної системи, більш інтенсивна діяльність призводить до активного включення механізмів регуляції серцево-судинної системи та системи зовнішнього дихання, зміни тонусу гладких м’язів судин та пов’язана з розвитком гіпоксії організму. Імітація на математичній моделі складних ситуаційних обставин для організму середньостатистичної людини показала, що при компенсації навантаження в складних ситуаційних обставинах при прийнятті рішень визначальна роль належить функціоналу якості керування за гіперкапнічним стимулом, а на поведінку функціоналу, який мінімізується, більший вплив має зміна параметрів вентиляції. Визначення оптимуму людини–оператора та відповідних йому змін найбільш інформативних показників дає можливість прогнозувати межі зони оптимальної працездатності, а у перспективі — перейти до керування функціональним станом оператора, підвищити якість та надійність процедури професійного відбору та проведення зваженої кадрової політики для операторів системи неперервної взаємодії. |
| format |
Article |
| author |
Аралова, Н.И. |
| author_facet |
Аралова, Н.И. |
| author_sort |
Аралова, Н.И. |
| title |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| title_short |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| title_full |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| title_fullStr |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| title_full_unstemmed |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| title_sort |
параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2020 |
| topic_facet |
Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208713 |
| citation_txt |
Параметры самоорганизации системы дыхания оператора системы непрерывного взаимодействия в сложной ситуационной обстановке при принятии решений. исследование на математической модели / Н.И. Аралова // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 2. — С. 82-96. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
| series |
Проблемы управления и информатики |
| work_keys_str_mv |
AT aralovani parametrysamoorganizaciisistemydyhaniâoperatorasistemynepreryvnogovzaimodejstviâvsložnojsituacionnojobstanovkepriprinâtiirešenijissledovanienamatematičeskojmodeli AT aralovani parametrisamoorganízacíísistemidihannâoperatorasistemineperervnoívzaêmodíípriprijnâttíríšenʹvumovahskladnihsituacíjnihobstavindoslídžennânamatematičníjmodelí AT aralovani respiratorysystemsselforganizationparametersoftheoperatorofthesystemofcontinuousinteractionfordecisionmakinginacomplexsituationalconditionsresearchonmathematicalmodel |
| first_indexed |
2025-11-05T02:13:06Z |
| last_indexed |
2025-11-06T02:08:09Z |
| _version_ |
1848004983593631744 |
| fulltext |
© Н.И. АРАЛОВА, 2020
82 ISSN 0572-2691
УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМАМИ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ
ПАРАМЕТРАМИ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
УДК 519.8.812.007
Н.И. Аралова
ПАРАМЕТРЫ САМООРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ
ДЫХАНИЯ ОПЕРАТОРА СИСТЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО
ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В СЛОЖНОЙ СИТУАЦИОННОЙ
ОБСТАНОВКЕ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ.
ИССЛЕДОВАНИЕ НА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Ключевые слова: математическая модель системы дыхания, принятие реше-
ний в сложной ситуационной обстановке, оператор системы непрерывного
взаимодействия, компенсаторная реакция организма, гипоксический стимул ре-
гуляции дыхания, гиперкапнический стимул регуляции дыхания.
Введение
Проблемы оценки и диагностики функционального состояния оператора за-
нимают центральное место в исследованиях, посвященных надежности функцио-
нирования сложных человеко-машинных систем, в том числе и систем непрерыв-
ного взаимодействия, а обеспечение более позднего развития утомления и под-
держания оптимальной стабильности функционального состояния человека
является одной из главных задач медицины труда.
Управление функциональным состоянием касается, в первую очередь, вопросов
коррекции вегетативных процессов в организме, обеспечивающих адекватность реак-
ции основных функциональных систем организма — дыхания (вплоть до тканевого),
кровообращения, эндокринной и др. — на напряженную операторскую деятель-
ность [1]. Объективные трудности, возникающие при получении характеристики
функционального состояния в процессе его работы, приводят к необходимости
построения математических моделей, описывающих функции основных физиологи-
ческих систем организма для теоретического исследования состояния этих систем
при напряженной работе, оценки резерва регуляторных механизмов, прогнозирования
возможных последствий и коррекции состояния организма.
Взаимосвязь функционального состояния с работоспособностью оператора,
управления и регуляции поведения необходимых физиологических систем и их
оптимизация обеспечиваются соответствующими механизмами, к которым отно-
сятся механизмы адаптации и гомеостаза.
Постановка задачи
При многих видах операторской деятельности, даже в условиях нормоксии
и нормального парциального давления кислорода, наблюдается снижение уровня
оксигенации артериальной крови [2]. Эти изменения связываются с проявлениями
в организме гипоксии, вызванной долговременным или экстремальным нервно-
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 83
эмоциональным напряжением. Известно, что при гипоксии адаптационные про-
цессы направлены на поддержание кислородного гомеостазиса организма и про-
являются в увеличении вентиляции, усилении циркуляции крови и ее перераспре-
делении от второстепенных органов и тканей к жизненно важным, в частности к моз-
гу, что существенно при операторской деятельности. В [1] подчеркивается особенная
чувствительность головного мозга к гипоксии, в частности его высших отделов.
В зависимости от выраженности, гипоксия вызывает адекватное напряжение
и переналадку физиологических систем организма человека. Устойчивость к ги-
поксии зависит от индивидуальных особенностей человека, в том числе и от типа
нервной системы.
В [2] отмечается, что воздействие гипоксии даже небольшой степени вызы-
вает снижение качества слежения у неадаптированных операторов, а умеренная
гипоксия иногда приводит к гиперкомпенсации психической деятельности опера-
тора, что может объясняться структурной организацией сенсомоторных навыков
оператора в зависимости от глубины и времени действия гипоксии.
Там же анализируются исследования, связанные с влиянием на организм
оператора повышенного содержания во вдыхаемом воздухе углекислого газа, т.е.
действия гиперкапнии. В условиях относительного покоя у человека изменение
частоты дыхания при увеличении содержания углекислого газа во вдыхаемом
воздухе до 5–5,5 % незначительно. Однако при долговременном пребывании в
атмосфере, содержащей более 5 % углекислого газа, наблюдается резкое из-
менение частоты дыхания. Вместе с резким увеличением легочной вентиля-
ции, напрямую зависящей от концентрации 2CO во вдыхаемом воздухе, ги-
перкапния также вызывает перераспределение кровотока — возрастает крово-
ток в мозге и уменьшается кровоток в скелетных мышцах [2].
Давно известно [3, 4], что действие повышенного содержания углекислого
газа на периферические и центральные механизмы регуляции разнонаправлено.
Стимулирующее воздействие 2CO на сосудодвигательный центр, симпатическую
нервную систему определяет сосудосжимающее действие и приводит к увеличе-
нию периферического сопротивления, возрастанию частоты сердечных сокраще-
ний (ЧСС) и увеличению объемной скорости системного кровотока. Одновре-
менно углекислота непосредственно воздействует на мышечную стенку сосу-
да, расширяя ее.
С другой стороны, в соответствии с [3, 4], изменение трудоспособности чело-
века при воздействии гиперкапнии точно коррелирует с процентным содержани-
ем 2CO . Установлено, что увеличение концентрации 2CO во вдыхаемом воздухе
до 2 % уже вызывает нарушение трудоспособности, а достаточно продолжитель-
ная экспозиция человека в гиперкапнической среде оказывается весьма сущест-
венной для снижения его умственной и психической деятельности.
Исследование операторской деятельности в условиях гиперкапнии показало
снижение параметров психомоторных реакций: возрастание количества ошибок, уве-
личение времени на выполнение задания, увеличение количества проб на чтение и др.
В то же время установлено, что добавка 2CO в гипоксическую газовую смесь
повышает утилизацию кислорода в тканях мозга и сердца, при этом в этих тканях
возрастает напряжение кислорода. Это связывается с регуляторным воздействием
этой добавки на кровоток и вентиляцию.
Исследование показателей центральной нервной системы (ЦНС) установило,
что ухудшение умственной деятельности при гипоксии может быть приостанов-
лено и ситуация улучшена путем добавки в дыхательную смесь 3–4 % углекисло-
го газа. Оказалось, что если действие умеренной гипоксии на протяжении пяти
84 ISSN 0572-2691
суток приводит к снижению лабильности структур головного мозга и развитию неко-
торой заторможенности, то при умеренной искусственной гипоксии и гиперкапнии
сохраняется высокая лабильность структур головного мозга и на третьи сутки 100 %
правильных ответов при выполнении условных рефлексов на время.
Совместное действие гипоксии и гиперкапнии в зависимости от силы и про-
тяженности воздействия вызывает, в первую очередь, существенные ситуацион-
ные изменения в кардиореспираторной системе, и поэтому можно считать, что,
воздействуя на организм оператора определенными и оптимально совместимыми
уровнями гипоксии и гиперкапнии, можно управлять деятельностью ЦНС и веге-
тативных систем, обеспечивающих точное выполнение операторских движений и
принятие решений.
Использование на практике этих теоретических положений связано с оп-
ределенными трудностями. Для каждого индивидуума нужно подобрать инди-
видуальные режимы воздействия и коррекции состояния организма. Такой вы-
бор возможен лишь на основе анализа данных имитационного моделирования,
так как осуществлять физиологические исследования для каждого оператора
на протяжении достаточно длительного времени экономически нецелесооб-
разно и технически сложно.
Модели адаптации [5] в комплексе с моделями динамики газов в системе
дыхания организма [6] и моделей управления этими процессами [7] могут быть
использованы при решении многих прикладных задач физиологии, в том числе и
для исследования работы оператора в условиях повышенного ситуационного на-
пряжения при принятии решений [8–10]. При краткосрочной адаптации к изме-
ненным условиям жизнедеятельности организм подключает имеющиеся у него
средства саморегуляции, и силами этих механизмов осуществляются изменения
управляющих параметров, направленных на компенсацию тех нежелательных из-
менений, которые вызваны воздействием измененной среды или измененных ус-
ловий жизнедеятельности.
Задача оценки напряженности в системе мозгового кровообращения
при работе оператора системы непрерывного взаимодействия.
Алгоритмы и вычислительные эксперименты
с моделью мозгового кровообращения
Профессиональная деятельность требует от оператора крепкого здоровья,
высокой трудоспособности, быстрых и точных реакций, хорошей памяти, эмо-
циональной устойчивости и т.п. [11, 12]. Авиационная медицина определяет про-
фессиональное здоровье как способность организма сохранять заданные компен-
саторные и защитные механизмы, обеспечивающие трудоспособность при всех
условиях профессиональной деятельности [12]. В разделах медицины, связанных
с деятельностью операторов систем непрерывного взаимодействия, где допуск к
работе осуществляется врачом, оценка и прогнозирование функционального со-
стояния является краеугольным камнем основ диагностики [13]. В работе [14]
обосновывается, что в целях обеспечения безопасности полетов система врачеб-
ного контроля должна быть дополнена, в частности, оценкой функционального
состояния летчика. В [15] отмечается, что эффективность профессиональной дея-
тельности оператора после профессионального отбора, обучения и соответст-
вующей оснастки на 65 % определяется функциональным состоянием его орга-
низма. В соответствии с [15] функциональное состояние — это интегральный
комплекс характеристик функций и качеств оператора, прямо или косвенно обес-
печивающих выполнение задачи на заданном качественном уровне. В [16] под
функциональным состоянием понимается совокупность характеристик физиоло-
гических функций и психофизиологических качеств, определяющих уровень ак-
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 85
тивности функциональных систем организма, особенностей жизнедеятельности и
трудоспособности. В [17], рассматривая функциональное состояние с точки зрения
взаимосвязи с трудоспособностью, предлагается определить функциональное состоя-
ние как совокупность характеристик тех функций и свойств организма, которые несут
наибольшую нагрузку при обеспечении профессиональной деятельности.
В эргономике для оценки деятельности человека используют понятие «функ-
циональная надежность», под которой понимают способность человека к ста-
бильному поддержанию высоких функциональных возможностей, позволяющих
показать высокую эффективность и результативность профессиональной деятель-
ности в напряженных (экстремальных) условиях [18].
Операторская деятельность относится к одному из наиболее сложных видов
трудовой деятельности человека, так как осуществляется в трехмерном простран-
стве при постоянном воздействии экстремальных и психических факторов, в ус-
ловиях постоянной готовности к изменениям режима [19]. К профессиональным
условиям труда оператора можно отнести высотные факторы полета (пониженное
барометрическое давление и связанное с этим сниженное парциальное давление
кислорода во вдыхаемом воздухе, низкая температура окружающей среды) и ди-
намические факторы полета — вибрация, интенсивные шумы, также пилотажные
перегрузки, которые приводят к снижению кровоснабжения мозга, воздействие
фактора стресса. Также к неблагоприятным факторам следует отнести вынужден-
ность рабочей позы, ограниченность пространства кабины, быстрое изменение
внутренних и внешних факторов полета. Высокий вынужденный темп деятельно-
сти и жесткий лимит времени в сочетании с большим потоком информации также
приводят к большой напряженности труда оператора. Совокупность перечислен-
ных вредных факторов условий работы оператора, постоянное и долгосрочное
напряжение психофизиологических функций в процессе полета приводят к сни-
жению уровня функциональных резервов и адаптационных возможностей орга-
низма в целом [19].
В ряде работ, обзор которых приведен в [14], понятие «адаптация организма»
близко понятию «надежность», под которым понимается такой уровень регулиро-
вания и соотношения элементов физиологического процесса, когда обеспечивает-
ся оптимальная деятельность физиологических систем и всего организма в целом.
В [20, 21] предлагается применить методы теории надежности к такой слож-
ной динамической системе, как живой организм, а в [8, 9] рассматривается орга-
низм человека — оператора системы непрерывного взаимодействия — в виде це-
пи со слабым звеном и обосновывается, что слабым звеном в данном случае явля-
ется система дыхания. Очевидно, что высокая надежность работы оператора
может поддерживаться лишь при условии надежности функционирования всех
систем организма — дыхания и кровообращения, терморегуляции, иммунной сис-
темы, центральной и периферической нервной системы [20]. Если предположить,
что все системы организма работают нормально, то надежность в значительной
степени зависит от состояния системы психофизиологических функций и воз-
можности системы дыхания и кровообращения обеспечить соответствующий уро-
вень метаболизма в крови. Обычно для оценки психофизиологического состояния
оператора применяют различные функциональные пробы [22], физическую нагрузку,
определяя при этом индивидуально-типологические особенности высшей нервной
деятельности (ВНД), функциональную подвижность нервной системы, трудоспо-
собность головного мозга, функциональное состояние вегетативной, кардиорес-
пираторной, кроветворной, иммунной, гормональной систем. Что касается степени
напряженности механизмов регуляции системы внешнего дыхания и кровообра-
щения, то объективная сложность получения экспериментальных данных о сис-
86 ISSN 0572-2691
темных механизмах регуляции функциональной системы дыхания может быть в не-
которой степени компенсирована за счет проведения вычислительных экспериментов
с математическими моделями, описывающими поведение функциональной сис-
темы дыхания при внутренних и внешних возмущениях.
Для изучения этого вопроса использованы математические модели транспор-
та респираторных газов в организме, процессов саморегуляции основной функции
системы дыхания и моделей адаптации при воздействии на организм возмущаю-
щих факторов внешней и внутренней сред [8, 9]. Модель транспорта респиратор-
ных газов в организме [6], описывающая процесс массопереноса газов от окру-
жающей среды к метаболирующим тканям, позволяет определить средние напря-
жения кислорода и углекислого газа в различных звеньях системы транспорта
газов — дыхательных путях, артериальной и смешанной венозной крови, ткане-
вых регионах (рис.1) — в зависимости от величин управляющих параметров.
Структура модели, ее объем существенно зависят от количества рассматриваемых
тканевых регионов и степени детализации процесса транспорта газов. В качестве
исполнительных органов управления в модели рассматриваются сердечная мышца,
регулирующая уровень объемной скорости системного кровотока ( Q ); дыхатель-
ные мышцы, обеспечивающие необходимый уровень легочной вентиляции (V );
гладкие мышцы сосудов, участвующие в распределении системного кровотока по
органам и тканям. Интенсивности метаболических процессов в тканевых регио-
нах сопоставляются с величинами скорости потребления кислорода тканью и об-
разования в ней углекислоты.
Адаптационные
механизмы организма
Механизмы
саморегуляции
Окружающая среда
Система дыхания*
Перечень
исходных данных **
Перечень конечных
(расчетных)
данных****
Перечень
моделируемых
процессов***
Оценка
газового
состояния и
степени
адаптации
организма
Средства
общения
пользователя с
имитационной
моделью
Изменение
режима
нагрузки
Имитационная модель
Рис. 1
Примечание: * воздухоносные пути, альвеолярное пространство, аэрогематический барьер (АГБ), пор-
ции крови легочных капилляров, артериальная кровь, порции крови тканевых капилляров, ткани,
тканево-капиллярные стенки, венозная кровь, легочный и тканевой шунт; ** начальные парциаль-
ные давления и напряжения газов в легочных структурах, тканях и крови, параметры режимов внеш-
него и тканевого дыхания, параметры режима кровообращения, данные об организме, данные об
окружающей среде, данные, определяющие режим работы имитационной модели, характеристики
крови (Hb, BH), содержание миоглобина в тканях, группа химических и биофизических показателей
газов, крови, тканей; *** внешнее и тканевое дыхание, кровообращение, кондуктивные и диффузные
процессы, процессы растворения газов в плазме крови, насыщение и рассыщения гемоглобина кислоро-
дом с учетом эффекта Бора, насыщение буферных основ крови углекислым газом, насыщение миогло-
бина кислородом, изменение pH крови; **** парциальные давления и напряжения кислорода в следующий
момент времени, степень насыщения кислородом гемоглобина разных порций крови, степень насыще-
ния буферных основ крови углекислым газом, pH крови, потоки газов через АГБ и тканево-
капиллярные стенки, объем альвеолярного пространства и альвеолярная вентиляция, степень насыще-
ния кислородом миоглобина.
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 87
Теоретические исследования [23] кислородных и углекислотных режимов ор-
ганизма при умственной и операторской деятельности проводились на четырех-
камерной модели [24], в которой в качестве отдельных тканевых регионов выде-
лены мышцы сердца, ткани мозга, скелетные мышцы и все остальные ткани орга-
нов. Структурная схема модели представлена на рис. 2. Имитация напряженной
операторской деятельности осуществлялась для организма среднестатистического
человека массой тела 75 кг, для которого известны параметры функционального
состояния в покое: напряжение кислорода в артериальной крови составляет 95мм
рт.ст., в тканях мозга — 38 мм рт.ст., в сердечной мышце — 30 мм рт.ст. В покое
скорость потребления кислорода мозгом равна 0,62 мл/с, в сердечной мышце —
0,33 мл/с, при скорости потребления 2O во всем организме — 4,3 мл/с.
Дыхательные пути
Артерии
Альвеолы
Другие ткани
Мозг
Сердце
Скелетные
мышцы
Вены
Рис. 2
На модели имитировалась нагрузка на ткани мозга посредством увеличения
скорости потребления кислорода на 10–30 % и больше. При этом дыхательный
коэффициент принимался равным 0,8 (в покое) и 1,0 и 1,2 (при нагрузке), концентра-
ция гемоглобина — 0,14 г/л, содержание буферных оснований равнялось 0,479 г/л.
Считалось, что падение 2pO в тканях мозга ниже 33 мм рт.ст. является нежела-
тельным, так как это может привести к нарушению функции мозговых структур.
Результаты представлены в табл. 1.
Расчеты на модели показали [8, 25], что поддержать заданный уровень 2pO в
тканях мозга при увеличении скорости потребления кислорода мозгом до 20 % от
уровня покоя можно без компенсаторных реакций со стороны систем внешнего
дыхания и кровообращения (в условиях покоя объемная скорость системного кро-
вотока принималась равной 95 мл/с, а мозгового кровотока мозга — 14,88 мл/с).
В самом деле увеличение нагрузки на 10% приводит в этих условиях к установле-
нию в тканях мозга 91,352 pO мм рт.ст., а 82,432 pCO мм рт.ст.; при увеличе-
нии нагрузки на 20% — 79,332 pO мм рт.ст. и 89,432 pCO мм рт. ст. (дыха-
тельный коэффициент при этом принимался равным 0,8). Однако невключение
компенсаторных механизмов уже приводит к развитию ощутимой гипоксии в моз-
ге. Так, при увеличении скорости потребления кислорода тканями мозга всего на
10 % 2pO снизился на 2 мм рт.ст., на 20 % — на 4 мм рт.ст. При увеличении на-
грузки на 30% в этих условиях 2pO в тканях мозга достиг бы уровня 31,77 мм рт.ст.
Расчеты показали, чтобы поддержать напряжение кислорода в мозге на уровне
33 мм рт.ст., необходимо при увеличении скорости потребления тканями мозга
кислорода на 30 % увеличить объемную скорость мозгового кровотока на 10%.
88 ISSN 0572-2691
Характерно, что поддержание уровня среднего напряжения кислорода (33 мм
рт.ст.) в тканях мозга при увеличенной интенсивности операторского или умственно-
го труда на 30–70 % от уровня покоя возможно за счет увеличения объемной скоро-
сти мозгового кровотока на 10–50 %, причем поведение приращения объемной скоро-
У
ве
л
и
ч
ен
и
е
м
о
зг
о
во
го
к
р
о
во
то
к
а,
%
Увеличение интенсивности операторского труда по отношению к состоянию покоя
9
0
%
1
0
0
%
1
2
0
%
1
3
0
%
1
4
0
%
1
5
0
%
Напряжения кислорода в мм рт.ст.
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
А
р
те
р
и
ал
ь
н
ая
к
р
о
в
ь Т
к
ан
и
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
М
о
зг
С
ер
д
ц
е
1
0
8
7
,0
2
3
,6
2
7
,1
8
5
,9
2
7
,1
2
7
,0
8
4
,9
2
0
,7
2
7
,0
8
2
,2
1
7
,8
2
6
,9
8
2
,1
1
6
,5
2
8
,6
8
0
,4
1
5
,2
2
6
,7
3
0
8
6
,8
2
6
,9
2
7
,0
8
4
,5
2
5
,3
2
6
,9
8
4
,4
2
4
,0
2
6
,9
8
1
,7
2
1
,2
2
6
,8
8
1
,5
2
0
,0
2
6
,8
7
9
,8
1
8
,6
2
6
,7
5
0
8
5
,9
2
9
,6
2
7
,0
8
4
,0
2
8
,1
2
6
,9
8
3
,9
2
6
,8
2
6
,9
8
1
,1
2
3
,9
2
6
,8
8
1
,0
2
2
,8
2
6
,7
7
9
,3
2
1
,4
2
6
,6
7
0
8
4
,4
3
1
,8
2
6
,9
8
3
,5
3
0
,4
2
6
,8
8
3
,4
2
9
,1
2
6
,9
8
0
,6
2
6
,3
2
6
,7
8
0
,4
2
5
,1
2
6
,7
7
8
,7
2
3
,7
2
6
,6
8
0
8
4
,1
3
2
,8
2
6
,9
8
3
,2
3
1
,4
2
6
,8
8
3
,1
3
0
,2
2
6
,8
8
0
,3
2
7
,3
2
6
,7
8
0
,1
2
6
,2
2
6
,7
7
8
,4
2
4
,8
2
6
,5
9
0
8
3
,9
3
3
,8
2
6
,9
8
3
,0
3
2
,4
2
6
,8
8
2
,8
3
2
,3
2
6
,8
8
0
,1
2
8
,3
2
6
,6
7
9
,8
2
7
,2
2
6
,6
7
8
,2
2
5
,7
2
6
,5
1
0
0
8
2
,7
3
3
,3
2
6
,8
8
2
,6
3
2
,4
2
6
,8
7
9
,8
2
9
,2
2
6
,6
7
9
,6
2
8
,1
2
6
,6
7
7
,9
2
6
,7
2
6
,5
1
1
0
8
1
,4
3
2
,8
2
6
,7
7
9
,6
2
9
,7
2
6
,3
7
9
,3
2
9
,0
2
6
,6
7
8
,3
2
7
,7
2
6
,5
1
2
0
8
1
,2
3
3
,6
2
6
,7
7
9
,2
3
0
,0
2
6
,5
7
9
,0
2
9
,8
2
6
,6
7
8
,0
2
8
,5
2
6
,5
1
4
0
7
8
,7
3
2
,3
2
6
,5
7
8
,4
3
1
,3
2
6
,5
7
7
,4
3
0
,0
2
6
,4
1
5
0
7
8
,4
3
3
,0
2
6
,5
7
8
,1
3
2
,0
2
6
,5
7
7
,0
3
0
,7
2
6
,4
1
6
0
7
7
,8
3
2
,6
2
6
,4
7
6
,1
3
1
,6
2
6
,3
1
7
0
7
7
,5
3
3
,2
2
6
,4
7
6
,5
3
1
,9
2
6
,3
1
9
0
7
5
,3
3
2
,8
2
6
,2
2
0
0
7
5
,0
3
3
,3
2
6
,1
Таблица 1
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 89
сти кровотока в мозге линейно. Отметим, что при этом напряжение кислорода в
мышце сердца изменяется несущественно, хотя наблюдается тенденция к уменьше-
нию. Это связано с тем, что увеличение объемной скорости мозгового кровотока обя-
зательно влечет увеличение объемной скорости системного кровотока (в противном
случае возникает гипоксия в других тканевых регионах), а это связано с изменением
интенсивности нагрузки сердечной мышцы.
Дальнейшее напряжение умственной или операторской деятельности
(увеличение скорости потребления 2O на 80–150 %) приводит к существенно
нелинейному росту мозгового кровотока, необходимого для поддержания 2pO
в структурах мозга на уровне 33 мм рт.ст. Если при увеличении скорости потреб-
ления 2O в мозге на 90% необходимо повысить величину объемной скорости
кровотока на 90%, то увеличение 2qO на 130% уже требует увеличения кровотока
в мозге на 150%, а в 2,5 раза увеличенное 2qO в мозге должно привести к трех-
кратному увеличению кровотока в мозге. Приведенные результаты являются
гипотетическими, они иллюстрируют компенсаторные возможности только
механизмов регуляции сердечно-сосудистой системы организма. И тем не менее
из анализа результатов видно, что когда компенсация велась только за счет
изменения режимов сердечно-сосудистой системы, в организме развивалась
артериальная гипоксемия, что неизбежно приводило к гипоксии в остальных
тканях и органах. Так, увеличение в 2,5 раза нагрузки на мозг влечет снижение
2pO в артериальной крови от 95 (в покое) до 75,05 мм рт.ст. и рост 2pCO —
от 40 до 42,6 мм рт.ст.
Устранение артериальной гипоксемии осуществляется включением механиз-
мов регуляции системы внешнего дыхания. Были проведены вычислительные
эксперименты с математическими моделями для случая, при котором имитирует-
ся увеличение скорости потребления 2O мозгом на 30% от уровня покоя. Оказа-
лось, что обеспечить 302 pO мм рт.ст. можно при одновременном увеличении
дыхательного объема на 10% (от уровня покоя = 550 мл) и объемной скорости
мозгового кровотока на 5%. При этом в артериальной крови 2pO удерживается
на уровне 95,9 мм рт.ст., а 2pCO — 45,65 мм рт.ст. Сочетанное компенсаторное
действие механизмов регуляции систем внешнего дыхания и сердечно-
сосудистой системы снижает нагрузку с обоих исполнительных механизмов ре-
гуляции — дыхательных мышц и сердечной мышцы, и не нарушает условия обес-
печения кислородом другие ткани и органы.
Представляется интересным результат, полученный при изучении компенса-
торных возможностей механизмов регуляции системы внешнего дыхания. Оказа-
лось, что увеличение более чем на 30 % величины дыхательного объема не при-
водит к существенному изменению 2pO в тканях мозга, хотя гипервентиляция
способствует росту 2pO в артериальной крови и вымыванию углекислоты из ор-
ганизма. Отметим также, что приведенные результаты получены в вычислитель-
ных экспериментах с математическими моделями, в которых все мозговые струк-
туры представлены единым тканевым регионом. Поэтому увеличение в 2,5 раза
скорости потребления кислорода тканями мозга можно рассматривать как много-
кратное увеличение интенсивности (напряженности) операторской деятельности.
Безусловно, при такой деятельности не все структуры мозга в одинаковой мере
задействованы, и частичная компенсация развивающейся гипоксии может про-
90 ISSN 0572-2691
изойти за счет перераспределения мозгового кровотока, однако снять нагрузку с
системных исполнительных органов регуляции этот механизм не может, так как
при любом распределении кровотока отдельные структуры будут страдать от не-
достатка кислорода, снижение в них кровотока приведет также к избыточному
накоплению углекислого газа. Со временем это вызовет соответствующие
компенсаторные реакции, что в свою очередь приведет к затормаживанию
функций тех структур мозга, которые должны активно обеспечивать опера-
торскую деятельность.
Заметим, что эти исследования проводились в условиях краткосрочной адап-
тации организма к заданным уровням умственной и операторской деятельности,
при которых задействованы имеющиеся в организме механизмы саморегуляции.
Оптимальные параметры компромиссного разрешения
конфликтной ситуации между исполнительными и управляющими
органами самоорганизации при принятии решений
в сложной ситуационной обстановке
Рассмотрим задачу оптимального управления, в целях регуляции которой явля-
ется вывод возмущенной системы в стационарный режим, при котором выполняется
122 OqOG
ii tt ,
222 COqCOG
ii tt , (1)
32 NG
it
,
учитываются ограничения
max0 VV , max0 QQ , QQ
it
0 QQ
m
i
ti
1
(2)
и соотношения
,2.. VfOq mresp
,2.. QOq mcard (3)
)(2.. itmsmooth QOq ,
а критерием качества является минимум функционала
,)()(
0
2
2222
2
2221
dCOqCOGCOOqOGOI
T
t t
tttttt
i i
iiiiii
mi ,1 , (4)
где V — альвеолярная вентиляция, Q и
it
Q , mi ,1 , — объемные скорости сис-
темного и тканевых кровотоков; 2OG
it
и 2COG
it
— величины потоков кислорода
и углекислого газа через стенки тканевых капилляров; 2Oq
it
— скорость потребле-
ния кислорода; 2COq
it
— скорость образования углекислого газа; 21, и 3 —
наперед заданные достаточно малые положительные числа; 0 — момент начала
воздействия возмущения на систему; T — длительность этого воздействия; 1 и
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 91
2 — коэффициенты, характеризующие чувствительность конкретного орга-
низма к кислородной недостаточности и накоплению углекислоты; 1 и 2 —
коэффициенты, отражающие морфологические особенности отдельного ткане-
вого резервуара.
Решение этой задачи приводит к прогнозированию оптимальных величин
активных параметров управления — вентиляции, объемных скоростей систем-
ного и локальных кровотоков.
Минимум функционала (4), учитывая ограничения (2), можно записать как
II
VV max0
3 min
,
midCOqCOGOOqOGOI
T
t ti
tttttt
i
iiiiii
,1,)()(
0
2
2222
2
2221
. (5)
С учетом того, что интеграл — функция аддитивная, I можно представить
в виде
21 III , (6)
где
dVVOqOGI
T
t
tcttt
i
iiii
0
/)( 2
2211 , (7)
dVVCOqCOGI
T
t
tcttt
i
iiii
0
/)( 2
2222 . (8)
Смысл функционалов 1I и 2I в (6) достаточно очевиден. Так как 2OG
it
в (7)
характеризует скорость доставки, а 2Oq
it
— скорость утилизации кислорода в
тканевом регионе ti, функционал 1I по существу представляет известный в фи-
зиологии дыхания гипоксический стимул регуляции. Аналогично 2I является
функционалом, отображающим гиперкапнический стимул регуляции.
В сложной ситуационной обстановке при принятии решений потребление
кислорода организмом в целом увеличивается немного (примерно на 10 %),
расход кислорода растет в основном в мозге. Для исследования процессов,
происходящих в результате увеличения скорости потребления кислорода моз-
гом, проведена серия экспериментов, цель которых — исследование поведения
функционала качества управления по гипоксическому и гиперкапническому
стимулам регуляции (7), (8) в сложной ситуационной обстановке при приня-
тии решений и поиск оптимальных параметров управления. При этом для
имитации сложной ситуационной обстановки при принятии решений увеличи-
ваем потребление кислорода мозгом с 0,6 мл/с (в условиях основного обмена)
до 1,16 мл/с. Кроме этого, увеличим потребление кислорода скелетной мышцей
до 1,64 мл/с. Общее потребление кислорода организмом будет равно 5,2 мл/с.
Масса тела среднестатистического человека равна 75 кг. Время имитации T
равно 300 с. Изменяя управляющие параметры V , Q ,
it
Q , выбираем и находим
оптимальные значения общего функционала качества управления по гипоксиче-
скому и гиперкапническому стимулам регуляции, а также его составляющих [26].
Результаты численных экспериментов представлены в табл. 2.
92 ISSN 0572-2691
Таблица 2
Увеличение
вентиляции,
%
Вентиляция,
л/мин
Увеличение
мозговой
крови, %
Кровоток, мл/с Напряжения респираторных газов
Ткани мозга Артерия
Общий Мозг 2Î
2ÑÎ
2Î
2ÑÎ
0 8,25 0 96 14,9 19,8 49.9 78,0 38,9
0 8,25 50 104,1 22,3 27,4 46,7 76,4 39,4
0 8,25 100 112,3 29,8 32,3 45,2 74,7 39,7
0 8,25 200 128,6 44,6 38,1 43,9 71,1 40,5
50 12,375 200 128,6 44,6 41,4 33,3 96,9 30,2
100 16 200 128,6 44,6 40,9 26,9 103,9 23,3
50 12,375 50 104,1 22,3 28,3 35,8 96,6 29,5
50 12,375 100 112,3 29,8 33,8 34,4 96,6 29,5
10 9,75 100 112,3 29,8 33,7 40,1 88,3 34,9
В [26] показано, что при некомпенсированной нагрузке в сложной ситуа-
ционной обстановке при принятии решений доля 1I увеличивается с 4% (в пре-
делах нормы) до 16%, а доля 2I , со-
ответственно, уменьшается с 96 до
84% (рис. 3, 4). Однако ведущая роль,
как и в условиях основного обмена,
принадлежит функционалу качества по
гиперкапническому стимулу. Можно
оценить вклад гипоксии и гиперкап-
нии в отдельных группах тканей в
функционалы 1I и 2I в моделируе-
мых условиях. В функционале гипоксического стимула доля гипоксии мозга состав-
ляет 34%, сердечной мышцы — 4%, скелетных мышц — 62% (рис. 5). В функ-
ционале гиперкапнического стимула доля гиперкапнии в тканях составляет соот-
ветственно 3,22 и 75% (рис. 6). Значения функционала I при постоянной венти-
ляции и увеличении мозгового кровотока имеют тенденцию к уменьшению. При
фиксированном мозговом кровотоке и увеличении объема альвеолярной вентиля-
ции наблюдается резкое повышение значений I . Минимального значения функ-
ционал совместного учета обоих стимулов регуляции достигает при таких величинах
управляющих параметров: V — 9,75 л/мин, brainQ — 29,8 мл/с, Q — 112,3 мл/с.
При этих оптимальных значениях управляющих воздействий вклад 1I в общий
функционал равен 7%, а вклад функционала гиперкапнического стимула — 93%
(рис. 7). Значения напряжений кислорода и углекислого газа в мозге и артериаль-
ной крови стабилизируются.
Распределение гипоксии по отдельным тканям (%)
мозг
34%
сердце
4%
другие
62%
Распределение гипоксии
по отдельным тканям (%)
Мозг, 34 %
Сердце, 4 %
Другие, 62 %
Рис. 5
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного ситуационного
напряжения (%) Покой
гипоксический
гиперкапнический
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного
ситуационного напряжения (%), покой
Рис. 3
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного ситуационного
напряжения (%) Нагрузка
гипоксический
гиперкапнический
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного
ситуационного напряжения (%), нагрузка
Рис. 4
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 93
Заключение
Результаты расчетов кислородных и углекислотных режимов организма при
умственной и операторской деятельности показывают, что интенсификация этой
деятельности, связанная с увеличением скорости потребления кислорода на 10–
70 %, не вызывает существенной перестройки режимов кардиореспираторной
системы, более интенсивная деятельность приводит к активному включению ме-
ханизмов регуляции сердечно-сосудистой системы и системы внешнего дыхания,
изменению тонуса гладких мышц и связана с развитием глобальной гипоксии ор-
ганизма, т.е. гипоксии в каждом отдельном органе и тканях.
Имитация на математической модели сложной ситуационной обстановки для
организма среднестатистического человека показала, что при компенсации на-
грузки в сложной ситуационной обстановке при принятии решений определяю-
щая роль принадлежит функционалу качества управления по гиперкапническому
стимулу и на поведение минимизируемого функционала (6) большее влияние ока-
зывает изменение параметров вентиляции. Применение комплексного системного
подхода к оценке и прогнозированию эффективности работы оператора позволит
существенно повысить надежность системы «человек–машина» и нивелировать
неопределенность, существующую при использовании только психофизиологических
показателей. Определение оптимума человека–оператора и соответствующих ему
изменений наиболее информативных показателей дает возможность прогнозировать
границы зоны оптимальной трудоспособности, а в перспективе — перейти к управ-
лению функциональным состоянием оператора, повысить качество и надежность
процедуры профессионального отбора и проведения взвешенной кадровой поли-
тики для операторов систем непрерывного взаимодействия. Дальнейшие разра-
ботки могут превратить модель в достаточно простой и надежный инструмент
исследования и иметь как теоретическое, так и практическое значение.
Н.І. Аралова
ПАРАМЕТРИ САМООРГАНІЗАЦІЇ СИСТЕМИ
ДИХАННЯ ОПЕРАТОРА СИСТЕМИ НЕПЕРЕРВНОЇ
ВЗАЄМОДІЇ ПРИ ПРИЙНЯТТІ РІШЕНЬ В УМОВАХ
СКЛАДНИХ СИТУАЦІЙНИХ ОБСТАВИН.
ДОСЛІДЖЕННЯ НА МАТЕМАТИЧНІЙ МОДЕЛІ
Забезпечення більш пізнього розвитку втомлення та підтримання оптимальної
стабільності функціонального стану людини–оператора системи неперервної
взаємодії є однією із важливих задач медицини праці. Комплексне вивчення
кисневого забезпечення організму людини в процесі пристосування до нових
життєвих умов та видів діяльності дозволяє виявити провідні ланки в каскаді
Распределение гиперкапнии по отдельным тканям
(%)
мозг
3% сердце
22%
другие
75%
Распределение гиперкапнии
по отдельным тканям (%)
Мозг, 3 %
Сердце, 22 %
Другие, 75 %
Рис. 6
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного ситуационного
напряжения (%) Оптимальная регуляция
гипоксический
гиперкапнический
Гипоксический и гиперкапнический стимулы
регуляции в условиях повышенного
ситуационного напряжения (%),
оптимальная регуляция
Рис. 7
94 ISSN 0572-2691
компенсаторних реакцій та оцінити функціональні резерви організму. Трудно-
щі методичного характеру, що виникають при отриманні характеристики фун-
кціонального стану людини в процесі її роботи, призводять до необхідності по-
будови математичних моделей, які описують функції основних фізіологічних
систем організму для теоретичного дослідження стану цих систем при напру-
женій праці, оцінки резерву регуляторних механізмів, прогнозування можливих
наслідків та корекції стану організму. Однією з таких моделей є математична
модель масопереносу та масообміну респіраторних газів в організмі людини,
яка дозволяє в динаміці дихального циклу імітувати збурення зовнішнього та
внутрішнього середовищ і таким чином прогнозувати можливі реакції організ-
му на ці збурення. На моделі досліджувалися компенсаторні реакції системи
дихання при імітації напруженої операторської діяльності. Отримані результа-
ти свідчать про те, що інтенсифікація цієї діяльності, яка пов’язана зі зростан-
ням швидкості споживання кисню тканинами мозку на 10–30%, не викликає
суттєвої перебудови режимів кардіореспіраторної системи, більш інтенсивна
діяльність призводить до активного включення механізмів регуляції серцево-
судинної системи та системи зовнішнього дихання, зміни тонусу гладких м’язів
судин та пов’язана з розвитком гіпоксії організму. Імітація на математичній
моделі складних ситуаційних обставин для організму середньостатистичної
людини показала, що при компенсації навантаження в складних ситуаційних
обставинах при прийнятті рішень визначальна роль належить функціоналу яко-
сті керування за гіперкапнічним стимулом, а на поведінку функціоналу, який
мінімізується, більший вплив має зміна параметрів вентиляції. Визначення оп-
тимуму людини–оператора та відповідних йому змін найбільш інформативних
показників дає можливість прогнозувати межі зони оптимальної працездатнос-
ті, а у перспективі — перейти до керування функціональним станом оператора,
підвищити якість та надійність процедури професійного відбору та проведення
зваженої кадрової політики для операторів системи неперервної взаємодії.
Ключові слова: математична модель системи дихання, прийняття рішень
у складних ситуаційних обставинах, оператор системи неперервної взаємодії,
компенсаторна реакція організму, гіпоксичний стимул регуляції дихання,
гіперкапнічний стимул регуляції дихання.
N.I. Aralova
RESPIRATORY SYSTEM’S SELF-ORGANIZATION
PARAMETERS OF THE OPERATOR OF
THE SYSTEM OF CONTINUOUS INTERACTION
FOR DECISION-MAKING IN A COMPLEX
SITUATIONAL CONDITIONS. RESEARCH
ON MATHEMATICAL MODEL
One of the most important tasks for occupational medicine is ensuring the later
development of fatigue and maintaining optimal stability of the functional state of a
person — the operator of continuous interaction systems. A comprehensive study of
the oxygen supply of the human body in the process of adaptation to new living
conditions and new types of activity allows us to identify the leading links in the
cascade of compensatory reactions and evaluate the functional reserves of the body.
Difficulties of a methodological nature that arise when characterizing a person’s
functional state in the process of his work lead to the need to build mathematical
models that describe the functions of basic physiological systems of the body for
theoretical study of the state of these systems during hard work, assessing the reserve
of regulatory mechanisms, predicting possible consequences and correcting the state
of organism. One of such models is a mathematical model of mass transfer and mass
transfer of respiratory gases in the human body, which allows simulating
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2020, № 2 95
disturbances in the internal and external environment in the dynamics of the
respiratory cycle and, thus, predicting possible reactions of the body to these
disturbances. The model investigated the compensatory reactions of the respiratory
system while simulating intense operator activity. Obtained results indicate that the
intensification of this activity, associated with an increase in the rate of oxygen
consumption by brain tissues by 10-30%, does not cause a significant restructuring of
the cardiorespiratory system, more intense activity leads to the active inclusion of the
regulation mechanisms of the cardiovascular system and external respiration system,
a change in the tone of smooth muscles and is associated with the development of
hypoxia. The simulation on a mathematical model of a complex situational condi-
tions for the organism of an average person showed that when compensating for the
load in a complex situational conditions, when deciding, the decisive role belongs to
the functional of the control performance by hypercapnic stimulus, and the behavior
of the minimized functional is more influenced by a change in the ventilation
parameters. Determining the optimum of the human operator and the corresponding
changes in the most informative indicators makes it possible to predict the boundaries
of the zone of optimal working capacity, and in the future, go on to control the
functional state of the operator, improve the quality and reliability of the professional
selection procedure and conduct a balanced personnel policy for operators of
continuous interaction systems.
Keywords: mathematical model of the respiratory system, decision-making in a
difficult situation, operator of the continuous interaction system, compensatory
reaction of the body, hypoxic stimulus of breathing regulation, hypercapnic stimulus
of breathing regulation.
1. Білошицький П.В., Ключко О.М., Макаренко М.В. Оцінювання психофізіологічних
функцій людини та операторської праці в екстремальних умовах. Вісник НАУ. 2009.
№ 3. С. 96–104.
2. Колчинская А.З. Кислород, физическое состояние, работоспособность. К. : Наук. думка,
1991. 203 с.
3. Конради Г.П., Слоним А.Д., Фарфель А.С. Основы физиологии труда. М.; Л. : Биомедгиз,
1934. 672 с.
4. Меерсон Ф.З. Общий механизм адаптации и роль в нем стресс–реакции, основные стадии
процессов. М. : Наука, 1986. С.77–123.
5. Аралова Н.И. Математическая модель механизмов краткосрочной и среднесрочной адапта-
ции функциональной системы дыхания лиц, работающих в экстремальных условиях. Ки-
бернетика и вычислительная техника. 2015. Вып. 182. С. 15–25.
6. Гомеостаз функциональной системы дыхания как результат внутрисистемного и системно–
средового информационного взаимодействия. Гомеостаз функциональной системы крово-
обращения как результат внутрисистемного и системно-средового информационного взаи-
модействия. В.И. Гриценко, М.И. Вовк, А.Б. Котова, В.М. Белов, О.П. Минцер, С.И. Кифо-
ренко, Ю.Н. Онопчук, Л.М. Козак, И.И. Ермакова. Киев : Биоэкомедицина. Единое инфор-
мационное пространство. 2001. С. 59–104.
7. Полинкевич К.Б., Онопчук Ю.Н. Конфликтные ситуации при регулировании основной
функции системы дыхания организма и математические модели их разрешения. Киберне-
тика.1986. № 3. С. 100–104.
8. Аралова Н.І. Комплекс інформаційної підтримки дослідження надійності роботи оператора
систем неперервної взаємодії в умовах підвищеної ситуаційної напруги. Наука та
інновації. 2016. 12(2). С. 15–25. doi: http://dx.doi.org/10/15407/scin12.02.015.
9. Aralova N.I., Klyuchko O.M., Mashkin V.I., Mashkina I.V. Software for the reliability investiga-
tion of operator professional activity for “human–machine” systems. Electronics and control
systems. 2017. N 1. P. 107–115. doi: 10.18372/1990-5548.51.11712.
10. Аралова Н.И. Математические модели функциональной системы дыхания для решения
прикладных задач медицины труда и спорта. Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic Pub-
lishing GmbH&Co, KG. 2019. 368 с.
11. Яменсков В.В., Пискунова Л.Г. Актуальные вопросы медицинского обеспечения полетов.
Военно-медицинский журнал. 2008. 329, № 6. С. 19–21.
96 ISSN 0572-2691
12. Возрастной фактор в комплексной оценке здоровья летного состава. И.Б. Ушаков, Г.А. Ба-
тищева, Ю.Н. Чернов, М.Н. Хоменко, С.К. Солдатов. Военно-медицинский журнал. 2010.
331, № 3. С. 56–60.
13. Дорошев В.Г. Системный подход к здоровью летного состава в ХХI веке. М. : Паритет
Граф, 2000. 368 с.
14. Бойко И.М., Мосягин И.Г. Психофизиологическая безопасность полетов на европейском
Севере России. Архангельск : Северный государственный медицинский университет. 2012. 201 с.
15. Погодин Ю.И., Боченков А.А. Психофизиология профессиональной деятельности . М. :
Парадис, 2007. 280 с.
16. Судаков К.В. Основные принципы общей теории функциональных систем. Функциональ-
ные системы организма. М.: Медицина, 1987. С. 26–48.
17. Медведев В.И. Устойчивость физиологических и психологических функций человека при
действии экстремальных факторов. Л. : Наука, 1982. 106 с.
18. Lager C. Pilot reliability. Stockholm: The Royal Institute of Technology, 1974. 268 р.
19. Попов Ф.И., Засядько К.И., Лотоненко А.А. Научно-теоретическое обоснование влияния
специальной физической подготовки на показатели профессиональной и психологической
готовности летного состава. Культура физическая и здоровье. 2014. № 2 (49). С. 45–48.
20. Білошицький П.В., Онопчук Ю.М., Марченко Д.І., Аралова Н.І. Математичні методи
дослідження проблеми надійності функціонування організму за екстремальних умов
високогір’я. Фізіологічний журнал. 2003. 49, № 3. С. 139–143.
21. Онопчук Ю.Н., Белошицкий П.В., Аралова Н.И. К вопросу о надежности функциональных
систем организма. Кибернетика и вычислительная техника. 1999. Вып. 122. С.72–82.
22. Малышева Е.В., Гулин А.В., Засядько К.И. Кумулятивные повреждающие эффекты экс-
тремальной нагрузки у операторов летных специальностей. Вестник Тамбовского универ-
ситета. Сер.: Естественные и технические науки. 2011. 16, вып. 1. С. 319–321.
23. Особенности самоорганизации кардиореспираторной системы при напряженной оператор-
ской деятельности. Модельное исследование. Ю.Н. Онопчук, А.О. Навакатикян, Н.И. Ара-
лова, И.Л. Бобрякова, К.Б. Полинкевич и др. Проблемы человека — экология, здоровье,
образование: Материалы первого междунар. совещания 18–21 мая 1995 г., Украина: Ужго-
род, 1996. С. 116–120.
24. Аралова Н.И., Онопчук Ю.Н., Полинкевич К.Б. Роль механизмов системной регуляции ды-
хания и кровообращения при напряженной операторской деятельности. Кибернетика и вы-
числительная техника. 1995. Вып. 106. С. 103–108.
25. Aralova N.I. Mathematical model of reliability of the function operator of the system of continu-
ous interactions during temperature alteration. Wshodnioeuropejskie Czasopismo Naukowe. 2015.
N 1. C. 81–87.
26. Бобрякова И.Л. Исследование задачи оптимального управления с критерием компромисс-
ного разрешения конфликтов в сложной ситуационной обстановке при принятии решений.
Кибернетика и вычислительная техника. 2002. Вып. 135. С. 84–89.
Получено 07.11.2019
|