DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 主要结果 为使得多智能体系统能够实现固定时间准包围控制，本文给出以下假设： 假设4.1:与领导者相关联的子图是强连通的，并且对于每个跟随者，至少存在一条从领导者到该节点的有向路径。其中，跟随者会受领导者的影响，反之不成立。 根据拓扑学中的假设，Laplacian矩阵显然具有如下形式 L = [ L l 0 L c L f ] ， (5) 其中 L l 表示领导者之间的信息交流， L f 表示跟随者之间的信息交流， L c 为领导者对跟随者的影响。 引理4.1 [ 17 ]：在假设4.1下， L f 的所有特征值都具有正实部。 由于领导者不受跟随者的影响，故收敛分析只需证明领导者达成外部一致和在假设领导者的状态不变的情况下，所有跟随者的状态最终收敛到由领导者所产生的凸包内即可。 为简明起见，记 x l = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x M ] T 和 x f = [ x M + 1 ， x M + 2 ， ⋯ ， x N ] T 分别表示领导者和跟随者的状态集合。 定理4.1：如果假设4.1成立，那么系统(3)在协议(4)下可以实现固定时间准包围控制。 证明：考虑以下候选的Lyapunov函数： V 1 = ∑ i = 1 M ∑ j = 1 M w i a i j ( δ i x i − δ j x j ) 2 . (6) 其中， w i 在引理2.3.3中定义。显然， V 1 是正定的，径向无界的。通过引理2.3.2和 w i ≤ 1 的性质，我们可以得出 V 1 沿闭环系统轨迹的时间导数为 其中 通过引理2.3.3，我们可以得出 Ψ ≜ ∑ i = 1 M ( ∑ j = 1 M w i a i j ( δ i x i − δ j x j ) ) 2 ∑ i = 1 M ∑ j = 1 M w i a i j ( δ i x i − δ j x j ) 2 = x l T δ T L l T W W L l δ x l x l T δ T 1 2 ( W L l + L l T W ) δ x l ≥ 2 N 2 d ¯ 3 ≜ ς . 其中 δ = d i a g ( δ 1 ， δ 2 ， ⋯ ， δ M ) ， d ¯ = max i ∈ Γ l { d i } 。为方便起见，令 c 1 = min i ∈ Γ l { ρ i δ i } ς α + 1 2 ， c 2 = M 1 − β 2 min i ∈ Γ l { k i δ i } ς β + 1 2 ， c 3 = min i ∈ Γ l { ξ i δ i } ς .在 V ˙ 1 中替换 Ψ 的结果，可得到 V ˙ 1 ≤ − 4 c 1 V 1 α + 1 2 − 4 c 2 V 1 β + 1 2 − 4 c 3 V 1 . (7) 这给出了引理2.3.1的直接结果，即领导者可以在 T 1 * 时达成一致 T 1 * = 1 2 c 3 ( 1 − α ) ln ( 1 + c 3 c 1 ) + 1 2 c 2 ( β − 1 ) . (8) 在我们分析跟随者的收敛之前，我们假设领导者已经达成了外部一致。记 y = [ y M + 1 ， y M + 2 ， ⋯ ， y N ] T 。然后， y = L c δ x l + L f x f ，并且还具有 x ˙ f = − ρ f sig ( y ) α − k f sig ( y ) β − ξ f sig ( y ) ，其中 ρ f = [ ρ M + 1 ， ρ M + 2 ， ⋯ ， ρ N ] T ， k f = [ k M + 1 ， k M + 2 ， ⋯ ， k N ] T ， ξ f = [ l M + 1 ， l M + 2 ， ⋯ ， l N ] T 。按照相同的步骤，考虑以下候选的Lyapunov函数： V 2 = y T P y . (9) 其中 P 是 P L f + L f T P = 2 I N − M 的解，且引理4.1使得 P > 0 。显然， V 2 > 0 ，且它是径向无界的。由于 x ˙ l = 0 ，因此 V 2 关于时间的导数为 V ˙ 2 = 2 y T P y ˙ = y T ( P L f + L f T P ) ( − ρ f sig ( y ) α − k f sig ( y ) β − ξ f sig ( y ) ) = − 2 y T ρ f sig ( y ) α − 2 y T k f sig ( y ) β − 2 y T ξ f sig ( y ) = − 2 ∑ i = M + 1 N ρ i | y i | α + 1 − 2 ∑ i = M + 1 N k i | y i | β + 1 − 2 ∑ i = M + 1 N ξ i | y i | 2 . 重复上述证明，并注意到 V 2 ≤ λ y T y = λ ∑ i = M + 1 N | y i | 2 ，其中 λ = λ N − M ( P ) ，则 从而可得 V ˙ 2 ≤ − 2 c 4 V 2 α + 1 2 − 2 c 5 V 2 β + 1 2 − 2 c 6 V 2 ， (10) 其中 c 4 = min i ∈ Γ f { ρ i } λ − α + 1 2 ， c 5 = ( N − M ) 1 − β 2 min i ∈ Γ f { k i } λ − β + 1 2 ， c 6 = min i ∈ Γ f { ξ i } λ − 1 . 第二阶段的稳定时间为 T 2 * = 1 c 6 ( 1 − α ) ln ( 1 + c 6 c 4 ) + 1 c 5 ( β − 1 ) . (11) 因此，系统(3)在协议(4)下可以实现固定时间准包围控制，并且总的调整时间由下式表示 T * ≤ T 1 * + T 2 * . (12)
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user: 5. 数值模拟 为了验证文中理论结果的有效性，我们考虑图1中一个包含6个智能体的系统，分别标记为 a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a 6 ，其中领导者被标记为 a 1 ， a 2 ， a 3 ，智能体 a 1 和智能体 a 3 传播相反的信息，其连接线路由虚线表示。于是邻接矩阵和Laplacian矩阵分别为 A = [ 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 ] 和 L = [ 1 − 1 0 0 0 0 − 1 2 − 1 0 0 0 0 − 1 1 0 0 0 0 0 − 1 2 − 1 0 0 − 1 0 0 1 0 − 1 0 0 0 − 1 2 ] . 显然，假设4.1是满足的。给定领导者的 δ l = d i a g ( − 2.5 ， 0.4 ， − 2.5 ) ，并选择 α = 0.5 ， β = 1.5 和 ρ = k = ξ = d i a g ( − 0.4 ， 2.5 ， − 0.4 ， 1 ， 1 ， 1 ) 。 内部状态轨迹的时间演变如图2所示，外部状态轨迹的时间演变如图3所示，控制输入轨迹如图4所示，其中领导者的状态和输入用实线表示，跟随者的状态和输入用虚线表示。 图1. 交互拓扑结构 图2. 内部状态轨迹 图3. 外部状态轨迹 由公式(8)和公式(11)可以估计总的固定时间 T * = 698.8311 。如图3所示，所有智能体的外部状态在 t = 1.2 时达到一致。根据定义3.1，系统(3)可以实现固定时间准包围控制。图2描述了智能体的内部状态。其中，具有相同标度参数 δ i 的智能体1和智能体3在 t = 1.2 时达到一致，具有不同标度参数 δ i 的智能体2在 t = 0.5 时达到稳定状态。显然，内部状态既没有达成集群一致，也没有达成双边一致。在本例中，智能体2的状态是隔离的。事实上，如果所有的标度参数 δ i 在某些极端情况下是完全不同的，领导者的内部状态就会彼此分离。 图4. 控制输入轨迹
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user: 6. 结论 本文讨论了存在对抗性节点的多智能体系统的固定时间准包围控制问题。在代数图论和固定时间稳定性定理的基础上，通过给出充分条件，证明了期望的准包围控制可以在有限时间内实现。数值仿真结果表明，在所设计的固定时间控制协议下，多智能体系统可以在较短的时间内实现预期的准包围控制。同时，我们可以发现系统的稳定时间上界 T * 不受系统初始值的影响，而与控制协议中的参数，拓扑图结构及智能体数量有关。
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user: 摘要 我国居家个人移动辅助器具研究与产业一直在持续发展。因此设计一种实用、经济、安全的肢体残疾人辅助器有重要的现实意义。本研究以偏瘫患者为目标对象，直击肢体残疾人自主转移困难的高频痛点，拟设计一款适用于偏瘫患者的新型转移辅助轮椅。根据偏瘫患者的上肢、下肢和站立平衡等功能特点，我们对轮椅的转移板、小桌板、脚踏板等进行了改进设计，另外配合智能化设计，具备室内场景转移功能，还能辅助用户独立居家移动，做到转移与移动一体化设计，真正成为用户日常生活方便舒适的工具。
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user: 1. 引言 根据第2次全国残疾人抽样调查数据显示，我国肢体残疾共2412万人，占残疾人总数29.07% [ 1 ]，比重居我国各类残疾人之首，因此设计一种实用、经济、安全的肢体残疾人辅助器有重要的现实意义。本课题以偏瘫患者为目标对象，直击肢体残疾人自主转移困难的高频痛点，拟设计一款智能转移辅助轮椅。 根据国家标准GB/T16432，居家个人移动辅具包括升降移动辅具、分带吊索座移动升降架、立式移动升降架、带硬质座移动升降架、升降手推车、固定升降架等。从移动方式分类，有立式固定升降机、推行式移位机、站立辅助器、固定式天轨和可拆卸轨道移位机等。从升降动力源分类，有电动式、液压式和手卷式等。从功能分类，有提升移位类、站立辅助类、康复助行类 [ 2 ]。 我国居家个人移动辅助器具研究与产业一直在持续发展。如由康复辅具研究中心主持的“残障人生活保障辅具研究”课题，与上海交大和天津科技大学共同研发了顶置式升降移位机、电动升降地面移动辅具、软支撑系列吊具等。除了传统分类之外，智能移动辅具已逐渐走入康复领域，超声波传感器、红外传感器、碰撞传感器、激光测距仪等传感器技术及运动导航技术，开始被运用在个人移动辅具的研究中。刘植嘉等设计的一体化室内对接移动辅具设计，通过全自动导航系统实现轮椅与床和座便、座椅、盥洗池的对接 [ 3 ]；任亚楠等对于狭窄空间下轮椅与床体的自动对接，给出了基于视觉伺服的自主对接控制算法，实现了具有体位变换、轮椅助动和自主床椅对接功能的智能室内助动系统 [ 4 ]。 通过调研发现目前的残疾人居家个人移动辅助器普遍存在以下问题： 1) 许多辅助个人移动的辅助设备成本高，无法满足绝大多数家庭，因此残障人士的转移目前还是更依赖于用户家属完成，造成繁重的体力负担； 2) 市场上的残疾人移动设施/装置结构复杂，通常占用空间较大，多数也不可折叠； 3) 大部分用于转移的辅助器具依然需要外力帮助才可以完成操作，依然没有解决用户独立自主完成场景转移的需求； 4) 普通的家用电动轮椅与居家生活环境间的对接不畅，其扶手、脚踏、座椅高度等距不可调节或需要家人辅助才能调节，即使可以调节，左翼的高度也不能和所有的对接平面匹配，这给自主行动能力较弱的用户上下床、上下座便器、转移沙发等行动带来了不小的麻烦，依赖于家人的辅助才能完成这些日常行动；图2是常见的轮椅与床的转移方式，这样的转移操作要求患者自主能力有较高的水平； 5) 许多残障人士对于器械的复杂操作容易产生排斥，接受度低，易弃用。 个人移动辅助器具对于残疾人和老人人口的作用随着残疾人口的增加以及社会的关注和重视而变得格外的突出，在90年后一些发达国家对于辅助器的开发和改善更是不断地提高和更新，并且投入相应的人力、物力进行辅助器的开发和研究。这主要是为了给残疾人和老年人提供一个更加方便和完善的居家工具，尽可能地满足他们日常生活中方便舒适地进行场景转移的需要，提高他们的生活质量。对居家个人移动辅助器的开发和研制主要表现两个方面：生活自立以及功能自补，重点解决用户独立自主完成场景转移的需求，降低家庭照护的负担。相信随着社会生活与科技的进步，个人移动辅助器具在舒适材料、轻型结构与降低成本要求的同时，智能化产品研发也成为必然趋势。针对偏瘫患者的特点，也需要进行特殊的设计。
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user: 2. 偏瘫患者转移辅助轮椅的基本设计 偏瘫患者一侧上下肢功能基本正常，健侧下肢可负重，但患侧下肢负重差，足下垂内翻，膝关节不稳定；站立行走常需要拐杖、支具、绷带或矫形鞋辅助；健手可操作电动轮椅，但患手功能差，常存在肩痛、肩关节半脱位；体位变换困难，尤其从坐位到立位，经常需要用健手支撑轮椅，如果轮椅没有刹闸，容易出现危险；站立转移过程中重心不稳，平衡差，经常需要拐杖辅助；坐位或立位时重心都偏向健侧，稳定性差。基本设计要求轻便小巧，便于室内使用；扶手可升降或拆卸、移动；不同厚度的坐垫(代替复杂的升降功能)，可以适应家庭床、座椅、坐便器等高度；健手单手操作可完成前进后退转向等移动；稳定性好，适用于偏瘫患者重心不稳者。
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user: 3. 转移板的设计 偏瘫患者上肢常常存在肩关节半脱位和肩痛，在坐位时需要抬高上肢，以免加重肩部损伤。目前常用办法是佩戴肩吊带，或者用健手托住患侧，或者在轮椅上单独安装小桌板，甚至在患者身上放置PT枕。用健手托的话效果差，病人也难以坚持，健手也失去功能；其他方法都需要他人辅助。设计将小桌板内置于一侧的扶手内，使用时拿出即可，病人健手即可单独完成。打开后朝上一面较粗糙，便于病人放置患侧上肢或者完成进食、书写等任务；朝下一面较光滑，拆卸或翻转后可作为转移板使用(见图1)。 图1. 适用于偏瘫患者转移辅助轮椅的基本设计
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user: 4. 轮椅脚踏板的改造 偏瘫患者下肢常存在内翻下垂，目前市场上的轮椅脚踏板都是类似的，患脚不能与踏板很好的贴合，移动时有时会掉落。另外在下轮椅时，脚踏板常常成为羁绊，需要他人辅助移开(图2)。基于偏瘫病人常常需要足托、绷带、矫形鞋等纠正下垂内翻、提高患肢负重能力，但是病人居家时经常无法佩戴这些辅助具，穿戴也需他人辅助，所以将患侧的脚踏板改为类似于下肢足托的样式，在病人需要转移时，脚踏板可脱离轮椅，直接变为病人的下肢辅助具。设计改进脚踏板的形状和材质，底部做防滑设计，适合病人直接站立行走。加宽脚踏板的支撑杆，并安放绑带(粘扣)，便于直接固定在患侧小腿上。支撑杆和脚踏板很容易与轮椅分离或结合，单手操作即可完成。 图2. 目前市场上常见轮椅脚踏板样式
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user: 5. 智能化设计 智能转移辅助轮椅采用高性能小型电机控制，具有高可靠性、高效率的驱动控制单元，重点解决普通电动轮椅与居家环境对接不畅的问题，针对性地设计可靠、易用的座椅高度电动调节、扶手高度电动调节、踏板灵活伸缩、椅背角度调节等功能，实现一键切换适配场景，满足与室内日常生活装置的对接要求，尽可能地方便使用者能够独立完成移动运动、升降活动和转移活动，从而解决残障者进食、看书、洗浴、如厕、就寝等日常生活场景中涉及的转移不便难题。 基于人因工程学以及对残障人士的日常生活特点，结合市面的常见电动轮椅的形态和使用习惯进行设计，在产品结构、组件电动控制、智能化场景适配进行重点研究与设计，帮助用户进行室内场景转移，包括床、沙发的对接，与座便器、座椅的对接，与厨房、盥洗池等的对接，与书桌餐桌等的对接，配合智能场景切换功能，能够有效解决残障者进食、洗浴、如厕等日常生活活动的困难。 1) 设计电动移动功能，方便用户独立居家移动 移动驱动组件部分将采用全向轮式设计，在实现设备整体移动的同时，能原地转向，并具有一定越障能力，适应厨房、餐厅、洗手间等各种室内场景的使用，做到转移与移动一体化设计，真正成为用户日常生活方便舒适的工具。 2) 一体化室内对接的设计 设计创新的结构和智能的调节功能，将基于人因工程学以及对残障人士的日常生活特点，结合市面常见电动轮椅的形态和使用习惯进行设计，在产品结构、组件电动控制、智能化场景适配进行重点研究与设计，帮助用户进行室内场景转移，包括床、沙发的对接，与座便器、座椅的对接，与厨房、盥洗池等的对接，与书桌餐桌等的对接，配合智能场景切换功能，能够有效解决残障者进食、洗浴、如厕等日常生活活动的困难。同时在转移过程中设计有智能驻车模式，确保安全可靠制动。 3) 设计模块化控制器 智能转移辅助轮椅设计有操纵摇杆、遥控，一键智能调节按钮等各种人机交互接口，能满足残障人士不同程度操控的需求，降低器械操作的复杂性，提升产品接受度，降低易弃率。 4) 轻松调节，智能场景适配 智能转移辅助轮椅本采用高性能小型电机控制，将设计制作高可靠性、高效率的驱动控制单元，设计可靠、易用的座椅高度电动调节、扶手高度电动调节、踏板灵活伸缩、椅背角度调节等功能，同时设计有存储、记忆用户在不同场景下参数的功能，实现一键切换适配场景，满足与室内日常生活装置的对接要求，尽可能地方便使用者能够独立完成移动运动、升降活动和转移活动，针对性地解决残障者在进食、看书、洗浴、如厕、就寝过程中转移不便的问题。 5) 快拆式防褥疮坐垫设计 座椅系统设计创新的快拆式防褥疮坐垫，提供更加舒适的座位感受，降低褥疮风险，提升产品的舒适性。 6) 定位导航和报警系统 轮椅可选配定位导航和一键报警呼救系统，该系统可以和亲属的手机端相连，在患者出现紧急情况时，可以得到最及时的救助。 除了具备室内场景转移功能，还能辅助用户独立居家移动，实现原地自转、轻松越小型障碍物体，如拖鞋、门槛等，做到转移与移动一体化设计，真正成为用户日常生活方便舒适的工具。同时设计有模块化的控制器接口，能够使用控制杆、摇杆或遥控完成日常操作，具有灵活性、易操作性的人机接口，能够适配更广泛的残障人士需求。
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user: 摘要 故障诊断与预测通过海量数据，采用推断统计、神经网络等研究方法，对监测数据进行分析和预测，从而评估轨道车辆的健康状况，最大限度保证轨道车辆各系统部件健康工作。本文通过研究转向架关键部件的物理特性，结合长短期记忆网络在处理“长期依赖”问题的优势，构建了基于长短期记忆网络的转向架关键参数趋势预测模型。为了验证方法的有效性，本文使用CRH380动车组转向架轴箱轴承和齿轮箱的温度监测数据进行了预测。结果表明，基于长短期记忆网络的转向架关键部件参数趋势预测方法能够有效预测转向架关键参数的变化趋势。
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user: 1. 引言 转向架系统作为轨道车辆的核心部件，其健康状态直接影响着车辆的行车安全，而转向架轴箱轴承和齿轮箱是转向架中最为核心的部分。研究表明，在车辆故障诱因中，大约30%是由上述部件的损坏引起的。随着转向架系统的结构复杂性和耦合性越来越高，传统的以专家经验为诊断依据的方法已不适用。特别是轨道车辆维修由计划性维修向状态性维修转变的过程中，亟需实现对车辆系统部件性能状态的预测能力。为此，本文通过研究转向架关键部件的物理特性，结合长短期记忆网络在处理“长期依赖”问题的优势，构建了基于长短期记忆网络的转向架关键参数趋势预测模型。本文使用CRH380动车组转向架轴箱轴承和齿轮箱的温度监测数据进行了预测，验证了方法的有效性。
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user: 2. 国内外现状 目前，关于转向架系统的故障诊断研究，国内外学术团体及工业界已取得了一定的研究成果。冯泽阳等人分析了我国当前转向架故障诊断的技术特点，通过小波包变换提取了列车转向架故障工况的能量特征向量，同时结合列车振动信号的时频特征，提出一种基于多维特征SVM模型的列车转向架故障诊断方法。并通过滚动振动试验台实测的转向架故障运行工况数据，对比了SVM算法和BP神经网络的诊断性能 [ 1 ]。颜云华等人针对转向架系统故障诊断问题，将SVM的硬输出通过Platt模型转化为概率输出，用混淆矩阵来评估分类器的识别能力；将分类器局部可信度作为DS融合时的折扣因子，建立了基于SVM和DS结合的转向架系统故障诊断模型 [ 2 ]。刘建强等人针对转向架轴承故障特征极容易受到轮轨激扰和环境随机噪声影响的问题，提出一种故障诊断方法。该方法首先对采集的振动信号进行降噪预处理，并利用小波包分析法将其分解为多个频带，基于峭度指标自适应调整各频带包络分析和故障搜索的顺序，快速、充分地提取轴承故障特征 [ 3 ]。王远霏等人针对地铁车辆转向架轴承的故障诊断方法大多采用单一物理量作为信息来源，存在智能诊断准确率低，可靠性差等问题，提出了基于D-S证据融合理论的智能故障诊断方法。该方法以轴承运行中的振动加速度信号和温度信号为基本信息来源，采用加权改进D-S证据理论融合算法，诊断轴承健康状态，并在发生故障时判断故障类型 [ 4 ]。周彭滔等人提出一种基于小波包熵和多核学习的列车轴承故障智能诊断方法，该方法通过对轴承振动信号进行小波包分解，提取小波包特征分量，通过广义信息熵的概念定义了小波包特征熵函数，最后基于多核学习训练出的分类器对轴承故障类型进行分类，判断轴承的工作状态 [ 5 ]。然而上述研究主要是针对已获取的转向架监测数据进行分析，实现对转向架系统当前状态的评价，对现阶段动车组由计划性维修向状态性维修过渡的目标帮助有限，因此实现在基于现有转向架监测数据基础上的预测具有更大的实际意义。
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user: 3. 基于LSTM的时序数据预测 3.1. LSTM循环神经网络 传统的神经网络由于每层之间的节点没有任何连接，因此无法解决序列数据建模的问题。循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)由于在隐藏层增加了一个隐藏层状态，使每层之间的节点实现了连接，使每个节点当前时刻的输入与后面节点的输出有关。RNN单元输出有两个，隐藏层输出 h t 和状态输出 y t ，相应的数学表达式为： h t = f a ( W x h x i + W h h h t − 1 + b h ) (1) y t = W h y h t + b y (2) 其中， W x h 为输入层到隐藏层的权重系数， W h h 为隐藏层到隐藏输出的权重系数， b h 为隐藏层的偏置项系数， f a 为激活函数， W h y 为隐藏层到状态输出层的权重系数， b y 为状态输出层的偏置项系数，t表示时刻。 然而，由于RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，故不能处理延迟过长的时间序列。为此，长短期记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM)通过引入“细胞状态”的概念，同时在与时间点对应的每层神经元中加入输入门、输出门和遗忘门来删除或添加信息到细胞的状态，解决了上述问题。LSTM单元结构如图1所示。 图1. LSTM单元结构图 LSTM单元更新步骤如下： c ˜ t = tanh ( W x c x t + W h c h t − 1 + b c ) (3) i t = σ ( W x i x t + W h i h t − 1 + W c i c t − 1 + b i ) (4) f t = σ ( W x f x t + W h f h t − 1 + W c f c t − 1 + b f ) (5) c t = f t ⊙ c t − 1 + i t ⊙ c ˜ t (6) o t = σ ( W x o x t + W h o h t − 1 + W c o c t − 1 + b o ) (7) h t = o t ⊙ tanh ( c t ) (8) 其中，i、f、c、o、 c ˜ t 代表的含义如图所示。此外， σ 一般为Sigmoid函数， ⊙ 为逐点乘积，tanh为激活函数。LSTM模型的训练过程主要包括4个步骤，首先按照公式(3)~(7)计算LSTM细胞的输出值，其次按照时间和网络层级反向计算每个LSTM细胞的误差项，然后根据误差项来计算每个权重的梯度，最后应用基于梯度的优化算法更新权重。本文选用适应性动量估计(Adaptive moment estimation， Adam)作为梯度优化算法， 3.2. 基于LSTM的转向架部件监测参数预测 根据转向架关键部件的物理特性，结合LSTM循环神经网络原理，本文构建了基于LSTM的转向架部件监测参数趋势预测方法，整体框架如图2所示。 图2. LSTM参数趋势预测框架 基于LSTM的转向架部件监测参数趋势预测的训练与测试伪代码如下： 输入：F o ，m，L，S state ，seed，steps， η 。 输出：与测试集对应的部件监测参数时间序列及RMSE。 1) get F t r ， F t e from F o by m #划分训练集和测试集。 2) F ′ t r = z_score ( F t r ) #对 F t r 进行标准化。 3) get X， Y from F ′ t r by L #设定分割窗口值L对 F ′ t r 分割。 4) create LSTM cell by S s t a t e 。 5) connect LSTM net by LSTM cell and L。 6) initialize LSTM net by seed。 7) for each step in 1: steps。 8) P = LSTM forward ( X ) 。 9) loss = ∑ i = 1 L ( m − L ) ( p i − y i ) 2 / [ L ( m − L ) ] #用均方误差计算训练过程的损失函数。 10) update LSTM net by Adam with loss and η #用Adam算法更新网络权重。 11) get LSTM net · #训练好的LSTM网络。 12) for each j in 0 : ( n − m − 1 ) 。 13) P f + j = LSTM net · ( Y f + j ) 。 14) append P o with P f + j [ − 1 ] 。 15) P t e = de_zscore ( P o ) #反标准化。 16) error measure ε ( P t e ， F t e ) ， ε e ( P t r ， F t r ) 。
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user: 4. 转向架关键部件参数趋势预测 为了验证基于LSTM循环神经网络的转向架关键部件监测参数趋势预测方法的有效性，本文使用获取的CRH380BL动车组转向架的轴承温度数据和小齿轮温度数据进行了测试，实验相关评价指标、环境及结果如下： 4.1. 评价指标及模型参数 本文采用均方根误差(Root Mean Square Error， RMSE)作为衡量本文所提方法在预测转向架部件检测参数时的精度指标。RMSE的计算公式如下所示： RMSE = ∑ t = 1 T ( y t − f t ) 2 / T 其中， f t 和 y t 分别为转向架部件检测参数时间序列在t时刻的观测值和模型输出值，T为数据点个数。本文通过对转向架部件检测参数组成的训练集和测试集分别计算RMSE值，来定量地评价模型的拟合和预测精度。在转向架部件监测参数预测实验中，获得的本文模型拟合和预测精度值如表1所示： Table 1 Model training and testing RMSE valu 类别 轴承温度(非驱动侧) 轴承温度(驱动侧) 小齿轮温度(电机侧) 小齿轮温度(轮侧) 训练 0.66 1.41 1.28 2.17 测试 0.83 1.88 1.27 1.18 表1. 模型训练和测试RMSE值 本文设计的LSTM模型主要由1个输入层，4个神经元构成的隐藏层组成，实现对一个预测值的输出。本文选用Sigmoid作为模型的激活函数，batch size为1，整个过程迭代100次。训练集地划分为65%，其余的作为测试集。 4.2. 预测结果分析 图3为转向架非驱动侧轴箱轴承的温度数据。其中，蓝色曲线为实际的监测数据，绿色曲线为训练集的预测值，红色曲线为测试集的预测值。由图可知，在图中0~95 s之间，绿色曲线与蓝色曲线相比虽然存在约1 s左右的延迟现象，但绿色曲线的变化趋势与蓝色曲线基本一致。在图中0~45 s之间，绿色曲线预测的温度值与实际监测到的温度值基本不存在误差；在45~75 s之间，绿色曲线的温度值与蓝色曲线相差在1℃以内，证明了本文提出的方法在对训练集进行预测时的准确性。在图中100~130 s之间，红色曲线的变化趋势与蓝色曲线基本一致，在100~115 s之间，红色曲线与蓝色曲线的温度误差在2℃左右；在115~125 s之间，两色曲线基本不存在误差。上述结果表明，本文提出的基于LSTM的参数趋势预测方法能够有效预测轴承温度。 图3. 轴箱轴承温度(非驱动侧) 图4为转向架驱动侧的轴箱轴承温度数据，图中蓝色、绿色和红色曲线代表的数据与图3中相同。观察发现，在图中0~95 s之间，绿、蓝两色曲线的变化趋势基本一致，虽然绿色曲线比蓝色曲线存在1 s左右的延迟，但是预测的轴承温度与实际监测温度基本一致。证明了本文提出的方法在进行训练集数据预测时的准确性符合期望。在图中95~110 s之间，红色曲线较蓝色曲线存在约1 s的延迟现象，但温度数值预测准确。在110~120 s之间，红色曲线的预测值与蓝色曲线的实际值相比存在较为明显的误差，主要因为轴承的温度检测数据存在明显的波动，证明本文方法在针对剧烈波动数据的预测方面仍有优化空间。 图5为齿轮箱电机侧的小齿轮温度数据。在图中0~85 s之间，绿色曲线代表的训练集预测数据与蓝色曲线代表的小齿轮温度实际监测数据虽然存在1 s左右的延迟现象，但是预测的温度数值与实际数值相同，证明了本文方法在对训练集样本预测方面的有效性。在100~130 s之间，红色曲线代表的预测值与蓝色曲线代表的实际监测值误差在1℃以内，证明了本文提出的方法在针对测试样本的预测方面具有较好的效果。上述现象表明，本文提出的基于LSTM循环神经网络的转向架关键部件监测参数趋势预测方法，能够被实际运用到转向架关键系统部件检测参数的预测中。 图4. 轴箱轴承温度(驱动侧) 图5. 小齿轮温度(电机侧) 图6为齿轮箱车轮侧的小齿轮温度数据。观察发现，在图中0~95 s之间，绿色曲线所代表的测试数据集的预测数据与蓝色曲线所代表的小齿轮实际监测数据基本一致，在图的起始阶段，两色曲线虽然存在2℃左右的误差，但是在后续的平稳阶段，绿色曲线能够对蓝色曲线实现较好的预测。相关现象表明，本文所提方法在对平稳变化的数据具有较好的预测能力，但仍需在未来优化对激变数据的预测准确率。在图中100~140 s之间，红色曲线代表的测试集预测数据与蓝色曲线代表的实际监测数据基本一致，证明了本文提出的方法对小齿轮温度数据的预测能力较好。 图6. 小齿轮温度(轮侧)
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user: 5. 结论 如何提高我国轨道车辆健康管理和运维决策水平，已成为轨道交通行业可持续发展的战略问题和迫切需求。转向架作为轨道车辆的核心部件，其性能状态直接影响车辆运行的安全性。本文提出的基于LSTM算法的转向架关键部件监测参数趋势预测方法，能够有效预测转向架关键部件表征参数的变化趋势，对提高转向架系统运行的安全性及其计划性维修向状态性维修的过度有着重要的意义。
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user: 摘要 本文主要研究了无限滞后测度泛函微分方程的Φ有界变差解的存在性，借助Kurzweil积分和Φ有界变差函数理论，建立了无限滞后测度泛函微分方程的Φ有界变差解的存在性定理，这是对无限滞后测度泛函微分方程和Kurzweil积分相关结果的推广。
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user: 1. 引言 20世纪50年代末，为了解决高度振动函数的积分问题，Kurzweil和Henstock分别运用积分和的形式定义了各自的非绝对积分，虽然他们定义积分的出发点和背景不同，但是思想十分吻合，它包括Newton积分、Riemann积分和Lebesgue积分 [ 1 ]。Kurzweil积分是解决非线性分析中高度振动函数的有力工具，在文献 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 中有广泛使用。1959年，Musielak及Orlicz等人 [ 7 ] [ 8 ] 提出了Φ有界变差函数理论，这种理论是一般意义下的有界变差函数理论的发展与推广。文献 [ 9 ] 首次将Φ有界变差函数理论与Kurzweil方程理论结合起来，建立了Kurzweil方程的Φ有界变差解的存在性定理。Slavik在文献 [ 10 ] 中介绍了一类无限滞后测度泛函微分方程 x ( t ) = x ( t 0 ) + ∫ t 0 t f ( x s ， s ) d g ( s ) (1) 并证明了在一定条件下此方程与广义常微分方程的等价关系，方程(1)是测度微分方程 D x = f ( x s ， s ) D g 的积分形式，其中 D x ， D g 分别是函数x和g的分布导数。 本文考虑无限滞后测度泛函微分方程初值问题 { x ( t ) = x ( t 0 ) + ∫ t 0 t f ( x s ， s ) d g ( s ) ， t ∈ [ t 0 ， t 0 + σ ] x t 0 = φ (2) Φ有界变差解的存在性，其中x是取值在 R n 上的函数， x s ( τ ) = x ( s + τ ) ， τ ∈ ( − ∞ ， 0 ] 表示滞后的长度。
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user: 2. 预备知识 以下主要介绍Kurzweil积分和Φ有界变差函数的相关概念： 定义1 [ 11 ] 函数 U : [ a ， b ] × [ a ， b ] → R n 称为在 [ a ， b ] 上是Kurzweil可积的，如果存在 I ∈ R n ，使得对任意 ε > 0 ，存在正值函数 δ : [ a ， b ] → R + ，使得对 [ a ， b ] 上的任何 δ -精细分划 D = { ( τ i ， [ α i − 1 ， α i ] ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k } ， 其中 τ i ∈ [ α i − 1 ， α i ] ⊂ ( τ i − δ ( τ i ) ， τ i + δ ( τ i ) ) ，有 ‖ ∑ i = 1 k [ U ( τ i ， α i ) − U ( τ i ， α i − 1 ) ] − I ‖ < ε ， 称I为U在 [ a ， b ] 上的Kurzweil积分，记作 I = ∫ a b D U ( τ ， t ) ，如果 ∫ a b D U ( τ ， t ) 存在，那么定义 ∫ b a D U ( τ ， t ) = − ∫ a b D U ( τ ， t ) ，且规定当 a = b 时， ∫ a b D U ( τ ， t ) = 0 。 特别地，当 f : [ a ， b ] → R n ， g : [ a ， b ] → R ， U ( τ ， t ) = f ( τ ) g ( t ) 时，上面定义的积分称为Kurzweil-Stieltjes积分，记为 ∫ a b D U ( τ ， t ) = ∫ a b f ( s ) d g ( s ) 设G是 R n + 1 中的开集， F : G → R n 是对 ( x ， t ) ∈ G ，   x ∈ R n ，   t ∈ R 定义的 R n 值函数. 定义2 [ 11 ] 函数 x : [ α ， β ] → R n 称为广义常微分方程 d x d τ = D F ( x ， t ) 在区间 [ α ， β ] ⊂ R 上的解是指对所有的 t ∈ [ α ， β ] ， ( x ( t ) ， t ) ∈ G ，且对每个 s 1 ， s 2 ∈ [ α ， β ] ，有 x ( s 2 ) − x ( s 1 ) = ∫ s 1 s 2 D F ( x ( τ ) ， t ) 成立。 设 Φ ( u ) 是对 u ≥ 0 定义的连续不减函数，且满足 Φ ( 0 ) = 0 ，对 u > 0 ， Φ ( u ) > 0 ，本文假定 Φ ( u ) 满足下列条件： (C1) 存在 u 0 > 0 及 L > 0 ，使得对 0 < u ≤ u 0 ， Φ ( 2 u ) ≤ L Φ ( u ) 。 (C2) Φ ( u ) 是凸函数，即 Φ ( u + v 2 ) ≤ Φ ( u ) + Φ ( v ) 2 ， ( u ， v > 0 ) . 定义3 [ 8 ] 设 [ a ， b ] ⊂ R ， − ∞ < a < b < + ∞ ，考虑函数 x : [ a ， b ] → R n ， x ( t ) 称为 [ a ， b ] 上的 Φ 有界变差函数，是指对 [ a ， b ] 的任何分划 τ : a = t 0 < t 1 < ⋯ < t m = b ， 有 V Φ ( x ; [ a ， b ] ) = sup τ ∑ i = 1 m Φ ( ‖ x ( t i ) − x ( t i − 1 ) ‖ ) < + ∞ 并称 V Φ ( x ; [ a ， b ] ) 为函数 x ( t ) 在 [ a ， b ] 上的Φ-变差。 以 B V Φ ( [ a ， b ] ， R n ) 表示定义在 [ a ， b ] 上的所有Φ有界变差函数x满足 x ( a ) = 0 且按范数 ‖ x ‖ Φ = i n f { ε > 0 ; V Φ ( x ε ; [ a ， b ] ) ≤ 1 } 构成的集合，其中 R n 表示n维欧氏空间.如果 Φ ( u ) 满足(C1)和(C2)，则 ( B V Φ ， ‖ ⋅ ‖ Φ ) 在通常意义元素的加法和纯量乘法是一个Banach空间.范数 ‖ x ‖ Φ 的定义见文献 [ 1 ] 定义3。 B V Φ − ( [ a ， b ] ， R n ) 表示 [ a ， b ] 上所有Φ有界变差左连续函数的全体，它是 B V Φ 的子空间. 设集合 O ⊂ B V Φ − ( ( − ∞ ， t 0 + σ ] ， R n ) ( t 0 > 0 ， σ > 0 ) ，称O具有延拓性质，是指对于每个 x ∈ O ， t ¯ ∈ [ t 0 ， t 0 + σ ] ，都有 x ¯ ( t ) ∈ O ，其中 x ¯ ( t ) 定义如下 x ¯ ( t ) = { x ( t ) ， − ∞ < t ≤ t ¯ x ( t ¯ ) ， t ¯ < t ≤ t 0 + σ f : P × [ t 0 ， t 0 + σ ] → R n ，其中 P = { x t | t ∈ [ t 0 ， t 0 + σ ] ， x ∈ O } 。 Ω = O × [ t 0 ， t 0 + σ ] 。 并且假设函数f满足以下条件 (A) 对于每一个 x ∈ O ， σ > 0 ，积分 ∫ t 0 t 0 + σ f ( x s ， s ) d g ( s ) 存在。 (B) 存在一个关于g的局部Kurzweil-Stieltjes可积函数 M : [ t 0 ， t 0 + σ ] → R + ，满足 ‖ ∫ a b f ( x s ， s ) d g ( s ) ‖ ≤ ∫ a b M ( s ) d g ( s ) ， 其中 x ∈ O ， [ a ， b ] ⊂ [ t 0 ， t 0 + σ ] 。 (C) 存在一个关于g的局部Kurzweil-Stieltjes可积函数 L : [ t 0 ， t 0 + σ ] → R + ，满足 ‖ ∫ a b [ f ( x s ， s ) − f ( y s ， s ) ] d g ( s ) ‖ ≤ ∫ a b L ( s ) ‖ x s − y s ‖ ∗ d g ( s ) ， 其中 x ， y ∈ O ， [ a ， b ] ⊂ [ t 0 ， t 0 + σ ] 。
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user: 摘要 妊娠合并腹股沟血管畸形是临床罕见疾病，该病就分娩方式及产后处理对临床工作者提出了很大挑战。对于盆腔血管走行与子宫动静脉关系走行应清晰明了，早期诊断及正确评估分娩方式及产后处理，有积极重要意义。本文对我院诊治的1例妊娠合并腹股沟血管畸形病例进行报道，并对其处理方式进行总结。
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user: 1. 临床资料 患者女，35岁，孕1产0，因停经39 + 5周，要求住院待产为主诉入院。平素月经规律，周期28~30天，经期3~5天，末次月经为2019-11-11，预产期为2020-08-18。停经3月余发现左侧腹股沟区渐肿胀，无压痛，平卧时可消失。孕中期定期产检，唐氏筛查、系统B超及胎儿心脏B超均未提示异常。糖耐量试验结果正常。孕30周时行B超提示左腹股沟区不规则囊性包块(127*17*11 mm)，考虑动静脉瘘，请结合临床。孕32周时行B超提示左下腹至腹股沟区混合性回声区，考虑血管畸形。孕期体重增加13公斤。既往史：左肾多发囊肿伴钙化、脾大5年；甲状腺功能减退2年，余无特殊。入院查体：体温：36.6℃，脉搏：80次/分，呼吸：18次/分，血压：118/76 mmHg，双下肢水肿(+)。产科检查：宫高：33 cm，腹围：104 cm，胎方位：LOA，胎心：140次/分，胎头浮。内诊：宫颈管消平，宫口未开，头先露，S-3。估计胎儿体重：3300 g。头盆评分：6分。腹部检查：腹部膨隆，左侧腹股沟区可触及一纵行长约13 cm包块，质中，无明显压痛。产科B超提示：宫内孕，单活胎；双顶径：94 mm，头围：341 mm，腹围：328 mm，股骨长：73 mm，羊水指数：132 mm；胎盘：附着于子宫底左侧壁，分级：II级；脐血流：PI = 0.81，RI：0.57，S/D：2.35。腹部包块超声检查：孕妇左侧子宫动脉发自髂血管后，沿子宫左前壁向上走行，并于左侧子宫动脉发出点后外侧髂血管分出另一血管，沿皮下向上走行，其频谱为动脉频谱，该动脉周围未探及正常伴行静脉。左腹股沟区不规则囊性包块(127*17*11 mm)，其内无回声区、多条不全分隔及密集弱光点，CDFI显示其内为静脉频谱，并见包绕上述动脉向上延伸至平齐水平。考虑左侧腹壁下动脉伴行静脉发育畸形，请结合临床。肝胆胰脾肾输尿管膀胱B超提示：脾脏上方可见63*37*38 mm似肾脏组织样回声，形态不规则，边界欠清晰，期内可见41*36 mm不规则无回声区，无回声区内可见纤细分隔光条，内并见点状及条索状强回声，后方伴声影。紧贴脾脏内侧可见46*28*22 mm无回声区，边界欠清晰，壁欠光滑，与脾脏上方结构似相连，CDFI示：其内部未见明显血流信号。脾脏上方所见考虑左侧形态异常并囊性结构(左肾积水并肾结石不除外)，餐后胆囊，脾脏增大，建议MRI检查患者左肾情况。下腹部MRI：左肾体积明显小且多发囊性信号影，多考虑先天异常，考虑多囊性肾发育不良(MCDK)可能。脊柱左侧约L3椎体水平至耻骨联合前方异常增粗迂曲血管影，多考虑血管畸形(静脉)，发育异常肾静脉来源可能。初步诊断：1) 腹股沟血管畸形(左侧)？2) 妊娠合并甲状腺功能减退；3) 孕1产0 39 + 5周妊娠LOA待产。评估患者后，就患者腹壁血管与腹腔内血管有无相通及分娩方式行多学科讨论，患者左侧腹壁下动脉伴行静脉畸形，左肾位置形态异常，脾脏肿大，结合辅助检查暂不考虑腹壁血管与腹腔内血管相通，如阴道分娩，试产过程中有难产、监护异常、产时出血多等需急诊中转剖宫产等不可控因素，建议剖宫产终止妊娠。于2日后在经皮腹主动脉球囊预置基础上行子宫下段剖宫产术，切口选取纵行切口，术中剖宫分娩一男活婴，体重3220 g，羊水清亮，量约400 ml，外观发育未见畸形，Apgar评分9-10-10分。术后常规关腹，手术过程顺利。术后给于拔除预置球囊，术中出血约400 ml。术后给予抗感染、补液支持、纠正贫血、维持电解质平衡等治疗。术后复查B超提示：左腹股沟区至左下腹不规则囊性包块，考虑左侧腹壁下动脉伴行静脉迂曲扩张(血管畸形不除外)。术后3天好转出院。
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user: 2. 讨论 1) 早期识别及诊断与妊娠相关的血管畸形至关重要。动静脉畸形属于脉管畸形疾病的一种，是由于动脉和静脉间缺乏毛细血管床而直接形成异常交通所引发的疾病，依据病变位置及伴发临床症状的不同，诊治方法亦有差别，给评估和处置带来了一定的挑战 [ 1 ]。其常为先天性病变，可能起源于妊娠早期的血管发育异常 [ 2 ] [ 3 ]，并随年龄增长呈现出缓慢进展态势，在青春期或女性怀孕期间可能会进展加快 [ 4 ]，妊娠本身就增加了动静脉畸形疾病的风险，孕期子宫逐渐增大及激素水平的变化影响静脉回流，静脉曲张常进行性加重。而妊娠晚期血液呈高凝状态，易发生深静脉血栓及肺栓塞等。特别是腹股沟区的血管畸形。腹股沟区位置特殊，其旁有子宫及肾动静脉走行，常合并子宫及宫旁动静脉异常通道或交通支，肾动静脉畸形及子宫动静脉畸形均不除外，加之畸形血管团与宫腔是否相通，血管团位、管壁脆性及直径大小是否明确，临床上应更给予重视。在临床上动静脉畸形与动静脉瘘极易混淆，更应早期识别并鉴别两者，注重患者症状和体征，既往是否合并有先天性肾脏、子宫及其他发育畸形问题等病史以及是否有动静脉畸形高危因素等，应尽早行血管超声进行初筛，CT和MRI可以了解病变范围及邻近器官受累情况，尤其MRI由于对软组织的分辨能力以及多平面成像等特点，可以准确协助诊断 [ 5 ]，必要时肾动脉造影以确诊。避免误诊、漏诊等。减少患者有创治疗的几率和经济负担，因此，早期识别和诊断妊娠相关腹股沟血管畸形，并正确评估患者病情，制定合理的诊疗方案具有重要的意义。 2) 正确评估分娩方式及分娩前预处理决定母儿结局。由于妊娠合并腹股沟血管畸形，分娩时及分娩后子宫极具收缩，至压迫盆腔血管的压力解除，回心血量剧增，随时可能发生血栓脱落、肺栓塞、猝死等。故提倡多学科会诊并制定出适合患者的最佳分娩方式以最大限度改善预后。分娩期积极评估母体自身状况及有无合并症、胎儿宫内情况、骨盆条件及本院新生儿救治水平，综合考量后尽量延长孕周至足月剖宫产或阴道分娩。在保证母婴安全的情况下，慎重选择分娩方式。如若阴道试产，试产时间不宜过长，密切监测母体生命体征、胎心率、宫缩、机转等情况，动态观察及评估分娩条件。试产中可能出现产程延长、产后产时大出血、监护异常、DIC等需急诊中转剖宫产等不可控因素，可适当放宽剖宫产指征。如若剖宫分娩，术前应积极备血配血，完善术前准备及术前检查，向患者及家属交代病情及手术必要性和风险性，征得同意并签字。此类患者往往精神较紧张，因此心理安慰及疏导很重要，告知患者树立信心，减轻疑虑及紧张情绪。因此类患者不能完全排除腹腔内血管畸形可能，可根据患者分娩前症状体征及肾功能等实验室指标，行腹主动脉球囊预置预防产后出血，则麻醉方式需全身麻醉。注意预防新生儿窒息、新生儿呼吸窘迫综合症等。术中积极预防出血，积极应对术中可能出现的紧急情况。严格应用促宫缩药物及手术操作止血，切口可采取腹壁纵切口，术中轻柔操作，避免向左侧撕拉延伸，避免损伤左侧腹股沟区畸形静脉及其他严重后果发生。做好新生儿复苏准备。术后积极给予抗感染、补液支持、维持电解质平衡等治疗。术后也应注意复查超声及MRI以明确诊断。此外患者出院后应严密随访并追踪治疗。 该病例报道已经过患者同意，并符合伦理要求。
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user: 摘要 随着腔镜技术的流行，胸外科医生逐步将胸腔镜技术(Video-assisted thoracic surgery， VATs)广泛应用于临床。VATs具有侵入性小、组织损伤小的优点，但是VATs术后疼痛仍非常明显。良好的镇痛可促进排痰，减少肺部感染几率，利于患者术后早日恢复，尽快出院。目前，国内外胸腔镜围术期镇痛大多不完善，镇痛方式的选择也比较复杂。
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user: 1. 引言 胸腔镜技术几乎可用于所有的胸腔内手术。胸腔镜手术后疼痛虽比普通开胸手术轻，但仍有部分患者会出现不同程度的急性和慢性疼痛，主要原因有以下几点：首先，手术本身造成的神经损伤。其次，手术部位因瘢痕黏连导致神经炎。再次，患者自身缺少神经修复所需的维生素B等营养元素。最后，手术导致的胸膜炎或肋间肌肉和软组织损伤引起慢性炎症。除了肋间神经痛之外，术后放置在胸内的引流管刺激也会引起剧痛。目前，临床上术后镇痛模式多不完善，可造成患者术后早期排痰困难，增加肺部感染并发症发生率，延长住院时间，不利于患者康复。因此，为了减轻患者的痛苦，加快恢复速度，相继出现新的镇痛方式。本文就胸腔镜围术期镇痛方式的研究进展作一综述。
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user: 2. 胸腔镜术后疼痛因素分析 2.1. 急性疼痛 急性疼痛产生的原因如下：① 皮肤切口引起疼痛；② 胸腔镜及手术器械操作不当，压迫肋骨引起疼痛 [ 1 ]；③ 胸腔引流管刺激引起疼痛；④ 缝合线损伤肋间神经引起疼痛；⑤ 切口肋间间隙的宽度：腋前线第5、6肋间间隙宽度大于1.5 cm的病人更少出现术后疼痛 [ 2 ]。 2.2. 慢性疼痛 慢性疼痛产生的原因如下：① 切口感染引起疼痛；② 胸部肌肉，骨骼，肌腱和韧带的损伤常会引起术后的持续性疼痛 [ 3 ]；③ 术后急性疼痛没有及时控制，转为慢性持续性疼痛等。
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user: 3. 胸腔镜手术常用镇痛药物 3.1. 局部麻醉药 局部麻醉药的机制是作用于神经干或神经末梢周围，阻止动作电位的产生，阻断神经冲动的传导，且该过程是可逆地。局麻药不仅可使疼痛暂时消失，对组织的损伤也较小 [ 4 ]，且对于神经性疼痛和内脏痛均有效。然而，局麻药浓度不宜过高，否则会引起很多严重的不良反应，尤其是对于大脑、脊髓和心血管系统。罗哌卡因是一种常用局麻药，相比其他药物，它的作用时间更持久、镇痛强、毒副作用更低，更适用于术后镇痛。一项Meta分析研究显示，对皮肤切口持续输注罗哌卡因能有效缓解术后疼痛，减少其他阿片类药物的使用量 [ 5 ]。 3.2. 非甾体类抗炎药 非甾体类抗炎药(Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs， NSAIDs)对轻中度疼痛更有效，对于重度疼痛镇痛效力偏弱。NSAIDs的镇痛机制是：① 减少前列腺素的合成；② 抑制活化T淋巴细胞分化，减少对传入神经末梢的刺激；③ 直接作用于疼痛感受器，可减少炎性致痛物质的产生。传统的非甾体类抗炎药如氟比洛芬酯、对乙酰氨基酚能同时抑制COX-2和COX-1，该机制易导致肠胃不适等副作用，并会抑制血小板。而新型非甾体抗炎药能通过血脑屏障选择性地抑制中枢神经系统COX-2，进而阻断花生四烯酸合成前列腺素，减少中枢前列腺素的合成，从而发挥外周和中枢神经系统的共同镇痛机制 [ 5 ]。这类代表药物如帕瑞昔布，最近研究表明，帕瑞昔布超前镇痛能显著减弱术后疼痛，提高病人满意度，降低副作用发生率 [ 6 ]。 3.3. 阿片类药物 阿片类药物由于可与中枢特异性受体相互作用，因而多用于中重度疼痛，也是胸腔镜术后镇痛最常用药物之一。代表药物有舒芬太尼、羟考酮、氢吗啡酮、地佐辛等，其中羟考酮对内脏痛最为有效。不良反应主要包括恶心、呕吐、肌痛、失眠、发热、便秘或腹泻等。 3.4. γ-氨基丁酸的衍生物 γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid， GABA)衍生物的代表药物如加巴喷丁，其与γ-氨基丁酸结构相似，主要作用机制如下：① 拮抗N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体；② 增加中枢神经系统的GABA，发挥抑制作用；③ 抑制外周神经的传导；④ 拮抗中枢的钙离子通道。该药物具有抗痛觉异常和抗痛觉过敏的特性，可以减轻中枢致敏。有研究表明，口服加巴喷丁可降低术后慢性疼痛及神经源性疼痛的发生率，减轻患者术后焦躁，提高患者睡眠质量 [ 7 ]。但使用GABA衍生物可能出现惊厥、嗜睡、无力、眩晕等不良反应 [ 8 ]。 3.5. N-甲基-D-天冬氨酸受体阻断剂 氯胺酮(ketamine)是非特异性N-甲基-D-天冬氨酸(N-methyl-D-aspartic acid， NMDA)受体阻断剂，作用于中枢神经系统，可通过抑制中枢和外周致敏作用减轻疼痛。研究表明，氯胺酮在肺叶切除术中止疼效果良好 [ 9 ]。近年来，艾司氯胺酮在临床上的应用越来越多，属右旋氯胺酮，其与NMDA受体的亲和力是传统氯胺酮的两倍，镇痛效果更强，术后其他镇痛药的用量更少，也较少引起致幻、噩梦等副作用 [ 10 ]。 3.6. ɑ2-肾上腺素受体激动剂 右美托咪啶是一种高选择性的ɑ2-肾上腺素受体激动剂，兼有镇静、镇痛作用，且不会抑制呼吸。右美托咪啶用于胸腔镜手术，镇痛效果好，尤其在减轻术后炎症，降低疼痛因子水平等方面，效果显著 [ 11 ]。此外，还可减少术后阿片类药物及其他镇痛药剂量，患者较少出现术后躁动等不良反应 [ 12 ]。
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user: 4. 胸腔镜手术镇痛方式 胸腔镜围术期有很多方法可以减轻疼痛。以下是一些常用的减轻胸腔镜手术后疼痛的方法。 4.1. 神经阻滞 4.1.1. 肋间神经阻滞 肋间神经阻滞(intercostal nerve block， ICNB)过去常用于胸外科手术，术中通过解剖出肋间神经，将局麻药注射于神经周围。有研究表明，肋间神经阻滞能有效减轻术后疼痛，且能够保护患者的免疫功能，不会引起较多不良反应及并发症，并且有助于快速恢复，尽早出院，减少其他镇痛药的用量 [ 2 ] [ 13 ] [ 14 ]。缺点是操作复杂且难度较大 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 4.1.2. 竖脊肌平面阻滞 竖脊肌平面阻滞(erector spinae plane block， ESPB)是将局部麻醉剂注射于竖脊肌筋膜与胸椎横突之间，该方法的优点是注药位置浅，易于操作且安全，阻滞平面大约在T2~9脊神经支配范围，与胸腔镜手术的范围大致吻合，故理论上能起到较完善的阻滞作用 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。但是，ESPB镇痛效果个体差异较大，可能与个体解剖学差异影响局麻药的扩散范围有关 [ 21 ]。ESPB的并发症主要包括气胸、神经损伤、器官和组织功能异常等，临床上可能会因其并发症而限制该技术发展 [ 22 ]。 4.1.3. 胸椎旁神经阻滞 胸椎旁神经阻滞(thoracic paravertebal blockede， TPVB)是将局麻药注入椎旁间隙，阻滞范围较小，仅阻滞同侧躯体和交感神经，因此，其优势是对患者血压和呼吸影响不大，能够维持术中循环呼吸稳定，减少心血管活性药剂量 [ 23 ] [ 24 ]。此外，术中使用TPVB的患者，术后恶心呕吐发生率较低，术后镇痛泵按压次数减少，有利于患者尽快恢复，缩短住院天数 [ 25 ]。TPVB并发症主要包括硬膜外阻滞、误入蛛网膜下腔、气胸等，临床上多在超声引导下行TPVB，大大减少了并发症的发生率。 4.1.4. 前锯肌平面阻滞 前锯肌是一块易于辨识的肌肉，其中有肋间神经通过。前锯肌平面阻滞(serratus anterior plane block， SAPB)可阻断胸长神经和肋间神经，减少胸外侧疼痛，且不影响肋间肌呼吸功能 [ 26 ] [ 27 ]。有研究表明，SAPB能够减轻患者术后早期疼痛，减少术后24 h内的阿片类药物用量，且无局麻药中毒、出血、感染等并发症。SAPB操作简单，可通过超声引导从而大大减少血管、神经及重要脏器损伤 [ 28 ] [ 29 ]。 4.1.5. 椎板阻滞 椎板阻滞是从肋横突上韧带向椎旁间隙内注射局麻药 [ 30 ]。该阻滞方式优点在于止疼效果较好，可减少其他镇痛药剂量，进而减少恶心呕吐等副作用。该技术不易误入椎间孔，同时由于椎板上神经血管较少，因此也不易损伤神经和血管 [ 31 ]。 4.2. 局部切口镇痛 局部切口镇痛是将一根多孔导管放置在肋间肌与胸壁之间，局部麻醉药通过该导管注入切口 [ 32 ]。有研究结果显示，低浓度局麻药用于局部切口镇痛可显著降低患者术后24 h和48 h的疼痛评分。减少腹胀、恶心、呕吐、头痛等副作用，由于局麻药有扩张胃肠道血管的作用，因此有助于促进胃肠功能恢复 [ 33 ]。 4.3. 胸部硬膜外镇痛 胸部硬膜外镇痛(thoracic epidural analgesia， TEA)通常是在T7~8间隙埋入一根硬膜外导管，通过导管连接硬膜外止疼泵，设置止疼泵并将局麻药连续注入于硬膜外间隙。TEA的缺点是穿刺技术难度较大，麻醉平面不易操控。副作用主要有呼吸肌麻痹、呼吸抑制、恶心、呕吐、尿潴留和低血压等，这可能与局麻药阻滞肋间神经和交感神经有关。但尽管如此，在过去仍将局麻药注入硬膜外间隙作为胸腔镜术后镇痛的最佳选择 [ 34 ]。有研究表明，国内TEA的最优方案是用0.2%罗哌卡因以4~6 ml/h速度连续注入硬膜外腔 [ 35 ]。 4.4. 病人静脉自控镇痛 阿片类镇痛药是病人静脉自控镇痛(patient-controlled intravenous analgesia， PCIA)中最常见的一类药物，但其副作用也显而易见，主要体现在呼吸抑制、嗜睡、头晕、头疼、恶心、呕吐、便秘或腹泻等方面 [ 36 ]。单纯静脉自控镇痛，镇痛效果可能不佳，且由于大剂量阿片类药物蓄积，不良反应较多 [ 37 ]。 4.5. 中医治疗 研究表明，耳穴埋豆可作为减轻胸腔镜术后疼痛的一种中医治疗方法，临床效果较显著。其主要机理是刺激耳部穴位，从而起到消肿止痛、活血化瘀的目的 [ 38 ]。 4.6. 丁丙诺啡透皮贴剂 丁丙诺啡是一种阿片类镇痛药，属人工合成的阿片μ受体的部分激动剂，起效慢，但持续时间长，镇痛效果强。丁丙诺啡透皮贴剂副作用少，且由于是经皮给药，因此患者满意度更高 [ 39 ]。