西门子加速器多叶光栅电机寿命预警系统设计引言加速器多叶光栅(Multi-Leaf Collimator,MLC)是实现适形调强放射治疗的核心部件,它可以在计算机控制下跟随靶区形状变化,适时调节射野形状,达到治疗肿瘤、保护正常组织的目的[1-2]。传统的多叶准直器有58~120叶不等,随着精准医学的快速发展,现在的新型加速器叶片达到了160叶。每叶光栅由一个单独的电刷电机驱动其往复运动。光栅的行程和电机电刷的磨损程度成正相关[3]。当电刷磨损到一定程度,电机寿命殆尽,需要设备维修工程师对其进行更换。由于每叶光栅的行程不一样,电机寿命也不一样,更换电机流程十分繁琐。对一百多个电机陆续进行更换,不仅对工程师来说工作量巨大,更是会影响开机率,影响病人的疗效。 传统的加速器故障都是待故障发生后再去处理[4-6],而对故障进行预测研究的文献非常少。许安杰等[7]分析了5年内医用电子加速器的故障特点和规律,但是没有根据故障特点和规律对未来故障进行预测。尚金华[8]分析了医用加速器的可靠性增长模式及失效模式,然后计算出故障率函数,建议在MTBF时间点必须加强预防性维护,但该方法采用的模型计算方法非常复杂,在实际工作中可行性不大[9]。邓永锦等[10]基于R语言BP神经网络故障预测模型描述了MLC系统故障因素与故障频次之间的映射关系,但是无法预测故障因素与各叶片故障频次之间的关系。因此,根据各个光栅的行程来预测电机的寿命,在电机寿命接近预警值时,对电机进行成批更换具有重要的意义。 1 电机电刷和使用寿命电机电刷是电机旋转机械的固定部分和转动部分之间传递能量或信号的装置。电刷种类繁多,其材料的选择主要有碳质和金属质两种,其中碳质电刷中主要以天然石墨、人造石墨和焦炭等碳素材料为主,金属质电刷属于金属复合材料,成分以石墨和金属为主。本院西门子Primus-M型加速器上驱动MLC的电机是日本驰卡沙电工有限公司生产的TG-47-FU系列的碳刷电机。电机在旋转的过程中,碳刷和集电环表面接触并相对滑动时,会引起碳刷表面物质磨损。电刷的磨损有3个阶段(图1),即磨合阶段、稳定磨损阶段、剧烈磨损阶段[11-13]。当进入剧烈磨损阶段时,电机寿命即将殆尽,进入预警值,需要对其进行更换。 图1 磨损阶段示意图 从图1可以得出,电刷磨损量和摩擦的行程成正相关。某个电机从更换那天到寿命殆尽那天相对应的光栅的行程为这个电机的使用寿命。为了更准确地评估电机寿命,可以取n个电机的平均值。 同厂家、同型号、不同批次的电机的寿命存在差异。电机在出厂前,厂家会根据相关行业标准,通过大量的试验和数据统计对电机的可靠性寿命进行评估,评估达到一定标准才可销售[14-16]。本文对出厂电机平均预期寿命差异进行忽略,假设出厂预期使用寿命是一致的。 2 MLC行程统计和电机寿命评估2.1 单个计划MLC行程统计本院实施静态调强放疗技术,加速器有41对(82叶)光栅,计划系统使用pinnacle计划系统,病人治疗计划有50~80个子野不等,西门子加速器没有记录MLC信息的日志文件,因此MLC数据需要从计划系统里面导出,数据为text格式。可以用文本编辑器打开,见图2。图2a为子野1的x1_(1-41)、x2_(1-41)部分数据,图2b为相对应的子野2的x1_(1-41)、x2_(1-41)部分数据。由子野2的x1_(1-41)分别减去子野1的x1_(1-41)的数值,则可得到由子野1走到下一个子野2的每叶光栅走过的位移。x2亦然。依此类推,可以算出实施完某个病人的计划后82叶光栅各自走过的位移和。由于计划子野数目众多,位移计算由C++编程实现。 图2 导出的MLC数据格式 2.2 单个工作日MLC行程统计本中心使用的网络传输系统为Prowess Puma系统,病人治疗完后都会生成一个日志文件对当天的治疗进行记录。同样根据C++语言编程,每天晚上24时对当天的日志文件进行查询。当天的MLC总行程等于各个病人的计划行程之和。 2.3 电机的平均寿命各个叶片的行程自电机更换那一天开始从0开始累加,直到下次更换时再清零。电机的首次寿命推算取10个电机的寿命平均值。为了更准确评估电机的寿命,在以后的电机更换中,若电机还未到90%的阈值则出现了故障或者因为某些原因未及时更换而超过了平均寿命后出现故障再更换,将其对应的行程加权再平均。 3 电机寿命预警系统软件设计3.1 设计工具软件采用支持面向对象程序设计的VC++程序[17-18]。 3.2 设计思路每天将新病人的计划文件导入到预警系统软件,然后读取各个计划的MLC数据文件,计算出各个计划MLC的行程,并以住院号为名称保存在各自的文本文档。设置一个定时器信号,软件每天晚上24时对各叶片的当天行程进行统计并累加,将数据保存。记录n(n=10)个电机自更换直至故障时的各自总行程,并计算平均值,取此值为电机的平均寿命初值。待下一个电机更换,更换频次+1,并记录更换日期,保存,这样更方便查询更换记录。累加行程与平均寿命的比值为寿命进度,进度条显示实时寿命进度。每天晚上24时对寿命进度进行更新,当进度条达到90%时,寿命进度百分比变为红色,提示此电机寿命达到阈值,需要更换。若电机在报警区间90%~100%内及时更换,则重复电机更换流程。若电机还未到90%的阈值则出现了故障或者因为某些原因未及时更换而超过了平均寿命后出现故障再更换,将此电机实时累计行程Sing加权到平均寿命Savg,对平均寿命进行更新,更新值为Savg-new=(Sing+n×Savg)/(n+1)。这样更能精确统计电机寿命的平均值。程序流程图如图3所示。 3.3 软件界面本研究设计的西门子加速器MLC电机寿命预警系统的软件界面图如图4所示。 4 结果与讨论软件自开发应用以来,统计最初更换的10个电机的平均寿命为29345 m,至今一共更换了36个电机,未到90%的阈值则出现了故障的电机2例,未及时更换而超过了平均寿命后出现故障再更换的电机5例,其余都在报警区间每次3~5个在周末成批更换。 由于软件自应用至今的时间有限,出现故障的电机数量有限,最初取10个电机作为寿命平均值,难免出现较大误差,因此本系统添加了“更新电机平均寿命”模块,即在以后电机出现故障后将其寿命值加权到最新平均值,比如未到90%的阈值出现故障的2个电机、未及时更换而超过了平均寿命后出现故障的5个电机,那么最新的电机寿命平均值为17个电机的平均寿命值。随着统计数目增大,误差越来越小,这样更能反映电机寿命的真实值。 图3 预警系统设计流程图 图4 软件界面图 本中心自2011年开展调强放疗技术,平均每天治疗患者50~60例,加速器MLC电机负荷量巨大。2014年,电机开始出现故障,且越来越频繁,最多的一天更换了3个电机。更换电机手续繁琐,时间长,工程师十分辛苦,更重要的是耽误病人的治疗时间,影响病人的治疗效果。为解决此问题,应用VC++程序设计了加速器MLC电机寿命预警系统,预警系统可实时显示各个叶片的寿命进度,当寿命进度进入90%~100%区间时,工程师可以在周末对寿命进度进入这些区间的电机进行成批更换,大大提高了工程师的工作效率,同时为病人的治疗效果提供了保障。故本软件系统在临床工作中具有十分重要的实用价值。 [1]胡逸明.肿瘤放射物理学[M].北京:原子能出版社,1999:123-131. [2]杨绍洲,陈龙华,张树军.医用电子直线加速器[M].北京:人民军医出版社,2004:1-11. [3]朱建军.电刷的运行原理与维护方法浅析[J].碳素,2015,4(4):34-39. [4]陈利军,谷晓华,杨留勤.Siemens Primus直线加速器多叶光栅故障排除一例[J].中国医疗设备,2017,32(9):93-96. [5]何海,陈伟,黄强.西门子医用加速器多叶光栅(MLC)故障维修[J].中国医疗设备,2015,30(1):61-63. [6]赵书学,廖福锡.西门子直线加速器ONCOR MLC-82故障浅析[J].中国医疗设备,2013,28(11):39-41. [7]许安杰,陆志高,罗吉,等.医用电子直线加速器的日常维护及故障维修研究[J].中国医疗设备,2018,33(7):158-161. [8]尚金华.医疗设备质量管理与风险控制体系分析[J].当代医学,2016,22(35):19-20. [9]杨绍洲,王胜军,侯明扬.基于风险评估的加速器预防性维护策略探讨[J].中国医疗设备,2018,33(6):162-166. [10]邓永锦,肖振华,欧阳斌,等.基于R语言BP神经网络瓦里安NovalisTx直线加速器MLC系统故障预测模型研究[J].中华放射肿瘤学杂志,2018,27(5):495-500. [11]梁世林,冯子问,孟盈.电刷磨损与使用寿命的推算[J].碳素,2016,(1):14-18. [12]王伟阳.发电电动机电刷磨损机理及降损策略研究[D].大连:大连理工大学,2016. [13]潘永生.提高航空电机用电刷寿命的试验研究[J].碳素,2016,1(4):33-38. [14]刘佳昌,牛天福,罗恒森.电机寿命分布的数学模型[J].哈尔滨电工学院学报,1995,18(4):472-475. [15]张烨,康劲松,房立存.驱动电机系统故障机理及可靠性分析[J].机电一体化,2008,12(2):64-68. [16]闵远亮.电动汽车驱动电机寿命预测及可靠性测试方法的研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2011. [17]吕军,杨琦,罗建军,等.Visual C++与面向对象程序设计教程[M].北京:高等教育出版社,2003:243-263. [18]陈国建,杨国祥,唐清荣.Visual C++范例开发大全[M].北京:清华大学出版社,2010:58-131. Design of MLC Motor Life Warning System for Siemens Accelerator |