基于呼吸机传感器系统故障关联的失效率和可靠性研究

目的 针对呼吸机使用过程中存在的故障率高、危害性强等问题,分析呼吸机传感器系统故障关联,探究呼吸机传感器系统的失效率和可靠性,为呼吸机预防性维护提供参考。方法 选取2010—2022年间我院及原厂工程师提供的单一型号呼吸机传感器系统相关维修工单为研究对象,使用伽马分布模型和参数估计方法,选取拟合优度检验、K-S检验,拟合优度评价指标包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差对模型进行验证分析。结果 呼吸机6种故障点K-S检验统计量D值分别为1.99×10^(-2)、2.98×10^(-2)、4.03×10^(-2)、4.06×10^(-2)、3.13×10^(-2)、6.22×10^(-2),拟合优度检验统计量χ2分别为396.95、601.01、23.25、13.94、52.35、5.55。除气体混合压力传感器故障外,各故障点模型计算值与实际值分布相同,差异具有统计学意义(P<0.05)。6种故障点平均故障间隔时间、可靠性均值时间以及极值时间均与实际结果基本保持一致。结论 基于伽马理论的故障分布模型,可对呼吸机传感器系统的故障分布、失效率以及可靠性进行有效分析,为制定有针对性的预防性维护方案提供循证依据。

基于微控制器的风速风向传感器系统设计

提出了一种基于惠斯通全桥电路的热式风速风向传感器系统设计方案。传感器芯片结构利用ANSYS软件进行了热学和电学的耦合仿真,并进行了结构优化。芯片采用剥离工艺在陶瓷衬底上加工而成,利用直接安装技术对传感器进行封装。系统采用恒温差工作原理进行控制,热温差工作原理测量风速和风向。系统中微控制器集成的电流型D/A对传感器恒温差控制模式的初始状态进行设定,同时补偿环境温度的变化造成的输出信号的漂移,使得系统的工作温度扩展到-40-60℃。热温差检测模式利用位于片上的8个温敏元件构成两路惠斯通全桥电路连接,这种设计在保证灵敏度的同时提高了其测量范围。本系统的微控制器集成了大量模拟和数字模块,减少片外元件使用量,大幅缩小系统体积,同时能够提高测量系统的测量精度及可靠性。通过风洞测试表明,该系统能够完成360o风向检测,精度达到3°,风速的检测范围达到35 m/s。

可重构传感器系统关键技术研究

文中研究了面向复杂环境感知的传感器系统可重构技术,并提出了具体的系统实现方案。该论文的主要工作包括:提出了面向环境参数动态感知的任务需求,设计了“协议转换单元+传感器管理服务平台”的系统结构模型,针对传感器系统设备动态识别与驱动/设备加载、感知设备硬件接口优化配置、感知数据解析与标准化转换等关键技术做出相应解决方案,并基于这些技术研制了面向复杂环境感知的可重构传感器系统,进行了详细测试验证。文中的研究成果有效提升了在突发情况下,面对复杂环境传感器的部署效率,为研究具备动态适配、快速重构典型特征的传感器系统提供了理论支持和工程应用价值。

分布光纤喇曼光子传感器系统的一种解调方法

本文提出一种新的解调方法，在ＤＯＦＲＰＳ（分布光纤喇曼光子传感器）系统中采用Ｒａｙｌｅｉｇｈ散射ＯＴＤＲ（光学时域反射）曲线解调Ｒａｍａｎ散射ＯＴＤＲ曲线，提高了系统的测温灵敏度、测温精度，扩展了系统的功能，在２ｋｍ光纤上可实时测量１０００个点的温度、应力和压力；在系统中设置了光纤取样环，确定系统的修正系数，通过计算机进行实时修正，提高了测量稳定性，实验结果与理论分析一致，系统的测温精度达±１℃．

数据融合方法在单传感器系统中的应用

为了提高数据处理的精度 ,提出了一种适用于单传感器系统的数据融合方法。该方法先将来自单传感器的n个样本观测值细分成 k组 ,并把各细分组所对应的样本均值假想为来自 k个不同传感器的样本观测值 ,借助于极大似然函数估计法导出数据融合公式。基于该融合公式 ,证明了在单传感器系统中 ,当样本观测值一定时 ,分组数据融合的估计效果优于单组算术平均的估计效果 ;若再细分原有的分组 ,则细分后的融合估计效果优于细分前的融合估计效果。

基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法

提出了基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法。B样条函数良好的逼近性能保证了建模精度; B样条基函数的递推定义及最小二乘的无矩阵求逆递推使建模简单易行;当数据呈矩形网格分布时,运用降维处理降低了计算复杂度。理论分析、仿真及实际传感器数据处理结果表明,B样条递推最小二乘方法能够有效地提高非线性MISO传感器系统建模的精度、稳定性以及运算效率。方法易于在微处理器上实现,适合在线建模应用。

监测变压器绕组热点温度智能模糊传感器系统的研究

基于模糊神经网络技术构造了智能模糊传感器系统 ,并用于监测大型电力变压器绕组热点温度。模糊神经网络技术为智能模糊传感器系统设计提供了强有力的技术支持。进行了实验研究 ,结果表明 ,智能模糊传感器系统测试结果令人满意。

分布式光纤传感器系统的稳定性研究

分布式光纤传感技术是适应现代工程技术的迫切需要而发展起来的一类全新的传感技术 ,其稳定性是该技术能得到广泛应用的基本保证。文章系统分析了影响分布式光纤传感器稳定性的因素。

被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联新算法

针对被动传感器系统中的数据关联问题,提出了一种新的被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联算法。该算法首先利用候选关联的方位角建立检验统计量,进行方位的粗关联,排除一部分虚假候选关联,减少计算量;再对保留的候选关联进行交叉定位,计算每个交叉定位点与各个目标的关联概率;同时对相应的候选关联建立模糊关联度,来修正目标的关联概率,最后采用最大值搜索方法得到各个目标的正确关联。仿真结果表明,该方法可以快速、准确的排除虚假定位点,能够有效的对多个目标进行跟踪。

多被动传感器系统四时差量测数据关联算法

针对已有四时差数据关联算法在多目标环境下性能较差的不足,提出一种基于新关联度的局部最优数据关联算法,并在此基础上,进一步提出基于统计量检验的两级数据关联算法,给出各种算法的复杂性分析.与已有四时差数据关联算法相比,新关联度算法目标正确关联率高,而所提两级数据关联算法除具有上述优点外还具有运算复杂性较低的优点,仿真实验验证了新算法的可行性与有效性.

分布式多传感器系统航迹关联算法评述

根据计算速度、存贮量、通讯量、正确关联率、适应环境、对局部跟踪器和参数设置要求等几个方面,采用定量与定性相结合的方法,综合比较和评价独立序贯法、相关序贯法、独立双门限法、相关双门限法、MKNN法、第一类模糊双门限法、第二类模糊双门限法和模糊综合法等8种新的航迹关联算法的优劣,并重点讨论它们的差异和特点。同时把它们与最近邻域法、加权法、修正法和KNN算法这4种经典方法进行全面比较。

嵌入式公路健康监测传感器系统设计

针对公路健康监测系统监测参数多、监测范围广、实时性要求高及有线监测布线困难且易损坏等特点,设计了一种无线传输的嵌入式公路健康监测系统。该系统采用三层式结构设计,由数据采集节点、中继节点及监测中心组成;利用多传感器集成技术、单片机智能控制技术及组态王控制系统开发技术等进行软硬件构建,通过无线射频技术和数据传输装置(DTU)模块进行层间通信,最终实现对路基内部温度、湿度、压力、应变及加速度信息的实时采集与处理。初步实验结果表明:系统在4km范围内工作稳定可靠,可以满足中远距离公路监测传输需要。

基于光纤通信技术的物联网传感器系统

物联网是当前的研究热点,针对当前物联网稳定性差、可靠性低的缺陷,提出一种光纤通信技术的物联网传感器系统。该系统采用光纤传感器作为数据采集节点,可以实时监控目标的状态,同时采用Zig Bee技术进行传感器通信协议,在降低系统通信成本时,获得了较好的通信效果,将系统应用于火灾检测中,结果表明,该系统的数据丢包率相当低,可以保证数据准确发送到目的地,可以正确描述火灾变化状态,提高了火灾检测正确率,达到了预期的目标。

分布式多传感器系统的最佳检测和性能

提出了多传感器分布式检测系统在Neyman Pearson(N P)准则下融合规则和各局部判决规则之间协调关系的理论分析方法 ,完整地给出了两种次最佳系统和全局最佳系统判决规则的理论推导 ,并籍此理论对上 3种系统进行了瑞利信道的仿真及性能比较 ,结果表明分布式检测中全局最佳系统的检测性能和接收机特性均优于两种次最佳系统 .

异类多传感器系统中基于跟踪质量的辐射控制研究

提出了基于跟踪质量的二种雷达辐射控制方式 ,给出了基于辐射控制的异类多传感器系统管理与综合方法 ,通过仿真对基于不同辐射控制方式的多传感器系统目标跟踪性能进行了分析 。

提高分布光纤温度传感器系统稳定性的方法

简要介绍了分布式光纤温度传感器系统的工作原理 ,分析了引起系统不稳定的主要因素 ,提出了提高系统稳定性的方法 ,最后比较了提高系统稳定性的几种方法的效果 .

智能传感器系统非线性校正的神经网络法

研究了智能传感器系统的非线性特性,给出了非线性校正系统的通用模型,并应用函数链神经网络(FLNN)作为非线性校正环节实现智能传感器系统的非线性校正。仿真结果证明这种方法是非常有效的。

用于实时、动态检测多组分气体的多传感器技术与电化学传感器系统

依据待测多组分气体交叉反应的动力学特性和暂态电化学原理,融合计算机控制的快速电势调制方法,提出并建立了基于单个气敏微电极的多传感器技术,构建了一类新的电化学多组分气体传感器系统。该系统既保持了电化学传感器的优点,又具备信息采集和处理的能力,成功地将单个气敏电极对多组分气体交叉敏感的致命缺陷转化为快速同时检测多组分混合气体的动力学条件加以利用,用单个气敏元件(电极)实施多组分气体的实时、动态检测。本文还就传感器系统的暂态电化学响应机制、检测精度、测量速度和连续检测的长期稳定性作了讨论。

多传感器系统最优决策融合的熵方法

根据多传感器最优决策融合的信息模型提出了多传感器决策融合熵的概念；推导了多传感器系统最优决策融合的熵规则．分析了该方法对融合系统的可靠性和虚警率的影响。

基于通信故障的多传感器系统融合估计算法研究

在实际多传感器动态系统中,气候、机械故障以及人为等因素都可能使系统中某些传感器以及线路出现故障,从而导致正常的融合算法(本文是指通信正常情况下的无反馈层次结构融合算法)无法正常运行.本文对某些传感器出现通信故障的多传感器动态系统进行了研究,通过改进现有的系统框架,提出了一种新的融合估计算法.该算法能够自动地对发生故障的传感器进行实时跟踪和检测,并做出相应的处理,从而保证系统能够继续正常工作.新算法具有很高的灵活性和实时故障处理能力,最后计算机仿真证明了该算法的有效性.