基于全面规范化生产维护理论的多源治疗设备管理模式改进与应用研究

目的:构建医疗设备全面规范化生产维护(TnPM)管理模式,探讨其在多源治疗设备管理中的应用价值。方法:按照自我管理、节约高效和动态改进的原则,构建多源治疗设备全生命周期管理体系的TnPM管理模式。选取2020年1月至2023年6月空军军医大学第二附属医院整形烧伤科临床在用的22台多源治疗设备,根据管理模式不同分为对照组(16台)和观察组(18台,包括对照组12台和新增加的6台),对照组实施传统管理模式,观察组采用TnPM管理模式,对比两组设备运转质量、设备综合效率和队伍管理能力。结果:观察组设备故障率为(4.82±0.21)%,低于对照组,自修率、维护率和操作规范率分别为(91.63±3.59)%、(96.60±2.47)%和(97.31±1.54)%,均高于对照组,其差异有统计学意义(t=2.434、5.246、4.525、5.311,P<0.05);观察组设备可用率、表现指数比值及质量指数比值分别为(90.82±2.78)%、(97.03±2.24)%和(97.85±1.26)%,均高于对照组,其差异有统计学意义(t=6.231、4.671、5.997,P<0.05);观察组设备涉及的人员岗位职责认知、设备基础理论、使用保障水平的考核成绩评分和管理效率分别为(93.95±2.81)分、(91.45±2.47)分、(90.75±2.54)分和(93.08±3.34)%,均高于对照组,其差异有统计学意义(t=2.831、3.979、6.472、4.001,P<0.05)。结论:TnPM管理模式能够改善设备在临床患者治疗中的运转质量,降低故障发生率,提升设备综合效率和临床服务水平,促进管理人员队伍建设。

面向FANUC机器人的多源异构设备数据采集系统

为解决FANUC机器人工作状态及工作环境中多源异构设备的数据采集问题,文章设计并实现了面向FANUC机器人的多源异构设备数据采集系统。系统硬件基于ESP8266、BME680及NI-SUB9006等异构设备进行多源数据采集,软件基于Python的Django框架进行开发,并实现数据聚合可视化展示。系统验证使用JMeter进行高负载的瞬时和持续并发压力测试,分析测试结果可知系统具备良好的可用性和可靠性,满足复杂场景下的多源异构设备数据采集需求,为机器人数据采集系统实现多源异构设备的集成提供参考。

岩体多源声学设备在地压与顶板灾害监测防控中的应用

随着矿山开采深度增加,井下开采条件趋于复杂,开采过程中易形成冒顶、片帮、塌方等地压问题。岩体多源声学监测技术是利用声学设备对岩石材料内部破裂信号与多源外界扰动的声学信号进行监测与分析,对岩石材料内部的动态破坏行为进行无损检测的技术。相对其他监测设备具有频段广、震源定位精度高、精准辨识危险区域、失稳灾害多指标联合预警的特点,特别是变“噪”为“用”,将大量爆破、凿岩等噪声信号经过定位和辨识后用于波速场成像,能够突破传统监测方式“点”和“线”监测的技术缺陷,实现了向“场”和“体”监测与识别的转变。在分析岩石材料内部破裂信号与多源外界扰动声学信号传播原理的基础上,将课题组自主研发的岩体多源声学监测系统应用于陕西震奥鼎盛铅锌矿与金川集团二矿区。采用波速场成像与岩体多源声学参数对采空区顶板和充填体顶板稳定性进行了实时监测与分析,总结了该系统在地压与顶板灾害监测防控方面的应用成果,构建了地压与顶板失稳灾害识别和预警建议体系。研究表明:通过岩体多源声学监测系统对监测区域进行波速场成像并结合岩体多源声学参数分析,可以直观且有效地在监测区域中发现波速场与岩体多源声学参数的异常位置,并实时反映开采过程中顶板的健康状况,对灾害监测防控起到了至关重要的作用。值得注意的是,即使监测结果暂时显示顶板较为稳定,但是其稳定性会受开采流程、充填体下沉和分层等影响,进一步可能会有能量、震级较大的事件发生。因此,需要将现场实际情况、开采计划与岩体多源声学参数变化情况相结合,并在现场排查相关隐患,结合集中领导组织与统筹安排管理,提升矿山灾害多源声学智能监测与预警水平。

多源机电设备融合技术在服务区功能提升改造工程中应用分析

现如今,服务区作为人们出行和休息的重要场所,在交通、餐饮、住宿等方面发挥着重要的作用。随着交通网络的不断发展和人们出行需求的增加,服务区的规模和功能也在不断扩大和完善。然而,服务区管理面临着诸多挑战,包括交通拥堵、资源浪费、安全问题等。为了解决这些问题,多源机电设备融合技术成为了提高服务区管理效能和质量的一种重要手段。通过将来自不同数据源的信息进行集成、融合和分析,可以帮助管理人员更好地了解服务区运营情况,及时做出决策和优化措施。

物联泛感知融合平台的研究与设计

针对传统物联网因多品类物联网设备难接入、难编解码、难扩展,采集数据难处理、无法有效感知关键数据、缺乏支撑管控手段等问题,首先从物联感知接入、业务管理、输出管理三方面研究物联感知平台的实现,然后融合自主可扩展多源设备接入技术、云边协同采集网关泛适用技术、低代码化多源数据预处理及支撑技术等,最后设计物联泛感知融合平台,实现不同设备之间的快速接入,以及多元数据的融合和协同处理,使设备能够适应不同的环境和数据变化,构建高效、可靠的多模态感知应用,拓展物联网应用场景,提高感知系统的智能化水平。所设计的平台可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智能制造、智能健康等领域多物联网设备接入的场景中。