飞利浦V60无创呼吸机故障图像分析与解决方案研究

我院重症监护室V60无创呼吸机在使用期间频发故障,本课题组经对2023年3月—7月期间的故障图像、数据、工作原理及系统组成进行深入分析,发现“主报警失败”和“100A”故障报警代码的具体原因。针对故障问题,本课题采取更换隔音棉材料、固定通讯电缆线的方式,并实施预防性维护计划。改进措施实施后,同类型故障报修率大幅下降,显著提升了呼吸机的稳定性和可靠性。此外,本课题组的研究成果还为生产厂家提供了产品改良建议,为未来无创呼吸机的设计和管理提供了新思路。

掘进机故障自动诊断系统的设计及应用分析

针对矿用掘进机存在工作环境恶劣,日常维护效果差,易突发故障,且故障较难排除严重影响矿井正常快速掘进的问题,基于掘进机机电控制系统的工作原理及主要故障分类,设计出一种新的自动诊断掘进机故障的系统,该系统主要是基于智能监测,结合案例推理与规则推理,来自动监测、诊断掘进机运行情况,并进行故障报警,经实际应用发现:应用该系统后掘进机的故障率可降低89.2%,排除故障时间可缩短92.4%,降低了掘进机运行维护成本,更好地保障了掘进机的安全稳定运行。

MAQUET SERVO-S呼吸机故障分析二例

呼吸机作为生命支持类设备,为患者提供机械通气、呼吸支持的通气治疗,是各临床学科重症病房及院前急救的必配设备。随着呼吸机使用时间、频次的增多,各类故障显著增加。临床工程师应熟练掌握呼吸机的工作原理,具备扎实的呼吸机维修能力。MAQUET SERVO-S呼吸机为近年来我院应用较多的呼吸机类型之一,现以MAQUET SERVO-S呼吸机为例,通过对其工作原理以及使用中出现的故障、维修经验进行总结分析,旨在为同行提供参考。

基于机液联合仿真模型的闸门启闭机故障注入及诊断研究

为了对含故障特征的弧形闸门系统运行信号进行评估和故障诊断研究,基于某弧形闸门试验平台检测数据,建立弧形闸门启闭机构的机液联合仿真模型,进行模型相似度分析和修正。通过基于闸门实时开度反馈信号闸门状态控制策略对闸门进行工作状态的控制,提高了仿真效率和稳定性,获得更符合实际的状态特征。在模型中注入液压系统与机械系统故障,分析故障对闸门运行信号产生的影响。为了充分体现故障特征信息,选取多个信号进行融合并调整权重分配,基于加权多通道数据融合方法解决了故障识别精度波动大的问题,为了提高网络模型的泛化能力,在网络模型中加入残差结构进行优化,基于迁移学习的卷积神经网络解决了故障识别精度低的问题。结果表明,构建的模型可以表现出弧形闸门工作过程中重要信号比如压力、流量、振动等信号特征的动态变化;使用改进后的加权多通道数据融合的基于残差结构优化的神经网络准确率达到了97.17%。

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。

基于ICEEMDAN与POA-SVM的感应电机故障诊断

针对感应电机定子电流故障特征提取困难,支持向量机(SVM)惩罚系数c和核函数参数g的选择对诊断结果影响较大等问题,提出一种改进自适应噪声平均总体经验模态分解(ICEEMDAN)与鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量机(POA-SVM)相结合的感应电机故障诊断方法。首先,利用ICEEMDAN经陷波器滤除工频的定子电流获得一系列固有模态函数(IMF);然后,选取各状态信号的前7阶IMF分量并计算能量熵作为故障特征向量;最后,将故障特征向量输入POA-SVM模型得到诊断结果。通过仿真软件Ansoft/Maxwell建立电机模型来获得电流数据,诊断准确率达到了100%,实现了感应电机的故障诊断。为进一步验证诊断方法的优越性,搭建电机故障模拟试验台来采集电流信号,结果表明,该方法在空载、半载和满载3种负载情况下诊断准确率均可达到97.5%以上,与其他故障诊断方法相比,所提方法对感应电机电气故障具有更好的识别能力。

船舶低速机故障预测与健康管理技术研究及应用

为了提高船舶低速机运行的稳定性和可靠性以及船舶航行安全性,构建了船舶低速机故障预测与健康管理系统,利用GT-POWER软件搭建了低速机仿真模型数据库,提出了基于性能仿真、油液分析以及振动分析相融合的故障诊断方法。以此为基础,成功研制出船舶低速机故障预测与健康管理系统并完成台架试验,自主设计和开发的系统样机及客户端已成功应用于某6.2×10^(4)t多功能纸浆船,安全稳定运行超过6000 h,完成了相关实船验证,实现了对船舶主机的全生命周期管理,该系统为智能船舶的安全运维开辟了新的方向,对智能船舶的建设具有积极的推动和引导意义。

基于LSTM-PSO-SVM的船用LNG双燃料发动机故障预测

针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯性权重改进PSO算法对SVM参数进行寻优,以提高其寻优能力和收敛速度;改进的LSTM-PSO-SVM融合模型可实现对设备故障状态的快速、准确预测。通过对某船用LNG双燃料发动机的故障预测仿真,结果表明上述模型具有更高的故障识别准确率和更快的识别速度,能够准确预测船用LNG双燃料发动机潜在故障。

MAQUET SERVO-s呼吸机故障维修三例

呼吸机是一种能人工替代、控制或改变机体正常自主通气功能的设备,具有呼吸支持和呼吸治疗等功能。呼吸机可帮助患者增加肺通气量,使肺间歇性膨胀、增进氧合、降低二氧化碳潴留、改善呼吸,被广泛应用于临床急救复苏、重症监护病房、手术麻醉等多种场景,是重要的急救及生命支持类设备[1]。呼吸机作为挽救和延长患者生命的重要医疗设备,一旦发生故障,将直接影响临床治疗效果和抢救成功率。因此,确保呼吸机正常运行至关重要。MAQUET公司生产的SERVO-s呼吸机采用模块化设计,具有操作简单、易于维护和清洁消毒等特点。我院共有34台MAQUET SERVO-s呼吸机,现将实际维修中遇到的3例故障维修过程介绍如下,供同行参考。

特高压输电系统用同步调相机故障诊断方法

同步调相机故障诊断过程中,受噪声信号的影响,容易造成诊断精度不佳,加重了电网运行负担。为此,提出特高压输电系统中的同步调相机故障诊断方法。该方法通过分析调相机轴承机械振动,采集故障状态下调相机轴承机械振动超标产生的振动信号,并利用集合经验模式分解消除信号噪声,获取波形更为平滑的优化信号。通过计算信号模态分量中心频率对应的能量熵获取振动信号特征,并将信号特征作为训练样本输入支持向量机中,实现特高压输电系统用同步调相机故障诊断。实验结果表明:应用所提方法后的断路点α、断路点β和断路点γ的诊断结果与对应点位的电流和电压实际波形基本吻合;所提方法在a、b、c三组短路点检测到的谐波电流幅值与实际谐波电流幅值在各峰值处的重合率较高。说明所提方法断路故障和短路故障的诊断性能均较好,有利于确保特高压输电系统的稳定运行。

基于纹理分析的柴油发动机故障诊断方法

柴油发动机故障特征提取是对其故障识别过程中的关键步骤,直接关系到识别的准确性和时效性。将纹理分析理论应用于柴油发动机故障特征提取,提出基于改进层次分解(Modified Hierarchical Decomposition,MHD)和灰度图像处理的故障特征提取方法。使用MHD将单个一维的振动信号样本分解为多个一维子信号并分别转换成灰度图像;加速分割测试获得特征(Features from Accelerated Segment Test,FAST)算法被用于检测灰度图像的特征点;通过Gabor滤波器组的实部对图像进行卷积,利用特征点的响应计算直方图作为特征向量。为检验通过该方法提取的故障特征对柴油发动机不同故障类型的识别能力,引入非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障状态识别。通过实验台开展预置故障实验,将提出的方法与传统方法对比。实验结果表明:该方法的故障诊断准确率最高,为开展柴油发动机故障诊断提供一种新的思路。

基于DBN的离子注入机故障诊断方法研究

国产半导体制造工艺的发展越来越受到重视,但是设备的故障常常会对工业生产造成阻碍。在这种背景下,通过学习大量的故障数据并自动提供准确的诊断结果的人工智能技术,已经得到了广泛的应用。本研究提出了一种基于深度置信网络(DBN)的故障诊断方法,旨在识别离子注入机的故障类型,以便操作人员定位具体故障位置并实施维修。然后,用六种故障和正常情况总共七种健康状态来评估模型性能。通过实验,深度置信网络模型在离子注入机上的识别正确率为98.66%,准确率及收敛速度均优于传统的机器学习算法。该方法对于复杂结构数据的建模具有强大的能力,在半导体设备故障诊断领域具有应用潜力,有望在国产半导体制造工艺中提高设备可靠性和生产效率。

应用优化DHKELM的柴油机故障诊断方法

为准确、高效地对柴油机故障进行诊断,提出应用优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine, DHKELM)的柴油机故障诊断方法。该方法以各样本的频谱幅值作为故障特征,归一化处理后作为DHKELM模型的输入,从而实现对柴油机各故障状态的识别。相较极限学习机,该模型具有更深层次的结构,引入了混合核函数以及自动编码器,可以准确区分易混淆的故障类型,提高诊断准确率。针对DHKELM模型中各个超参数难以确定的问题,提出利用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)对模型中各超参数进行寻优,充分发挥模型的故障诊断性能。实验结果表明,在实验室实测数据中,所提方法较传统方法具有较好的故障诊断精度,为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。

掘进机故障监测预警研究

针对掘进机运行故障识别速度慢、准确性低的问题,研究掘进机故障监测预警方法。在对掘进机控制逻辑和结构进行分析的基础上,总结掘进机常见故障类型和表现,提出一种掘进机故障监测预警系统。对掘进机故障监测预警系统的架构和应用进行了分析,实际应用表明,这一系统对掘进机故障的响应时间为2.72 s,对故障的识别率达到98.4%,能够将故障排除时间缩短93.2%,有效提高掘进机的运行稳定性。

基于声振信号的电机故障诊断方法

电机在工作时产生的异常噪音往往表明电机存在潜在故障或处于不良的工作状态.本研究提出了一种基于振动信号分析的电机异音检测方法,该方法通过安装加速度传感器和麦克风等设备采集电机运行时的振动信号数据,并对采集到的振动信号进行信号处理和特征提取.接着构建一个分类模型,利用支持向量机算法对提取的特征进行训练和分类.实验结果表明,该方法在检测电机异常噪音方面展现出良好的性能和准确性.大量实际电机运行数据测试结果表明该方法能够有效地判断电机是否存在异常噪音,并提前预测潜在故障.

掘进机故障信号特征提取算法研究

在煤矿开采过程中悬臂式掘进机得到广泛的应用。随着煤矿智能化的发展,井下工作面逐渐向无人化或者少人化发展,因此造成对于掘进机故障部位的损坏不能及时发现。针对掘进机无法准确定位故障的问题,对掘进机的常见故障特性进行简要分析,对Hilbert-Huang变换方法的屏蔽信号算法进行了改进,得到了能够准确表征故障特征的能量特征提取算法。通过仿真对比分析了传统屏蔽信号算法与改进屏蔽信号算法,验证了改进屏蔽信号算法的优越性。

德尔格Evita系列呼吸机故障维修2例

1故障一故障现象:“氧浓度过高”报警。故障分析与排除:首先标定氧电池,标定通过,排除氧电池故障。进一步检查氧气红宝石阀是否漏气。用水路法确定静态下的红宝石阀不漏气。动态情况下,设置Vti为500,实测值Vte稳定在480左右,工作正常,排除红宝石阀故障。根据EVITA 4的标定原理,怀疑标定回路故障。断掉空气,用纯氧进行标定,可标定成功。接回空气后,再次标定,出现氧浓度过高故障。由此可以确定,标定回路混进空气.

OptiFlex持续被动运动机故障维修三例

持续被动运动(continuous passive motion,CPM)机是一种可帮助关节手术后患者恢复健康的仪器。骨科患者关节手术后需长时间制动,关节周围组织会变得僵硬,形成疤痕组织,进而导致关节活动受限。CPM机通过预定的弯曲程度和速率对关节进行长时间的重复运动,可促进关节周围组织的愈合及再生,减轻术后固定和创伤对关节的损伤,被广泛应用于骨科全膝关节置换术和前交叉韧带手术后的修复治疗[1-2]。

德尔格Fabius系列麻醉机故障维修三例

麻醉机是一种可对多种气体和挥发性麻醉药物进行精确输送和调控的Ⅲ类高风险医疗设备。麻醉机是临床麻醉的重要设备,用于实施全身麻醉、供氧及进行辅助或控制呼吸[1-2]。随着医疗技术的不断发展,麻醉机已广泛应用于各类手术中,其运行质量与使用安全对于患者的生命健康具有重要影响。因此,需要高度重视麻醉机的维修保养,确保其处于良好的工作状态。德尔格Fabius系列麻醉机采用电动电控的工作方式,包括Fabius Plus/Plus XL/Tiro/GS等一系列机型。该系列麻醉机因控制精准、工作稳定,深受临床好评。

德尔格Evita XL呼吸机故障维修五例

呼吸机是用于辅助患者呼吸或替代患者自主呼吸的现代医学救治设备,可通过设定参数有效控制患者的呼吸频率与潮气,进而改善其通气功能,增加血氧含量,促进患者康复。因此,呼吸机是挽救及延长患者生命的关键设备。当呼吸机发生故障时,需及时处理,若处理不当可在短时间内危及患者的生命安全。医工人员需定期对呼吸机进行维护保养,及时发现安全隐患,快速解决设备故障,保证患者的生命安全及呼吸机的治疗效果。