在醫(yī)院血液科的護(hù)理中,需要實(shí)時(shí)進(jìn)行血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障分析,為了提高血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障自動(dòng)診斷能力,提出一種基于頻譜特征分析的血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障自動(dòng)診斷方法。構(gòu)建血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障信號(hào)采集模型,對(duì)采集的血流動(dòng)力學(xué)輸出壓力特征、脈動(dòng)特征以血流沖量等特征量進(jìn)行聯(lián)合特征分析,結(jié)合關(guān)聯(lián)譜分析方法進(jìn)行血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障信號(hào)各頻率分量檢測(cè)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障信號(hào)的頻譜特征分析,根據(jù)頻譜差異性進(jìn)行故障辨識(shí)和診斷。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障診斷的準(zhǔn)確性較高,自動(dòng)化水平較好。 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化與儀器儀表. 2020,(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障信號(hào)采集模型

在Matlab仿真環(huán)境中分析血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器中故障檢測(cè)的性能,血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障特征的初始采樣頻率f0=1 kHz,對(duì)故障樣本序列的采樣時(shí)長(zhǎng)T=0.1 s,故障信號(hào)檢測(cè)的輸出調(diào)頻頻率為200 Hz的調(diào)頻波,血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障調(diào)制的上變頻為60 Hz,下變頻為50 Hz,梯度特征分布系數(shù)為0.45,其它參數(shù)設(shè)定為σ0=0.2,β=5,m0=0.9,根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器的故障自動(dòng)診斷識(shí)別,得到故障數(shù)據(jù)采樣樣本分布如圖2所示。取其中 8800 個(gè)樣本作為測(cè)試集,讀取并存儲(chǔ)輸出文件中的通道數(shù)據(jù),在輸入電流為0和1.6 A的情況下,進(jìn)行故障診斷,得到診斷輸出如圖3所示。

取其中 8800 個(gè)樣本作為測(cè)試集,讀取并存儲(chǔ)輸出文件中的通道數(shù)據(jù),在輸入電流為0和1.6 A的情況下,進(jìn)行故障診斷,得到診斷輸出如圖3所示。分析圖3得知,采用本文方法能有效提取血流動(dòng)力學(xué)檢測(cè)裝置轉(zhuǎn)換器故障樣本的異常譜特征量,實(shí)現(xiàn)故障的智能診斷,測(cè)試診斷效能,得到結(jié)果見表1。


本文編號(hào)：3255608