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基于故障树与贝叶斯网络的呼吸机故障智能诊断

         

摘要

为了快速准确地找出呼吸机故障原因,迅速排除故障,恢复设备的正常运行,本文采用基于故障树和贝叶斯网络的方法对呼吸机常见故障进行分析.首先通过对呼吸机结构原理的综合分析,结合文献案例搭建呼吸机故障树,进行定性分析;利用贝叶斯网络对呼吸机故障进行定量分析;最后用实际维修案例进行验证.结果表明,该方法得到的推理结果与实际结果相符性达到84.54%,为建立呼吸机故障静态数据库并进行故障智能诊断提供了理论依据,具有一定的推广价值.

著录项

  • 来源
    《中国医学物理学杂志》 |2021年第9期|1129-1135|共7页
  • 作者单位

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院医学工程科 重庆400000;

    中国人民解放军第32572部队 贵州安顺561000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 仪器、设备;
  • 关键词

    呼吸机; 故障树分析; 贝叶斯网络; 故障诊断;

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