X射线管故障预兆检测装置、X射线管故障预兆检测方法及X射线摄像装置

摘要

学习部(25)在学习模式时通过由从传感器单元(13)得到的频率成分数据(Fa)和状态数据(x，y，z，T，θ)组成的数据的聚类分析来生成簇，异常度计算部(26)计算到故障预兆检测模式时得到的频率成分数据(Fa)和状态数据(x，y，z，T，θ)组成的数据的簇表面为止的距离中的最小值作为异常度(Sd)，故障预兆判定部(27)通过将该异常度(Sd)与既定的阈值相比较来判定X射线管(12)的故障预兆。