基于神经网络的螺旋断层放疗设备先兆故障诊断模型

• 作者: 刘洋
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 关键词: 神经网络 螺旋断层 放疗设备 先兆故障 诊断模型
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 理论创新|THEORETICAL INNOVATION
• 页码范围: 56-59,63
• 页数: 5页
• 分类号: TP202|R318.06
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.04.056

摘要

目前螺旋断层放疗设备先兆故障诊断模型,未曾分析螺旋断层放疗设备先兆故障信号,导致故障诊断模型诊断螺旋断层放疗设备效率低,误差率高,为此提出基于神经网络的螺旋断层放疗设备先兆故障诊断模型.根据螺旋断层放疗设备,时域和频域之间变换的桥梁,分析螺旋断层放疗设备先兆故障信号,利用神经网络,对故障信息的学习、记忆、识别和推理能力,建立设备先兆故障诊断模型,诊断螺旋断层放疗设备先兆故障.实验结果表明:确定螺旋断层放疗设备结构、模型运行环境、训练样本、故障诊断指标计算公式和设备故障位置,改变迭代次数和测试样本数据数目,对比三组模型,对螺旋断层放疗设备先兆故障诊断效果、诊断效率和诊断指标,此次研究的螺旋断层放疗设备先兆故障诊断模型,诊断螺旋断层放疗设备,具有较快的故障诊断效率,较低的故障诊断误差率,以及较高的召回率.