【摘 要】
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针对医疗设备电路板结构设计复杂,传统故障诊断方法过度依赖图纸等技术资料和维修专家个人技术经验,导致维修贵、维修难等问题,提出一种基于数据驱动的无图纸故障智能诊断方
【机 构】
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陆军军医大学第二附属医院医学工程科
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0103100),军队卫勤专项资助项目(20WQ005)
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针对医疗设备电路板结构设计复杂,传统故障诊断方法过度依赖图纸等技术资料和维修专家个人技术经验,导致维修贵、维修难等问题,提出一种基于数据驱动的无图纸故障智能诊断方法。在未知电路图纸信息以及电路板工作原理的前提下,模拟电路板不同故障状态,采集各外部接口引脚电信号作为原始故障数据;对故障数据进行预处理,并划分为训练集及测试集;使用机器学习的方法构建基于单层长短时记忆网络的故障智能诊断系统,利用Python编程进行模型训练,系统输出训练过程准确率及损失曲线。结果表明,该方法能实现对电路板故障的诊断分类,准确率达
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