目前對(duì)麻醉呼吸機(jī)活瓣關(guān)閉不全故障檢測(cè)結(jié)果存在較大誤差率,因此,提出基于進(jìn)化算法的麻醉呼吸機(jī)活瓣關(guān)閉不全故障自動(dòng)檢測(cè)。從麻醉呼吸機(jī)運(yùn)行過程中隨機(jī)提取變異故障參數(shù),生成故障數(shù)值初始種群,得到其參數(shù)值。按照時(shí)間周期延拓的離散變化提取故障特征,隨后利用進(jìn)化算法對(duì)特征數(shù)據(jù)合集擴(kuò)散概率計(jì)算,使擴(kuò)散故障因子聚集,從而完成故障因子進(jìn)化自動(dòng)檢測(cè)。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),通過對(duì)比基于進(jìn)化算法的麻醉呼吸機(jī)活瓣關(guān)閉不全故障自動(dòng)檢測(cè)與基于網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)的麻醉呼吸機(jī)活瓣關(guān)閉不全故障自動(dòng)檢測(cè),分析兩種檢測(cè)方法辨識(shí)誤差,證明研究有效性。 

【文章來源】：自動(dòng)化與儀器儀表. 2020,(10)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

辨識(shí)誤差對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3262457