針對(duì)醫(yī)療設(shè)備電路板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜,傳統(tǒng)故障診斷方法過(guò)度依賴圖紙等技術(shù)資料和維修專家個(gè)人技術(shù)經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致維修貴、維修難等問(wèn)題,提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無(wú)圖紙故障智能診斷方法。在未知電路圖紙信息以及電路板工作原理的前提下,模擬電路板不同故障狀態(tài),采集各外部接口引腳電信號(hào)作為原始故障數(shù)據(jù);對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并劃分為訓(xùn)練集及測(cè)試集;使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建基于單層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的故障智能診斷系統(tǒng),利用Python編程進(jìn)行模型訓(xùn)練,系統(tǒng)輸出訓(xùn)練過(guò)程準(zhǔn)確率及損失曲線。結(jié)果表明,該方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)電路板故障的診斷分類,準(zhǔn)確率達(dá)89.99%,效率較高,可靠性強(qiáng)。

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【部分圖文】：

圖1 長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

圖1中，it、ft和ot分別表示輸入門、遺忘門和輸出門；xt表示輸入單元；at表示新的候選向量單元；ct表示單元狀態(tài)；ht表示狀態(tài)輸出單元；代表對(duì)應(yīng)元素相乘；W、U和b分別表示網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣和偏置向量。各門限、單元及狀態(tài)輸出如式（1）～式（6）所示：遺忘門是LSTM單元的關(guān)鍵組成....

圖2 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的故障分類診斷流程

本研究利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)醫(yī)療設(shè)備電路板進(jìn)行故障診斷，總體流程如圖2所示。2.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖3 YDB-III型軟組織治療儀主控板

實(shí)驗(yàn)對(duì)象具有響應(yīng)按鍵控制、數(shù)模轉(zhuǎn)換、輸出控制、定時(shí)和顯示的功能。具有7個(gè)外部接口，共45個(gè)可測(cè)試引腳。本實(shí)驗(yàn)在未知電路板信號(hào)走向且無(wú)電路圖紙情況下，本著不介入電路板內(nèi)部，不對(duì)其造成破壞的原則，以45個(gè)可及引腳作為測(cè)試點(diǎn)獲取故障信號(hào)。多通道信號(hào)不僅能更全面反映故障類型，更能適應(yīng)多種....

圖4 數(shù)據(jù)采集LabVIEW程序

將7組故障數(shù)據(jù)進(jìn)行集成歸約整理至一個(gè)數(shù)據(jù)集�？紤]到45路信號(hào)幅值各不相同，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，突出幅值較高信號(hào)的作用，削弱幅值較低信號(hào)的作用。為保證結(jié)果有效可靠，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的歸一化處理[20]。圖5電路板故障0狀態(tài)下各接口信號(hào)示例

本文編號(hào)：4039353