CN111729211B - 医用重离子治癌回旋加速器控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种医用重离子治癌回旋加速器控制装置，该控制装置包括：模块化控制系统，用于对各控制设备进行模块化设置；控制终端包括故障诊断系统和故障预测分析系统，其中，故障诊断系统用于对各模块化设备采集的数据进行诊断获得故障数据；故障预测分析系统用于对故障数据进行分析获得诊断建议并排除故障；运行维护系统，用于进行人工交互，并对控制终端的运行过程进行记录和维护。

Description

医用重离子治癌回旋加速器控制装置

技术领域

本发明是关于一种医用重离子治癌回旋加速器控制装置，涉及重离子加速器技术领域。

背景技术

重离子治癌是目前世界上最有效的治疗癌症方法之一，与常规放疗射线相比，重离子具有独特的优势，重离子可将能量集中于射程末端，所以它对病灶周围健康组织损伤最小，对癌细胞杀伤效果也非常好，具有疗程短、无痛苦，副作用非常小的特点。因此重离子被国际上公认为21世纪最理想的放疗用射线，特别适宜于外科手术、化疗、常规放疗无效或易复发的难治病例。

目前美国、日本、德国等发达国家已累计治疗各种癌症6000多例。所以重离子治癌具有重大的社会效益，对广大国民的身体健康具有极为重要的作用。目前我国只有上海从德国西门子引进了重离子治癌设备，每年治疗病人有限，且费用昂贵。西门子控制系统的核心主要是基于西门子本身所有的控制设备，比如西门子自己PLC与Wincc软件，当控制装置发生故障时，由于需要西门子公司的技术人员维护，花费巨大，维修不便。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种医用重离子治癌回旋加速器控制装置，实现重离子治癌回旋加速器控制的模块化、智能化，并能够根据已有风险及经验分析对设备故障做出预测性的风险与故障判断，保障重离子治癌加速器稳定运行。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种医用重离子治癌回旋加速器控制装置，该控制装置包括：

模块化控制系统，用于对各控制设备进行模块化设置；

控制终端包括故障诊断系统和故障预测分析系统，其中，故障诊断系统用于对各模块化设备采集的数据进行诊断获得故障数据；故障预测分析系统用于对故障数据进行分析获得诊断建议并排除故障；

运行维护系统，用于进行人工交互，自动给出故障排除建议，并对控制终端的运行过程进行记录和维护。

进一步地，各控制设备均分成若干控制模块，每一控制模块均封装在独立控制箱内，每一独立控制箱均留设有插接口，线缆通过接插头直接插入插接口，每个独立控制箱均放置在预设设计的插槽箱体内，每个插槽箱体均分割成具有独立插槽的空置空间，每个空置空间用于容纳独立控制箱，每个插槽均根据预设实现的功能设置有插接端子，每个插接端子均设置有明确的功能标号。

进一步地，控制终端分别连接每个插接端子，对相对应的区域进行控制，并获取相应控制模块数据并用独立运行的数据库进行存储，且控制终端将获取的数据与事先建立的正常设备参数进行比对，发现异常及时报警，并将报警信号存入数据库中，一旦发现某个控制模块出现问题，直接采用备用控制模块进行替换。

进一步地，故障诊断系统用于寻找各模块化设备采集到的数据之间的关系，分析各模块化设备的运行轨迹，实现综合故障诊断和风险预测，具体过程为：

采集各模块化设备的数据，并对采集的数据通过故障检测引擎进行逐步分析，故障检测引擎数据库包括正常数据、可疑数据和故障数据；

如果为可疑数据，按照不同优先级进行处理，一般可疑数据则采用次优先级处理，重点可疑数据，则进行优先处理；

如果为故障数据，按照不同优先级进行处理，一般故障则采用次优先级处理，如果是重点故障，则进行优先处理；

其中，处理过程为将可疑或故障数据发送到分析与处理库进行比对分析，做出处理结果为紧急处理、一般处理和警告处理。

进一步地，故障预测分析系统，具体为：

故障数据结果传入后，根据故障数据处理结果通过改进关联分析算法进行数据分析：

如果故障处理结果为一般故障，此时与风险库进行比对后给出解决建议，运维人员进行具体的现场查看后，认为该建议是正确的，则照此执行即可，如果认为是错误的，则要进行必要的人工修正，并将本次修正的经验存入风险库中；

如果故障处理结果为紧急故障，则在多元分析与卷积神经网络算法之后与风险库中的数据进行比对，综合分析后给出具体的建议或预测，运维人员进行现场评估后，若正确则执行，若错误则人工修正，并将本次修正的经验存入风险库中，最终的结果是达到故障或潜在风险的最终解除。

进一步地，运行维护系统，包括：

运行值班模块，用于设置值班的分配情况；

事件记录模块，用于对当班次期间的所发生的重点事项进行记录；

人机交互模块，用于对值班人员遇到问题进行人机交互；

人员管理模块，用于对所有运维值班人员的管理；

系统管理，用于对系统的权限、分类等进行综合管理。

进一步地，人机交互模块采用是具有人工智能的语音或文字机器人自动问答模式实现，所有比对数据来自与专家库的经验记录，自动问答机器人根据具体的问题通过专家库查询后做出相应的回答，具体过程为：

值班人员提出问题并与智能系统进行人工交互，智能系统内设置有专家库，通过将问题与专家库进行数据比对给出比对结果，如果满足要求则参照执行，如未满足要求，则递交上级进行专家讨论形成方案，参照执行。

进一步地，风险库和专家库存储有大量的专家经验和故障案例，以供其它系统调用比较，如果是数据故障则与风险库进行比对，如果是经验和知识则通过专家库进行比对，专家库和风险库通过关联分析算法进行比对预测。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

1、本发明针对众多不同类型的控制设备，以及医疗设备的严格要求稳定性的特点，采用模块化、故障分析智能化，事件可追溯性的设计，将整个控制单元分成独立的控制模块，底层的控制模块事先都是封装在独立控制箱内，并放置在设计好的独立插槽内，按照具体实现的功能留有插接段子，并明确功能标号，一旦某个控制模块出现问题，可直接采用备用控制模块进行替换；

2、本发明的故障诊断系统不仅可对当前的故障状态进行报警提示，对历史数据进行还原追溯，还能够根据已有的风险及风险库做出预测性的风险与故障判断；

3、本发明的运行维护系统，采用人工智能机器人问答方式，当运维人员发现问题时，可打开手机APP实现故障的分析与诊断；

4、本发明建立存储有回旋加速器各设备参数和技术人员大量经验的专家库，及储存有大量事故案例的风险库，并具有自我学习更新的能力，为故障诊断系统、故障分析系统和运行维护系统提供数据依据；

综上，本发明可以广泛应用于医用重离子加速器的回旋与离子源控制，以及其它回旋加速器及医用和工业加速器控制领域。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：

图1为现有的医用重离子治癌回旋加速器控制装置的整体控制架构；

图2为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的部分独立控制结构；

图3为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的控制箱模块化结构；

图4为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的独立导轨模块化结构；

图5为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的故障诊断系统流程；

图6为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的故障预测分析模型；

图7为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的运行维护系统架构；

图8为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的运行维护问题处理流程；

图9为本发明医用重离子治癌回旋加速器控制装置的专家库与风险库。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

应理解的是，文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出，否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。

尽管可以在文中使用术语第一、第二、第三等来描述多个元件、部件、区域、层和/或部段，但是，这些元件、部件、区域、层和/或部段不应被这些术语所限制。这些术语可以仅用来将一个元件、部件、区域、层或部段与另一区域、层或部段区分开。除非上下文明确地指出，否则诸如“第一”、“第二”之类的术语以及其它数字术语在文中使用时并不暗示顺序或者次序。因此，以下讨论的第一元件、部件、区域、层或部段在不脱离示例实施方式的教导的情况下可以被称作第二元件、部件、区域、层或部段。

为了便于描述，可以在文中使用空间相对关系术语来描述如图中示出的一个元件或者特征相对于另一元件或者特征的关系，这些相对关系术语例如为“内部”、“外部”、“内侧”、“外侧”、“下面”、“上面”等。这种空间相对关系术语意于包括除图中描绘的方位之外的在使用或者操作中装置的不同方位。

如图1所示，现有技术的医用重离子治癌回旋加速器控制装置包括离子源控制系统、电源控制系统、高频控制系统、真空控制系统、低温控制系统和偏转板控制系统等，上述控制系统相应控制各个设备。上述控制系统的具体控制原理均为现有技术，在此不做赘述。

本实施例提供的医用重离子治癌回旋加速器控制装置特点在于针对众多的不同类型的控制设备以及医疗设备的严格要求稳定性的特点，本实施例采用模块化、故障分析智能化、运行维护智能化以及事件可追溯性进行设计，包括：

模块化控制系统，用于对各控制设备进行模块化设置；

控制终端，包括故障诊断系统和故障预测分析系统，其中：

故障诊断系统，用于对各模块化设备采集的数据进行诊断获得故障数据；

故障预测分析系统，用于对故障数据进行分析获得诊断建议并排除故障；

运行维护系统，用于进行人工交互，并对控制终端的运行过程进行记录和维护。

本发明的一些实施例中，如图2～3所示，以真空控制系统设计为例，其它控制系统例如低温控制系统和电源控制系统等其它控制系统的设计原理与真空控制系统类似，以此为例进行模块化详细说明：

真空控制系统均分成若干控制模块，每一控制模块均事先封装在独立控制箱内，每一独立控制箱均留设有插接口，线缆通过接插头可直接插入插接口。而且，每个独立控制箱均放置在预设设计的插槽箱体内，每个插槽箱体均分割成具有独立插槽的容置空间，每个空置空间用于容纳独立控制箱，每个插槽均根据预设实现的功能设置有插接端子，每个插接端子均设置有明确的功能标号。

控制终端分别连接每个插接端子，对相应的设备进行控制，并获取相应控制模块数据并存入独立运行的数据库进行存储，且控制终端将获取的数据与事先建立的正常设备参数进行比对，发现异常及时报警，并将报警信号存入数据库中，作为故障事件的可追溯性查询记录，一旦发现某个控制模块出现问题，可直接采用备用控制模块进行替换。进一步地，独立的控制模块就是每一类或每一类的一个区域的控制设备，放在单独的一个控制箱内，外部有便捷的接插口，当有控制模块出现故障，或控制单元有故障时可直接更换。

本发明的一些实施例中，如图4所示，控制箱设置有独立导轨，能安装进标准机柜之中例如悬挂在控制机柜中，或可根据具体设备定制机柜。

本发明的一些实施例中，如图5所示，故障诊断系统用于发现各设备采集到的每个数据之间的关系，分析这些设备的运行轨迹，通过分析数据得出在什么时间发生什么问题进而导致什么结果，进而可分析出对其它设备所产生的影响，实现综合故障诊断、风险预测以及智能处理。其中，故障诊断的具体过程为：

采集设备数据，并对采集的设备数据通过故障检测引擎进行逐步分析，故障检测引擎数据库中包括正常数据、可疑数据和故障数据，其中，故障检测引擎数据库根据预先设定的规则对数据进行详细的分类，例如：正常的回读温度是21度，上下波动的警戒阈值是正负0.5度，上下波动的正负1度为可疑区间，超过1度则为故障数据，所以如果回读值是21.32度或20.51度，那就被判断为正常数据。如果回读值是20.01度或21.99度则会被判断为可疑数据，如果回读值是19.99度或22.01度则会被判断为故障数据，以此为例，具体根据实际应用进行设定。

如果是可疑数据，则对可疑数据进行不同优先级处理，如果可疑数据是一般可疑则采用次优先级处理，如果可疑数据是重点可疑，则进行优先处理，其中，一般可疑数据与重点可疑数据是通过阈值的设定，这个阈值可以连续偏离可疑数据阈值的连续时间，例如如果温度回读值为20.1度，这个时候已经偏离可疑数据的警戒阈值正负0.5度的范围，可被判断为可疑数据，但是如果这个数据波动只持续了5秒钟就恢复了正常，就可被判断为一般可疑，但是如果持续时间超过了5秒，就可被判断为重点可疑，以此为例，具体根据实际应用进行设定。

如果是故障数据，则对故障数据进行不同优先级处理，如果是一般故障则进行此优先级处理，如果是重点故障，则优先处理，其中，一般故障数据与重点故障数据也有一个阈值的设定，这个阈值不但有连续偏离故障数据阈值的连续时间，比如如上所说的连续故障报警数据超过5秒钟，还包括该数据来自区域的重要程度，比如如果只是监测环境温度的值，就算超过5秒钟也可被认为是一般故障，但如果该数据来自核心区域的有关束流供应的设备，比如高频、电源，只要是超过5秒钟就认为是重点故障，必须优先进行处理，所有的优先级设定通过前期的不同阈值设定来完成，比如温度的阈值，电流的阈值，电压的阈值，时间的阈值等，可以根据实际使用情况进行优先级设定。

优先处理的数据发送到分析与处理库，分析与处理库和风险库是相辅相成，分析与处理库是一种处理机制，风险库是设定的规则，分析与处理库只有调用风险库里的规则作为判断的依据，才能完成数据分析，分析与处理库将数据与风险库的数据进行比对分析，做出处理结果：紧急处理、一般处理和警告处理，其中，不同的处理等级所做出的处理优先级是不同的，如果是紧急处理，则需立即停机，技术人员进行现场处理；如果是一般处理，技术人员可做故障记录，等待空闲检修期间再进行处理。如果是警告处理，技术人员可做记录，操作过程中注意。例如：漏水监测、水压监测及水位监测都有报警数据产生，温度监测数据也相应的升高了，而此时高频跳闸，此时可分析出结论是某地方正在大漏水，导致水压降低，水位降低，冷却水不足，而导致超过了高频的连锁警戒值。如果水压数据，水位数据突然降低，水温数据升高，这个时候根据现有的关联规则和风险库中的风险数据，就可预测出电源有可能面临缺水故障导致跳闸，高频有可能缺少冷却水面临跳闸，离子源高压也有可能故障等等这一连串的故障问题，如果加以及时解决就可以很轻易的避免这一故障的发生。

本发明的一些实施例中，风险库的建立就是将采用人为经验存储与计算机智能分析存储进行建立，风险库的建立就是根据以往经验的分析总结和设备的参数性能所总结出的具有数据关联故障警告列表。人为经验存储就类似于建立个专家系统，将大量设备数年来所发生的故障及科研人员所采取的应对方法，都一一的分类整理输入到数据库中。计算机智能分析为每当计算机预测出一次故障，并给出相应的解决办法后，如果是确实可行的，就自动将其保存到风险库中，如果是不可行就抛弃，计算机就具有一个自动学习并不断积累风险库知识的一个能力，其中，计算机自动学习并不断积累的过程，采用现有改进后的模糊推理算法来完成，将故障的可能根据需要按照不同的阈值分为肯定、非常可能、可能、一般可能、较低可能、不可能等区间，计算机自动根据技术人员每次处理后的结果进行相应区间的比对，分别存入肯定、非常可能、可能、一般可能、较低可能、不可能等区间。如果经过时间的积累，某一数据的阈值改变了，则计算机就会把它调入相应的区间，如此反复积累，计算机就能自动逐步增加风险库的规则内容。反之，风险库知识储备越完善，计算机预测故障的能力就越高。这样就会使重离子治癌故障诊断系统的功能越来越完善。

如图6所示，本实施例的故障预测分析系统，具体过程为：

数据传入后，先在数据库中进行基本的数据分类，将数据大致分为紧急故障数据、一般故障数据与正常数据，然后根据已有的改进关联分析的算法进行具体的数据分析，如果是紧急故障，在控制界面显示报警的同时，硬件则会同时进行相应的连锁触发，同时技术人员应立即进入查看解决，正常数据则不进行任何的动作，例如只有某一个传感器的数据是故障状态，而其它的都是正常，这时就可以直接显示结果，给出具体的解决建议，如果运维人员进行具体的现场查看后，认为该建议是正确的，则照此执行即可，如果认为是错误的，则要进行必要的人工修正，并经本次修正的经验存入风险库中。同样道理，如果同时有多个不同的传感器传上来异常数据时，则采用现有多元分析与卷积神经网络算法之后与风险库中的数据进行比对，综合分析后给出具体的建议或预测，运维人员进行现场评估后，若正确则执行，若错误则人工修正，并将本次修正的经验存入风险库中，最终的结果是达到故障或潜在风险的最终解除。

如图7所示，运行维护系统，包括：

运行值班模块，用于设置值班的分配情况，其中，值班是指设置技术人员的值班班次；

事件记录模块，用于对当班次期间的所发生的重点事项进行记录，其中，重点事项指的是当班次所发生的所有的故障记录；

故障分析模块，用于对值班人员遇到问题进行人机交互；

人员管理模块，用于对所有运维值班人员的管理；

系统管理，用于对系统的权限、分类等进行综合管理，例如系统设置管理员具有最高权限，可以查看、添加、删除数据；其他技术人员具有次级权限，可以查看、添加数据；运维员只具有查看数据的权限等根据实际需要进行设定。

优选地，故障分析模块采用的是具有人工智能的语音或文字机器人自动问答模式实现，机器人问答系统采用的是人工智能的AIML语言实现，可以调用风险库与专家库里的数据，如图8所示，当运维人员有问题提出时，用AIML语言编写的机器人故障问答系统就调用专家库里的数据进行比对，根据比对结果给出具体的答案，如果满足运维人员的要求就参照执行，如果未满足要求就提交给上级的技术人员，由其组织相关技术人员进行讨论，形成一套具体的方案，并将其方法数据存入专家库中，以备下次使用，这样就会逐步丰富专家库的内容，所有的比对数据来自与专家库的经验记录，其中，专家库的经验必须是经过实践检验过的正确的解决故障的方法，专家库的内容主要是成熟的解决故障的经验以及正确的设备配置参数，例如当出现一号电源跳机，高频跳机，水流数据明显降低，可判断出因为冷却水的供应不足，导致高频与电源的连锁信号启动，设备跳机，此时专家库给出解决办法就是查看冷却水供应，恢复供水，重启高频和电源设备等，自动问答机器人可根据具体的问题，做出相应的回答，具体过程为：

值班人员提出问题并与智能系统进行人工交互，智能系统访问专家库，通过将问题与专家库进行数据比对给出比对结果，如果满足要求(满足要求主要指的是满足运维人员解决故障的要求)则参照执行，如未满足要求，则递交上一级管理员进行专家讨论(即召集相应技术人员进行现场讨论的)形成具体可执行的，能解决现场故障的方案，参照执行。

本发明的一些实施例中，如图9所示，本实施例设置有风险库和专家库，风险库和专家库是整个平台分析与处理的核心部分，存储有大量的专家经验和故障案例，以供其它系统调用，如果是数据故障则与风险库进行比对，如果是经验和知识则通过专家库进行比对，专家库和风险库通过关联分析算法进行比对预测。

本实施例的医用重离子治癌回旋加速器控制装置设置有三层网络架构，分为底层设备部分、服务器部分和上层操作端，服务器部分和上层操作端均采用局域网，严格与外网分开，即：运行维护系统采用独立系统，可以采用虚拟专用网络与外网连接，计算机、笔记本、手机都可以访问到，手机APP可以访问部分数据反馈，但不能进行任何的控制操作。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (4)

1.一种医用重离子治癌回旋加速器控制装置，其特征在于，该控制装置包括：

模块化控制系统，对各控制设备进行模块化设置；各控制设备均分成若干控制模块，每一控制模块均封装在独立控制箱内，每一所述独立控制箱均留设有插接口，线缆通过接插头直接插入所述插接口，每个所述独立控制箱均放置在预设设计的插槽箱体内，每个所述插槽箱体均分割成具有独立插槽的容置空间，每个容 置空间用于容纳独立控制箱，每个所述插槽均根据预设实现的功能设置有插接端子，每个所述插接端子均设置有明确的功能标号；控制终端分别连接每个插接端子，对相对应的区域进行控制，并获取相应控制模块数据并存入独立运行的数据库进行存储，且控制终端将获取的数据与事先建立的正常设备参数进行比对，发现异常及时报警，并将报警信号存入数据库中，一旦发现某个控制模块出现问题，直接采用备用控制模块进行替换；

控制终端包括故障诊断系统和故障预测分析系统，其中，故障诊断系统用于对各模块化设备采集的数据进行诊断获得故障数据；所述故障诊断系统用于寻找各模块化设备采集到的数据之间的关系，分析各模块化设备的运行轨迹，实现综合故障诊断和风险预测，具体过程为：

采集各模块化设备的数据，并对采集的数据通过故障检测引擎进行逐步分析，故障检测引擎数据库包括正常数据、可疑数据和故障数据；

如果为可疑数据，按照不同优先级进行处理，一般可疑数据则采用次优先级处理，重点可疑数据，则进行优先处理；

如果为故障数据，按照不同优先级进行处理，一般故障则采用次优先级处理，如果是重点故障，则进行优先处理；

其中，处理过程为将可疑或故障数据发送到分析与处理库进行比对分析，做出处理结果为紧急处理、一般处理和警告处理；

故障预测分析系统用于对故障数据进行分析获得诊断建议并排除故障；

具体为：

故障数据结果传入后，根据故障数据处理结果通过改进关联分析算法进行数据分析：

如果故障处理结果为一般故障，此时与风险库进行比对后给出解决建议，运维人员进行具体的现场查看后，认为该建议是正确的，则照此执行即可，如果认为是错误的，则要进行必要的人工修正，并将本次修正的经验存入风险库中；

如果故障处理结果为紧急故障，则在多元分析与卷积神经网络算法之后与风险库中的数据进行比对，综合分析后给出具体的建议或预测，运维人员进行现场评估后，若正确则执行，若错误则人工修正，并将本次修正的经验存入风险库中，最终的结果是达到故障或潜在风险的最终解除；

运行维护系统，用于进行人工交互，自动给出故障排除建议，并对控制终端的运行过程进行记录和维护。

2.根据权利要求1所述的医用重离子治癌回旋加速器控制装置，其特征在于，运行维护系统，包括：

运行值班模块，用于设置值班的分配情况；

事件记录模块，用于对当班次期间的所发生的重点事项进行记录；

人机交互模块，用于对值班人员遇到问题进行人机交互；

人员管理模块，用于对所有运维值班人员的管理；

系统管理，用于对系统的权限、分类进行综合管理。

3.根据权利要求2所述的医用重离子治癌回旋加速器控制装置，其特征在于，所述人机交互模块采用是具有人工智能的语音或文字机器人自动问答模式实现，所有比对数据来自与专家库的经验记录，自动问答机器人根据具体的问题通过专家库查询后做出相应的回答，具体过程为：

值班人员提出问题并与智能系统进行人工交互，智能系统访问专家库，通过将问题与专家库进行数据比对给出比对结果，如果满足要求则参照执行，如未满足要求，则递交上级进行专家讨论形成方案，参照执行。

4.根据权利要求3所述的医用重离子治癌回旋加速器控制装置，其特征在于，风险库和专家库存储有大量的专家经验和故障案例，以供其它系统调用比较，如果是数据故障则与风险库进行比对，如果是经验和知识则通过专家库进行比对，专家库和风险库通过关联分析算法进行比对预测。

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