CN116832285B - 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 - Google Patents
基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116832285B CN116832285B CN202311120657.7A CN202311120657A CN116832285B CN 116832285 B CN116832285 B CN 116832285B CN 202311120657 A CN202311120657 A CN 202311120657A CN 116832285 B CN116832285 B CN 116832285B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- preset
- risk
- threshold
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 title claims abstract description 90
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 68
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 5
- 101100366710 Arabidopsis thaliana SSL12 gene Proteins 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 101100366707 Arabidopsis thaliana SSL11 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 101100366562 Panax ginseng SS12 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 101100366563 Panax ginseng SS13 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012351 Integrated analysis Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 210000003928 nasal cavity Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0051—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes with alarm devices
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/021—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means
- A61M16/022—Control means therefor
- A61M16/024—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
- A61M2016/0027—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure pressure meter
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/35—Communication
- A61M2205/3546—Range
- A61M2205/3553—Range remote, e.g. between patient's home and doctor's office
Abstract
本发明涉及呼吸机监测预警技术领域,用于解决呼吸机运行异常监管分析数据过于单一和误差大的问题,尤其涉及基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,包括监测预警平台、数据采集单元、输入监管单元、侧面反馈单元、安全监管单元、输出分析单元、管压监测单元以及预警显示单元;本发明通过从供电输入端、状态表现以及输出端三个角度对呼吸机进行全面性的异常监管,有助于整体提高分析结果的准确性和监管效率,以便及时的对呼吸机进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,且深入式的对呼吸机输气管的工作数据进行查检评估分析,以便在呼吸机正常和风机正常的前提下了解输气管的情况,避免输气管出现异常,以便对输气管进行管理。
Description
技术领域
本发明涉及呼吸机监测预警技术领域,尤其涉及基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统。
背景技术
呼吸机是一种辅助人体换气的设备,主要包括控制电路、电机、风机、气路、波纹管和面罩,控制电路用于控制呼吸机的风机的启停、气路的通断和流量等;呼吸机以风机转动产生的气流为气源,由控制电路控制通气的压力和流量,使得气流经气路进入波纹管,再经面罩进入用户的鼻腔;
但是,现有技术在对呼吸机运行进行异常监管预警时,分析数据过于单一,导致分析结果误差大,影响呼吸机的管理效率,且传统的监管方式对呼吸机进行监管时不够全面,进而导致呼吸机的供电输入端影响呼吸机的运行稳定,且输气管气路中的气流量容易出现不稳定的情况,进而存在输气管泄露的问题,同时导致呼吸机的工作稳定性差、舒适度低;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,去解决上述提出的技术缺陷,本发明通过从输入端、状态表现以及输出端三个角度对呼吸机进行全面性的异常监管,有助于整体提高分析结果的准确性和监管效率,以便及时的对呼吸机进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,以降低供电输入端对呼吸机运行的影响,而对表现数据进行外在反馈监管分析,以便从呼吸机运行表现特征的角度进行分析,判断呼吸机运行表现是否正常,以提高呼吸机的运行监管预警效果,以及对供电和表现信息进行整合分析,有助于提高对呼吸机监管分析结果的准确性,且深入式的对呼吸机输气管的工作数据进行查检评估分析,以便在呼吸机正常和风机正常的前提下了解输气管的情况,以便及时的对呼吸机上的输气管进行更换和管理,以保证呼吸机的运行安全性和监管预警效果。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,包括监测预警平台、数据采集单元、输入监管单元、侧面反馈单元、安全监管单元、输出分析单元、管压监测单元以及预警显示单元;
当监测预警平台生成执行指令,并将执行指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到执行指令后,立即采集呼吸机输入端的供电数据和呼吸机的表现数据,供电数据包括呼吸机内部线路的运行电压、线路无功功率值和线损值,表现数据包括异响值、内部温度值以及平均振动频率,并将供电数据和表现数据分别发送至输入监管单元和侧面反馈单元,输入监管单元在接收到供电数据后,立即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,将得到的异常信号发送至预警显示单元;
侧面反馈单元在接收到表现数据后,立即对表现数据进行外在反馈监管分析,将得到的表面特征评估系数G发送至安全监管单元,将得到的告警信号发送至预警显示单元;
安全监管单元在接收到表面特征评估系数G后,立即对表面特征评估系数G进行深入式整合评估分析,将得到的正常信号发送至输出分析单元,将得到的风险信号发送至预警显示单元;
输出分析单元在接收到正常信号后,立即采集呼吸机输出端的状态数据,状态数据包括风机的偏转值和平均转速,并对状态数据进行运行反馈自检分析,将得到的反馈指令发送至管压监测单元,将得到的影响信号经安全监管单元发送至预警显示单元;
管压监测单元在接收到反馈指令后,立即采集呼吸机输气管的工作数据,工作数据包括输气管内部的单位时间气流流动率和气压值,并对工作数据进行查检评估分析,将得到的危险信号经输出分析单元发送至预警显示单元。
优选的,所述输入监管单元的运行稳定监管评估分析过程如下:
S1:采集到呼吸机运行一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,将子时间段划分为k个子时间节点,k为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压,获取到相连两个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压之间的差值,并将其标记为电压波动值,获取到电压波动值的最大值和最小值,并将电压波动值的最大值和最小值之间的差值标记为波动跨度值,进而获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的波动跨度值,将波动跨度值与存储的预设波动跨度值阈值进行比对分析,若波动跨度值大于预设波动跨度值阈值,则将波动跨度值大于预设波动跨度值阈值的部分与波动跨度值之间的比值标记为失衡倍率值;
S12:获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的线路无功功率值,将线路无功功率值与存储的预设线路无功功率值阈值进行比对分析,若线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值,则将线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值所对应的子时间段标记为风险段,获取到时间阈值内风险段的总个数,同时获取到时间阈值内呼吸机内部线路的线损值,将风险段的总个数与线损值经数据归一化处理后得到的积值标记为线路风险值;
S13:将失衡倍率值和线路风险值与其内部录入存储的预设失衡倍率值阈值和预设线路风险值阈值进行比对分析:
若失衡倍率值小于预设失衡倍率值阈值,且线路风险值小于预设线路风险值阈值,则不生成任何信号;
若失衡倍率值大于等于预设失衡倍率值阈值,或线路风险值大于等于预设线路风险值阈值,则异常信号。
优选的,所述侧面反馈单元的外在反馈监管分析过程如下:
SS1:获取到各个子时间节点内呼吸机的异响值,以此构建异响值的集合B,获取到集合B中的均值,并将集合B中的均值标记为异响均值,以时间为X轴,以异响均值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制异响均值曲线,同时在该坐标系中绘制预设异响均值阈值曲线,从坐标系中获取到异响均值曲线位于预设异响均值阈值曲线上方线段所对应时长和上方线段与预设异响均值阈值曲线所围成的面积经数据归一化处理后得到的积值,并将其标记为异常风险值YC;
SS12:获取到各个子时间节点内呼吸机的内部温度值,获取到相连两个子时间节点的内部温度值之间的差值,将相连两个子时间节点的内部温度值之间差值的均值标记为温变值,以时间为X轴,以温变值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制温变值曲线,同时在该坐标系中绘制预设温变值阈值曲线,从坐标系中获取到温变值曲线首次与预设温变值阈值曲线相交时所形成的锐角值,并将标记为风险升温角FJ,同时获取到时间阈值内呼吸机的平均振动频率PZ;
SS13:根据公式得到表面特征评估系数G,并将表面特征评估系数G与其内部录入存储的预设表面特征评估系数阈值进行比对分析:
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值大于等于1,则生成告警信号。
优选的,所述安全监管单元的深入式整合评估分析过程如下:
从输入监管单元中调取失衡倍率值和线路风险值,并将失衡倍率值和线路风险值分别标号为SH和XF,同时获取到表面特征评估系数G;
根据公式得到运行安全评估系数,其中,f1、f2以及f3分别为失衡倍率值、线路风险值以及表面特征评估系数的预设权重因子系数,f1、f2以及f3均为大于零的正数,f4为预设补偿因子系数,取值为2.116,AQ为安全运行评估系数,并将运行安全评估系数AQ与其内部录入存储的预设运行安全评估系数阈值进行比对分析:
若运行安全评估系数AQ小于预设运行安全评估系数阈值,则生成正常信号;
若运行安全评估系数AQ大于等于预设运行安全评估系数阈值,则生成风险信号。
优选的,所述输出分析单元的运行反馈自检分析过程如下:
获取到各个子时间段风机的偏转值和平均转速,偏转值表示风机的转轴旋转一周的轨迹总长超出转轴周长的部分与转轴周长之间的比值,并将偏转值和平均转速与存储的预设偏转值阈值和预设平均转速阈值进行比对分析,若偏转值大于预设偏转值阈值,平均转速小于预设平均转速阈值,则将偏转值大于预设偏转值阈值所对应子时间段的总个数与平均转速小于预设平均转速阈值所对应子时间段的总个数之和标记为输出风险值,并将输出风险值与其内部录入存储的预设输出风险值阈值进行比对分析:
若输出风险值小于预设输出风险值阈值,则生成反馈指令;
若输出风险值大于等于预设输出风险值阈值,则生成影响信号。
优选的,所述管压监测单元的查检评估分析过程如下:
T1:将输气管划分为g个子长度段,g为大于零的自然数,获取到时间阈值内各个子长度段内的单位时间气流流动率,获取到子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值,并将子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值之间的差值标记为气流跨度值;
T12:获取到时间阈值内各个子长度段内的气压值,获取到子长度段内的气压值的最大值和最小值,并将子长度段内的气压值的最大值和最小值之间的差值标记为风险压差;
T13:将气流跨度值和风险压差与其内部录入存储的预设流跨度值和风险压差阈值进行比对分析:
若气流跨度值小于预设气流跨度值阈值,且风险压差小于预设风险压差阈值,则不生成任何信号;
若气流跨度值大于等于预设气流跨度值阈值,或风险压差大于等于预设风险压差阈值,则生成危险信号。
本发明的有益效果如下:
(1)本发明通过从供电输入端、状态表现以及输出端三个角度对呼吸机进行全面性的异常监管,有助于整体提高分析结果的准确性和监管效率,以便及时的对呼吸机进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,以降低供电输入端对呼吸机运行的影响,而对表现数据进行外在反馈监管分析,以便从呼吸机运行表现特征的角度进行分析,判断呼吸机运行表现是否正常,以提高呼吸机的运行监管预警效果,以及对供电和表现信息进行整合分析,有助于提高对呼吸机监管分析结果的准确性;
(2)本发明在呼吸机对供电和表现正常的前提下,对呼吸机输出端风机的状态数据进行运行反馈自检分析,判断风机是否正常运行,以保证呼吸机气体的正常流通,而通过信息反馈的方式对呼吸机内部风机进行管理,以保证呼吸机的运行效率,且深入式的对呼吸机输气管的工作数据进行查检评估分析,以便在呼吸机正常和风机正常的前提下了解输气管的情况,以便及时的对呼吸机上的输气管进行更换和管理,以保证呼吸机的运行安全性和监管预警效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1是本发明系统流程框图;
图2是本发明实施例1分析参考图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
请参阅图1至图2所示,本发明为基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,包括监测预警平台、数据采集单元、输入监管单元、侧面反馈单元、安全监管单元、输出分析单元、管压监测单元以及预警显示单元,监测预警平台与数据采集单元呈单向通讯连接,数据采集单元与输入监管单元和侧面反馈单元均呈单向通讯连接,输入监管单元和侧面反馈单元均与安全监管单元和预警显示单元呈单向通讯连接,安全监管单元与预警显示单元呈单向通讯连接,安全监管单元与输出分析单元呈双向通讯连接,输出分析单元与管压监测单元呈双向通讯连接;
当监测预警平台生成执行指令,并将执行指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到执行指令后,立即采集呼吸机输入端的供电数据和呼吸机的表现数据,供电数据包括呼吸机内部线路的运行电压、线路无功功率值和线损值,表现数据包括异响值、内部温度值以及平均振动频率,并将供电数据和表现数据分别发送至输入监管单元和侧面反馈单元,输入监管单元在接收到供电数据后,立即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,判断呼吸机的供电输入端是否正常,以保证呼吸机运行的稳定性,以降低呼吸机的异常风险性,具体的运行稳定监管评估分析过程如下:
采集到呼吸机运行一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,将子时间段划分为k个子时间节点,k为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压,获取到相连两个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压之间的差值,并将其标记为电压波动值,获取到电压波动值的最大值和最小值,并将电压波动值的最大值和最小值之间的差值标记为波动跨度值,进而获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的波动跨度值,将波动跨度值与存储的预设波动跨度值阈值进行比对分析,若波动跨度值大于预设波动跨度值阈值,则将波动跨度值大于预设波动跨度值阈值的部分与波动跨度值之间的比值标记为失衡倍率值,需要说明的是,失衡倍率值的数值越大,则呼吸机运行异常风险越大;
获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的线路无功功率值,将线路无功功率值与存储的预设线路无功功率值阈值进行比对分析,若线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值,则将线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值所对应的子时间段标记为风险段,获取到时间阈值内风险段的总个数,同时获取到时间阈值内呼吸机内部线路的线损值,将风险段的总个数与线损值经数据归一化处理后得到的积值标记为线路风险值,需要说明的是,线路风险值是一个反映呼吸机运行状态的影响参数;
将失衡倍率值和线路风险值与其内部录入存储的预设失衡倍率值阈值和预设线路风险值阈值进行比对分析:
若失衡倍率值小于预设失衡倍率值阈值,且线路风险值小于预设线路风险值阈值,则不生成任何信号;
若失衡倍率值大于等于预设失衡倍率值阈值,或线路风险值大于等于预设线路风险值阈值,则异常信号,并将异常信号发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到异常信号后,立即显示异常信号所对应的预设预警文字,以便提醒运管人员及时的对呼吸机输入端的供电进行管控维护,以保证呼吸机供电的稳定性和呼吸机的运行安全性;
侧面反馈单元在接收到表现数据后,立即对表现数据进行外在反馈监管分析,以便从呼吸机运行表现特征的角度进行分析,判断呼吸机运行表现是否正常,以提高呼吸机的运行监管预警效果,具体的外在反馈监管分析过程如下:
获取到各个子时间节点内呼吸机的异响值,以此构建异响值的集合B,获取到集合B中的均值,并将集合B中的均值标记为异响均值,以时间为X轴,以异响均值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制异响均值曲线,同时在该坐标系中绘制预设异响均值阈值曲线,从坐标系中获取到异响均值曲线位于预设异响均值阈值曲线上方线段所对应时长和上方线段与预设异响均值阈值曲线所围成的面积经数据归一化处理后得到的积值,并将其标记为异常风险值YC,需要说明的是,异常风险值YC的数值越大,则呼吸机运行异常风险越大;
获取到各个子时间节点内呼吸机的内部温度值,获取到相连两个子时间节点的内部温度值之间的差值,将相连两个子时间节点的内部温度值之间差值的均值标记为温变值,以时间为X轴,以温变值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制温变值曲线,同时在该坐标系中绘制预设温变值阈值曲线,从坐标系中获取到温变值曲线首次与预设温变值阈值曲线相交时所形成的锐角值,并将标记为风险升温角FJ,需要说明的是,风险升温角FJ的数值越大,则呼吸机运行时内部温度异常风险越大,同时获取到时间阈值内呼吸机的平均振动频率PZ,需要说明的是,平均振动频率PZ是一个反映呼吸机运行状态的影响参数;
根据公式得到表面特征评估系数,其中,a1、a2以及a3分别为异常风险值、风险升温角以及平均振动频率的预设比例因子系数,比例因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差,从而使得计算结果更加准确,a1、a2以及a3均为大于零的正数,a4为预设容错因子系数,取值为2.238,G为表面特征评估系数,将表面特征评估系数G发送至安全监管单元,并将表面特征评估系数G与其内部录入存储的预设表面特征评估系数阈值进行比对分析:
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值大于等于1,则生成告警信号,并将告警信号发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到告警信号后,立即显示告警信号所对应的预设预警文字,以便提醒运管人员及时的对呼吸机进行管控维护,以保证呼吸机的运行安全性,同时有助于提高呼吸机的运行监管预警效果;
安全监管单元在接收到表面特征评估系数G后,立即对表面特征评估系数G进行深入式整合评估分析,以便判断呼吸机整体表现是否正常,以便及时的进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,具体的深入式整合评估分析过程如下:
从输入监管单元中调取失衡倍率值和线路风险值,并将失衡倍率值和线路风险值分别标号为SH和XF,同时获取到表面特征评估系数G;
根据公式得到运行安全评估系数,其中,f1、f2以及f3分别为失衡倍率值、线路风险值以及表面特征评估系数的预设权重因子系数,f1、f2以及f3均为大于零的正数,f4为预设补偿因子系数,取值为2.116,AQ为安全运行评估系数,并将运行安全评估系数AQ与其内部录入存储的预设运行安全评估系数阈值进行比对分析:
若运行安全评估系数AQ小于预设运行安全评估系数阈值,则生成正常信号,并将正常信号发送至输出分析单元;
若运行安全评估系数AQ大于等于预设运行安全评估系数阈值,则生成风险信号,并将风险信号发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到风险信号后,立即以“运行风险”文字进行预警展示,以便及时的对呼吸机进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,且对供电和表现信息进行整合分析,有助于提高分析结果的准确性。
实施例2:
输出分析单元在接收到正常信号后,立即采集呼吸机输出端的状态数据,状态数据包括风机的偏转值和平均转速,并对状态数据进行运行反馈自检分析,判断风机是否正常运行,以保证呼吸机气体的正常流通,具体的运行反馈自检分析过程如下:
获取到各个子时间段风机的偏转值和平均转速,偏转值表示风机的转轴旋转一周的轨迹总长超出转轴周长的部分与转轴周长之间的比值,并将偏转值和平均转速与存储的预设偏转值阈值和预设平均转速阈值进行比对分析,若偏转值大于预设偏转值阈值,平均转速小于预设平均转速阈值,则将偏转值大于预设偏转值阈值所对应子时间段的总个数与平均转速小于预设平均转速阈值所对应子时间段的总个数之和标记为输出风险值,并将输出风险值与其内部录入存储的预设输出风险值阈值进行比对分析:
若输出风险值小于预设输出风险值阈值,则生成反馈指令,并将反馈指令发送至管压监测单元;
若输出风险值大于等于预设输出风险值阈值,则生成影响信号,并将影响信号经安全监管单元发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到影响信号后,立即以“风机异常”文字进行预警展示,以便及时的对呼吸机内部风机进行管理,以保证呼吸机的运行效率;
管压监测单元在接收到反馈指令后,立即采集呼吸机输气管的工作数据,工作数据包括输气管内部的单位时间气流流动率和气压值,并对工作数据进行查检评估分析,以便在呼吸机正常和风机正常的前提下了解输气管的情况,以便及时的对呼吸机上的输气管进行更换和管理,以保证呼吸机的运行安全性和监管预警效果,具体的查检评估分析过程如下:
将输气管划分为g个子长度段,g为大于零的自然数,获取到时间阈值内各个子长度段内的单位时间气流流动率,获取到子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值,并将子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值之间的差值标记为气流跨度值,需要说明的是,气流跨度值的数值越大,则输气管泄露的风险越大;
获取到时间阈值内各个子长度段内的气压值,获取到子长度段内的气压值的最大值和最小值,并将子长度段内的气压值的最大值和最小值之间的差值标记为风险压差,需要说明的是,风险压差是一个反映输气管泄露风险的影响参数;
将气流跨度值和风险压差与其内部录入存储的预设流跨度值和风险压差阈值进行比对分析:
若气流跨度值小于预设气流跨度值阈值,且风险压差小于预设风险压差阈值,则不生成任何信号;
若气流跨度值大于等于预设气流跨度值阈值,或风险压差大于等于预设风险压差阈值,则生成危险信号,并将危险信号经输出分析单元发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到危险信号后,立即做出危险信号所对应的预设预警操作,以便及时的进行预警管理,以保证呼吸机的运行安全性,降低事故的发生率,且更加全面的对呼吸机运行进行监管预警,而通过从输入端、状态表现以及输出端三个角度进行全面性的异常监管,有助于整体提高分析结果的准确性和监管效率。
综上所述,本发明通过从输入端、状态表现以及输出端三个角度对呼吸机进行全面性的异常监管,有助于整体提高分析结果的准确性和监管效率,以便及时的对呼吸机进行预警管理,以提高呼吸机的运行安全性和稳定性,即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,判断呼吸机的供电输入端是否正常,以降低供电输入端对呼吸机运行的影响,以降低呼吸机的异常风险性,而对表现数据进行外在反馈监管分析,以便从呼吸机运行表现特征的角度进行分析,判断呼吸机运行表现是否正常,以提高呼吸机的运行监管预警效果,以及对供电和表现信息进行整合分析,有助于提高对呼吸机监管分析结果的准确性,以及在呼吸机对供电和表现正常的前提下,对呼吸机输出端风机的状态数据进行运行反馈自检分析,判断风机是否正常运行,以保证呼吸机气体的正常流通,而通过信息反馈的方式对呼吸机内部风机进行管理,以保证呼吸机的运行效率,且深入式的对呼吸机输气管的工作数据进行查检评估分析,以便在呼吸机正常和风机正常的前提下了解输气管的情况,以便及时的对呼吸机上的输气管进行更换和管理,以保证呼吸机的运行安全性和监管预警效果。
阈值的大小的设定是为了便于比较,关于阈值的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置,以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,其特征在于,包括监测预警平台、数据采集单元、输入监管单元、侧面反馈单元、安全监管单元、输出分析单元、管压监测单元以及预警显示单元;
当监测预警平台生成执行指令,并将执行指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到执行指令后,立即采集呼吸机输入端的供电数据和呼吸机的表现数据,供电数据包括呼吸机内部线路的运行电压、线路无功功率值和线损值,表现数据包括异响值、内部温度值以及平均振动频率,并将供电数据和表现数据分别发送至输入监管单元和侧面反馈单元,输入监管单元在接收到供电数据后,立即对供电数据进行运行稳定监管评估分析,将得到的异常信号发送至预警显示单元;
侧面反馈单元在接收到表现数据后,立即对表现数据进行外在反馈监管分析,将得到的表面特征评估系数G发送至安全监管单元,将得到的告警信号发送至预警显示单元;
安全监管单元在接收到表面特征评估系数G后,立即对表面特征评估系数G进行深入式整合评估分析,将得到的正常信号发送至输出分析单元,将得到的风险信号发送至预警显示单元;
输出分析单元在接收到正常信号后,立即采集呼吸机输出端的状态数据,状态数据包括风机的偏转值和平均转速,并对状态数据进行运行反馈自检分析,将得到的反馈指令发送至管压监测单元,将得到的影响信号经安全监管单元发送至预警显示单元;
管压监测单元在接收到反馈指令后,立即采集呼吸机输气管的工作数据,工作数据包括输气管内部的单位时间气流流动率和气压值,并对工作数据进行查检评估分析,将得到的危险信号经输出分析单元发送至预警显示单元;
所述输入监管单元的运行稳定监管评估分析过程如下:
S1:采集到呼吸机运行一段时间的时长,并将其标记为时间阈值,将时间阈值划分为i个子时间段,i为大于零的自然数,将子时间段划分为k个子时间节点,k为大于零的自然数,获取到各个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压,获取到相连两个子时间节点内呼吸机内部线路的运行电压之间的差值,并将其标记为电压波动值,获取到电压波动值的最大值和最小值,并将电压波动值的最大值和最小值之间的差值标记为波动跨度值,进而获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的波动跨度值,将波动跨度值与存储的预设波动跨度值阈值进行比对分析,若波动跨度值大于预设波动跨度值阈值,则将波动跨度值大于预设波动跨度值阈值的部分与波动跨度值之间的比值标记为失衡倍率值;
S12:获取到各个子时间段内呼吸机内部线路的线路无功功率值,将线路无功功率值与存储的预设线路无功功率值阈值进行比对分析,若线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值,则将线路无功功率值大于预设线路无功功率值阈值所对应的子时间段标记为风险段,获取到时间阈值内风险段的总个数,同时获取到时间阈值内呼吸机内部线路的线损值,将风险段的总个数与线损值经数据归一化处理后得到的积值标记为线路风险值;
S13:将失衡倍率值和线路风险值与其内部录入存储的预设失衡倍率值阈值和预设线路风险值阈值进行比对分析:
若失衡倍率值小于预设失衡倍率值阈值,且线路风险值小于预设线路风险值阈值,则不生成任何信号;
若失衡倍率值大于等于预设失衡倍率值阈值,或线路风险值大于等于预设线路风险值阈值,则异常信号;
所述侧面反馈单元的外在反馈监管分析过程如下:
SS1:获取到各个子时间节点内呼吸机的异响值,以此构建异响值的集合B,获取到集合B中的均值,并将集合B中的均值标记为异响均值,以时间为X轴,以异响均值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制异响均值曲线,同时在该坐标系中绘制预设异响均值阈值曲线,从坐标系中获取到异响均值曲线位于预设异响均值阈值曲线上方线段所对应时长和上方线段与预设异响均值阈值曲线所围成的面积经数据归一化处理后得到的积值,并将其标记为异常风险值YC;
SS12:获取到各个子时间节点内呼吸机的内部温度值,获取到相连两个子时间节点的内部温度值之间的差值,将相连两个子时间节点的内部温度值之间差值的均值标记为温变值,以时间为X轴,以温变值为Y轴建立直角坐标系,通过描点的方式绘制温变值曲线,同时在该坐标系中绘制预设温变值阈值曲线,从坐标系中获取到温变值曲线首次与预设温变值阈值曲线相交时所形成的锐角值,并将标记为风险升温角FJ,同时获取到时间阈值内呼吸机的平均振动频率PZ;
SS13:根据公式得到表面特征评估系数G,其中,a1、a2以及a3分别为异常风险值、风险升温角以及平均振动频率的预设比例因子系数,a1、a2以及a3均为大于零的正数,a4为预设容错因子系数,取值为2.238,并将表面特征评估系数G与其内部录入存储的预设表面特征评估系数阈值进行比对分析:
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值小于1,则不生成任何信号;
若表面特征评估系数G与预设表面特征评估系数阈值之间的比值大于等于1,则生成告警信号。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,其特征在于,所述安全监管单元的深入式整合评估分析过程如下:
从输入监管单元中调取失衡倍率值和线路风险值,并将失衡倍率值和线路风险值分别标号为SH和XF,同时获取到表面特征评估系数G;
根据公式得到运行安全评估系数,其中,f1、f2以及f3分别为失衡倍率值、线路风险值以及表面特征评估系数的预设权重因子系数,f1、f2以及f3均为大于零的正数,f4为预设补偿因子系数,取值为2.116,AQ为安全运行评估系数,并将运行安全评估系数AQ与其内部录入存储的预设运行安全评估系数阈值进行比对分析:
若运行安全评估系数AQ小于预设运行安全评估系数阈值,则生成正常信号;
若运行安全评估系数AQ大于等于预设运行安全评估系数阈值,则生成风险信号。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,其特征在于,所述输出分析单元的运行反馈自检分析过程如下:
获取到各个子时间段风机的偏转值和平均转速,偏转值表示风机的转轴旋转一周的轨迹总长超出转轴周长的部分与转轴周长之间的比值,并将偏转值和平均转速与存储的预设偏转值阈值和预设平均转速阈值进行比对分析,若偏转值大于预设偏转值阈值,平均转速小于预设平均转速阈值,则将偏转值大于预设偏转值阈值所对应子时间段的总个数与平均转速小于预设平均转速阈值所对应子时间段的总个数之和标记为输出风险值,并将输出风险值与其内部录入存储的预设输出风险值阈值进行比对分析:
若输出风险值小于预设输出风险值阈值,则生成反馈指令;
若输出风险值大于等于预设输出风险值阈值,则生成影响信号。
4.根据权利要求1所述的基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统,其特征在于,所述管压监测单元的查检评估分析过程如下:
T1:将输气管划分为g个子长度段,g为大于零的自然数,获取到时间阈值内各个子长度段内的单位时间气流流动率,获取到子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值,并将子长度段内的单位时间气流流动率的最大值和最小值之间的差值标记为气流跨度值;
T12:获取到时间阈值内各个子长度段内的气压值,获取到子长度段内的气压值的最大值和最小值,并将子长度段内的气压值的最大值和最小值之间的差值标记为风险压差;
T13:将气流跨度值和风险压差与其内部录入存储的预设流跨度值和风险压差阈值进行比对分析:
若气流跨度值小于预设气流跨度值阈值,且风险压差小于预设风险压差阈值,则不生成任何信号;
若气流跨度值大于等于预设气流跨度值阈值,或风险压差大于等于预设风险压差阈值,则生成危险信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311120657.7A CN116832285B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311120657.7A CN116832285B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116832285A CN116832285A (zh) | 2023-10-03 |
CN116832285B true CN116832285B (zh) | 2023-11-07 |
Family
ID=88174712
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311120657.7A Active CN116832285B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116832285B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117353436A (zh) * | 2023-10-07 | 2024-01-05 | 山东探越物联网技术有限公司 | 一种基于物联网监控的太阳能供电系统 |
CN117092578B (zh) * | 2023-10-18 | 2024-01-16 | 青岛悠进电装有限公司 | 一种基于数据采集处理的线束导通智能检测系统 |
CN117198488B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-01-26 | 天津中医药大学第一附属医院 | 一种基于物联网的针灸器械使用效率评估系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104369939A (zh) * | 2013-08-13 | 2015-02-25 | 优泊公司 | 带标签中空成形容器以及中空容器成形方法 |
CN106934215A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-07 | 北京惠泽智信科技有限公司 | 医疗设备工作过程监控方法及装置 |
CN111028938A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-17 | 邵阳市中心医院 | 呼吸机监控方法及系统 |
WO2021203796A1 (zh) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | 之江实验室 | 一种基于深度半监督多任务学习生存分析的疾病预后预测系统 |
WO2022015719A1 (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | Lifelens Technologies, Inc. | Wearable sensor system configured for monitoring and modeling health data |
CN115200911A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-10-18 | 山东术木医疗科技有限公司 | 一种机械通气分析预警方法及系统 |
CN116328142A (zh) * | 2013-07-08 | 2023-06-27 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 用于睡眠管理的方法和系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8771186B2 (en) * | 2011-05-17 | 2014-07-08 | Welch Allyn, Inc. | Device configuration for supporting a patient oxygenation test |
-
2023
- 2023-09-01 CN CN202311120657.7A patent/CN116832285B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116328142A (zh) * | 2013-07-08 | 2023-06-27 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 用于睡眠管理的方法和系统 |
CN104369939A (zh) * | 2013-08-13 | 2015-02-25 | 优泊公司 | 带标签中空成形容器以及中空容器成形方法 |
CN106934215A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-07-07 | 北京惠泽智信科技有限公司 | 医疗设备工作过程监控方法及装置 |
CN111028938A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-17 | 邵阳市中心医院 | 呼吸机监控方法及系统 |
WO2021203796A1 (zh) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | 之江实验室 | 一种基于深度半监督多任务学习生存分析的疾病预后预测系统 |
WO2022015719A1 (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | Lifelens Technologies, Inc. | Wearable sensor system configured for monitoring and modeling health data |
CN115200911A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-10-18 | 山东术木医疗科技有限公司 | 一种机械通气分析预警方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
1例重症瓣膜病病人经心尖行介入主动脉瓣及二尖瓣植入术的护理;李静,卢山,苏云艳;全科护理;全文 * |
李静,卢山,苏云艳.1例重症瓣膜病病人经心尖行介入主动脉瓣及二尖瓣植入术的护理.全科护理.2022,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116832285A (zh) | 2023-10-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116832285B (zh) | 基于云平台的呼吸机运行异常监测预警系统 | |
US7031880B1 (en) | Method and apparatus for assessing performance of an environmental control system | |
US7496472B2 (en) | Method and system for assessing performance of control systems | |
US7966152B2 (en) | System, method and algorithm for data-driven equipment performance monitoring | |
CN104573850B (zh) | 一种火电厂设备状态评估方法 | |
US8152496B2 (en) | Continuing compressor operation through redundant algorithms | |
CA2772816C (en) | Methods and systems for monitoring operation of equipment | |
CN110068435B (zh) | 振动分析系统及方法 | |
CN116758719B (zh) | 一种生产车间设备环境在线监测系统 | |
US7669485B2 (en) | System for sensing air velocity without requiring external power supply and a method for operating the same | |
CN109707659B (zh) | 一种风机在线性能监测系统 | |
CN105642038A (zh) | 滤芯的效能检测装置、检测方法及呼吸机 | |
CN116611712A (zh) | 基于语义推断的电网工作票评估系统 | |
CN113217448A (zh) | 一种鼓风机用节能控制系统 | |
US6910156B2 (en) | Method and system for diagnosing a technical installation | |
CN117032004A (zh) | 基于物联网的工业生产自动化控制平台 | |
CN116614525A (zh) | 一种基于大数据分析的地块土壤环境快速监测系统 | |
Liu et al. | Rule-based diagnostic method for HVAC fault detection | |
CN111964708B (zh) | 应用于大型风机在线监测系统的监测方法 | |
CN114962310A (zh) | 一种故障监测方法、装置及存储介质 | |
JP2004093567A (ja) | 機械または設備の運転条件の評価方法 | |
CN104460337A (zh) | 一种基于修正β因子的控制系统共因失效分析方法 | |
CN109341780B (zh) | 一种多手段低成本风机故障监测方法 | |
CN104180480A (zh) | 中央空调系统空气处理单元实时能耗的检测方法 | |
JPH05322714A (ja) | キャビテーション現象検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |