CN117058854B - 一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及综合手术动力系统领域,具体涉及一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,用于解决现有技术中无法在综合手术动力系统使用之前以及使用过程中对其进行实时监控,导致综合手术动力系统易于出现故障,进而导致手术无法正常进行,对手术操作造成困难甚至失误的问题;该系统能够实时监控正在运行的综合手术动力系统的运行状态,保证了综合手术动力系统的运行状态正常,保证了手术的正常进行与提高了手术安全性;该系统能够在综合手术动力系统使用前对其进行多次筛选,得出综合情况优良的综合手术动力系统进行手术使用,降低综合手术动力系统出现故障的几率,进一步的保证了手术的正常进行与提高了手术安全性。
Description
技术领域
本发明涉及综合手术动力系统领域,具体涉及一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统。
背景技术
综合手术动力系统由电源控制主机、脚踏开关、驱动手柄以及无菌刀头组成,综合手术动力系统适用于耳科、鼻科、鼻咽/喉部、神经外科、神经内科、骨科、脊柱外科、整形外科、口腔科等,以及术中需要切割/切开、削磨、钻孔、锯开骨质和其他组织的外科手术。
现有技术中无法在综合手术动力系统使用之前以及使用过程中对其进行实时监控,导致综合手术动力系统易于出现故障,进而导致手术无法正常进行,对手术操作造成困难甚至失误。
因此,亟需一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统来解决以上问题。
发明内容
为了克服上述的技术问题,本发明的目的在于提供一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统:通过状态监控模块接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统的状态参数,状态参数包括温度信息、电压信息以及振动信息,通过状态分析模块根据状态参数获得状态系数,并根据状态系数获得状态分析值,通过监测预警平台根据状态分析值生成故障预警指令,通过故障预警模块响起故障预警铃声,通过监控分配模块对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,监控参数包括产时值、运时值以及故障值,通过状态分析模块根据监控参数获得监控系数,并根据监控系数获得预选综合手术动力系统,通过监测预警平台与预选综合手术动力系统建立网络连接,通过调试监控模块对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数,并根据调试系数获得选中综合手术动力系统,解决了现有技术中无法在综合手术动力系统使用之前以及使用过程中对其进行实时监控,导致综合手术动力系统易于出现故障,进而导致手术无法正常进行,对手术操作造成困难甚至失误的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,包括:
监控分配模块,用于对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,并将监控参数发送至状态分析模块;其中,监控参数包括产时值CS、运时值YS以及故障值GZ;
调试监控模块,用于对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数TS,并根据调试系数TS获得选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;
状态监控模块,用于接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统的状态参数,并将状态参数发送至状态分析模块;其中,状态参数包括温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD;
状态分析模块,用于根据监控参数获得监控系数JK,并根据监控系数JK获得预选综合手术动力系统,并将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台;还用于根据状态参数获得状态系数ZT,并根据状态系数ZT获得状态分析值ZF,并将状态分析值ZF发送至监测预警平台;
监测预警平台,用于与预选综合手术动力系统建立网络连接,并对预选综合手术动力系统进行调试监控;还用于根据状态分析值ZF生成故障预警指令,并将状态分析值ZF、故障预警指令发送至故障预警模块;
故障预警模块,用于接收到故障预警指令后响起故障预警铃声。
作为本发明进一步的方案:所述监控分配模块获得监控参数的具体过程如下:
对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,将所有的综合手术动力系统依次标记为监控对象i,i=1、……、n,n为自然数;
获取监控对象i的生产时间、当前时间,获得两者之间的时间差,并将其标记为产时值CS;
获取监控对象i每次运行时长,并获取监控对象i所有的运行时长的总和,并将其标记为运时值YS;
获取监控对象i的出现故障的总次数,并将其标记为故障值GZ;
将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ发送至状态分析模块。
作为本发明进一步的方案:所述状态分析模块获得监控系数JK的具体过程如下:
将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ代入公式得到监控系数JK,其中,k1、k2以及k3分别为产时值CS、运时值YS以及故障值GZ的预设比例系数,且k1+k2+k3=1,0<k1<k2<k3<1,取k1=0.24,k2=0.36,k3=0.40;
将监控对象i按照监控系数JK从小到大的顺序进行排序,将位于首位的监控对象i标记为预选综合手术动力系统;
将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台。
作为本发明进一步的方案:所述调试监控模块获得调试系数TS的具体过程如下:
启动预选综合手术动力系统中的脚踏开关,开启预选综合手术动力系统中的驱动手柄,获取驱动手柄的启动时刻和驱动手柄中的电机运转时刻,获得两者之间的时间差,并将其时差值SC;
获取驱动手柄中的电机运转预设时间后,获取电机的运转转速与标准转速,获得两者之间的转速差,并将其标记为转差值ZC;
获取时差值SC、转差值ZC的乘积,并将其标记为调试系数TS;
将调试系数TS与预设的调试阈值TSy进行比较:
若调试系数TS<调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示绿色,并将调试系数TS所对应的预选综合手术动力系统标记为选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;
若调试系数TS≥调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示红色,并将位于第二位的监控对象i标记为选中综合手术动力系统,以此类推,直至调试系数TS<调试阈值TSy。
作为本发明进一步的方案:所述状态监控模块获取状态参数的具体过程如下:
接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统中的电源控制主机启动前的温度和当前时刻的温度,获得两者之间的温度差,并将其标记为温度信息WD;
获取电源控制主机的额定电压,并将其标记为额压值EY,按照预设时间间隔实时获取电源控制主机的实际运行电压,并将其若干个实际运行电压依次标记为实压值SYi,i=1、……、n,n为自然数,获得最大的实压值SYi和最小的实压值SYi,获得两者之间的电压差,并将其标记为压差值YC,将实压值SYi、额压值EY代入公式得到压偏值YP,将压差值YC、压偏值YP代入公式/>得到电压信息DY,其中,d1、d2分别为压差值YC、压偏值YP的预设比例系数,且d1+d2=1,0<d1<d2<1,取d1=0.43,d2=0.57;
获取电源控制主机的振动频率和振动产生的声音强度,并将其分别标记为振频值ZP和振音值ZY,将振频值ZP和振音值ZY代入公式得到振动信息ZD,其中,d1、d2分别为振频值ZP和振音值ZY的预设比例系数,且d1+d2=1,0<d2<d1<1,取d1=0.71,d2=0.29;
将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD发送至状态分析模块。
作为本发明进一步的方案:所述状态分析模块获得状态分析值ZF的具体过程如下:
将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD代入公式得到状态系数ZT,其中,e为数学常数,t1、t2以及t3分别为温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD的预设权重系数,且t2>t3>t1>0.75,取t1=0.88,t2=1.45,t3=1.19;
获取历史数据中最近一次的状态系数ZT,并将其标记为状态历值ZL;
获得状态系数ZT、状态历值ZL的平均值,并将其标记为状态均值ZJ;
将状态系数ZT、状态历值ZL代入公式得到状态增值ZZ,其中,γ为预设的误差调节因子,取γ=0.985;
将状态均值ZJ、状态增值ZZ代入公式得到状态分析值ZF,其中,f1、f2分别为状态均值ZJ、状态增值ZZ的预设比例系数,且f1+f2=1,0<f1<f2<1,取f1=0.32,f2=0.68;
将状态分析值ZF发送至监测预警平台。
作为本发明进一步的方案:所述故障预警模块响起故障预警铃声的具体过程如下:
接收到故障预警指令后响起故障预警铃声;
将状态分析值ZF与铃声区间LQa进行匹配,其中,铃声区间LQa的取值范围为[Xa,Xa+1),其中,a=1、……、m,m为自然数,每个铃声区间LQa对应一个铃声档位,且铃声档位逐级增加;
若状态分析值ZF∈铃声区间LQa,则控制故障预警铃声的声音强度按照铃声区间LQa对应的铃声档位进行调节。
本发明的有益效果:
本发明的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,通过状态监控模块接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统的状态参数,状态参数包括温度信息、电压信息以及振动信息,通过状态分析模块根据状态参数获得状态系数,并根据状态系数获得状态分析值,通过监测预警平台根据状态分析值生成故障预警指令,通过故障预警模块响起故障预警铃声;该故障监测预警系统首先获取选中综合手术动力系统的状态参数,并根据状态参数获得的状态系数能够综合衡量选中综合手术动力系统的运行状态情况,且状态系数越大表示选中综合手术动力系统的运行状态异常程度越高,之后获得的状态分析值能够进一步的提升选中综合手术动力系统的运行状态监测准确度,最终进行故障报警;该故障监测预警系统能够实时监控正在运行的综合手术动力系统的运行状态,保证了综合手术动力系统的运行状态正常,保证了手术的正常进行与提高了手术安全性;
本发明的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,通过监控分配模块对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,监控参数包括产时值、运时值以及故障值,通过状态分析模块根据监控参数获得监控系数,并根据监控系数获得预选综合手术动力系统,通过监测预警平台与预选综合手术动力系统建立网络连接,通过调试监控模块对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数,并根据调试系数获得选中综合手术动力系统;该故障监测预警系统首先将所有可用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,根据监控参数获得的监控系数能够综合衡量综合手术动力系统的使用情况,对其进行初步筛选,之后通过对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数,根据调试系数获得的调试系数综合衡量综合手术动力系统的操作反应情况,对其进行二次筛选,最终获得选中综合手术动力系统;该故障监测预警系统能够在综合手术动力系统使用前对其进行多次筛选,得出综合情况优良的综合手术动力系统进行手术使用,降低综合手术动力系统出现故障的几率,进一步的保证了手术的正常进行与提高了手术安全性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明中一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
请参阅图1所示,本实施例为一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,包括以下模块:监控分配模块、调试监控模块、状态监控模块、状态分析模块、监测预警平台以及故障预警模块;
其中,所述监控分配模块用于对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,并将监控参数发送至状态分析模块;其中,监控参数包括产时值CS、运时值YS以及故障值GZ;
其中,所述调试监控模块用于对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数TS,并根据调试系数TS获得选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;
其中,所述状态监控模块用于接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统的状态参数,并将状态参数发送至状态分析模块;其中,状态参数包括温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD;
其中,所述状态分析模块用于根据监控参数获得监控系数JK,并根据监控系数JK获得预选综合手术动力系统,并将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台;还用于根据状态参数获得状态系数ZT,并根据状态系数ZT获得状态分析值ZF,并将状态分析值ZF发送至监测预警平台;
其中,所述监测预警平台用于与预选综合手术动力系统建立网络连接,并对预选综合手术动力系统进行调试监控;还用于根据状态分析值ZF生成故障预警指令,并将状态分析值ZF、故障预警指令发送至故障预警模块;
其中,所述故障预警模块用于接收到故障预警指令后响起故障预警铃声。
实施例2:
请参阅图1所示,本实施例为一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统的工作方法,包括以下步骤:
步骤S1:监控分配模块对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,将所有的综合手术动力系统依次标记为监控对象i,i=1、……、n,n为自然数;
步骤S2:监控分配模块获取监控对象i的生产时间、当前时间,获得两者之间的时间差,并将其标记为产时值CS;
步骤S3:监控分配模块获取监控对象i每次运行时长,并获取监控对象i所有的运行时长的总和,并将其标记为运时值YS;
步骤S4:监控分配模块获取监控对象i的出现故障的总次数,并将其标记为故障值GZ;
步骤S5:监控分配模块将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ发送至状态分析模块;
步骤S6:状态分析模块将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ代入公式得到监控系数JK,其中,k1、k2以及k3分别为产时值CS、运时值YS以及故障值GZ的预设比例系数,且k1+k2+k3=1,0<k1<k2<k3<1,取k1=0.24,k2=0.36,k3=0.40;
步骤S7:状态分析模块将监控对象i按照监控系数JK从小到大的顺序进行排序,将位于首位的监控对象i标记为预选综合手术动力系统;
步骤S8:状态分析模块将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台;
步骤S9:监控预警平台与预选综合手术动力系统建立网络连接,并对预选综合手术动力系统进行调试监控;
步骤S10:调试监控模块启动预选综合手术动力系统中的脚踏开关,开启预选综合手术动力系统中的驱动手柄,获取驱动手柄的启动时刻和驱动手柄中的电机运转时刻,获得两者之间的时间差,并将其时差值SC;
步骤S11:调试监控模块获取驱动手柄中的电机运转预设时间后,获取电机的运转转速与标准转速,获得两者之间的转速差,并将其标记为转差值ZC;
步骤S12:调试监控模块获取时差值SC、转差值ZC的乘积,并将其标记为调试系数TS;
步骤S13:调试监控模块将调试系数TS与预设的调试阈值TSy进行比较:若调试系数TS<调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示绿色,并将调试系数TS所对应的预选综合手术动力系统标记为选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;若调试系数TS≥调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示红色,并将位于第二位的监控对象i标记为选中综合手术动力系统,以此类推,直至调试系数TS<调试阈值TSy;
步骤S14:状态监控模块接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统中的电源控制主机启动前的温度和当前时刻的温度,获得两者之间的温度差,并将其标记为温度信息WD;
步骤S15:状态监控模块获取电源控制主机的额定电压,并将其标记为额压值EY,按照预设时间间隔实时获取电源控制主机的实际运行电压,并将其若干个实际运行电压依次标记为实压值SYi,i=1、……、n,n为自然数,获得最大的实压值SYi和最小的实压值SYi,获得两者之间的电压差,并将其标记为压差值YC,将实压值SYi、额压值EY代入公式得到压偏值YP,将压差值YC、压偏值YP代入公式得到电压信息DY,其中,d1、d2分别为压差值YC、压偏值YP的预设比例系数,且d1+d2=1,0<d1<d2<1,取d1=0.43,d2=0.57;
步骤S16:状态监控模块获取电源控制主机的振动频率和振动产生的声音强度,并将其分别标记为振频值ZP和振音值ZY,将振频值ZP和振音值ZY代入公式得到振动信息ZD,其中,d1、d2分别为振频值ZP和振音值ZY的预设比例系数,且d1+d2=1,0<d2<d1<1,取d1=0.71,d2=0.29;
步骤S17:状态监控模块将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD发送至状态分析模块;
步骤S18:状态分析模块将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD代入公式得到状态系数ZT,其中,e为数学常数,t1、t2以及t3分别为温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD的预设权重系数,且t2>t3>t1>0.75,取t1=0.88,t2=1.45,t3=1.19;
步骤S19:状态分析模块获取历史数据中最近一次的状态系数ZT,并将其标记为状态历值ZL;
步骤S20:状态分析模块获得状态系数ZT、状态历值ZL的平均值,并将其标记为状态均值ZJ;
步骤S21:状态分析模块将状态系数ZT、状态历值ZL代入公式得到状态增值ZZ,其中,γ为预设的误差调节因子,取γ=0.985;
步骤S22:状态分析模块将状态均值ZJ、状态增值ZZ代入公式得到状态分析值ZF,其中,f1、f2分别为状态均值ZJ、状态增值ZZ的预设比例系数,且f1+f2=1,0<f1<f2<1,取f1=0.32,f2=0.68;
步骤S23:状态分析模块将状态分析值ZF发送至监测预警平台;
步骤S24:监测预警平台将状态分析值ZF与预设的状态分析阈值ZFy进行比较:若状态分析值ZF≥状态分析阈值ZFy,则生成故障预警指令,并将状态分析值ZF、故障预警指令发送至故障预警模块;
步骤S25:故障预警模块接收到故障预警指令后响起故障预警铃声;
将状态分析值ZF与铃声区间LQa进行匹配,其中,铃声区间LQa的取值范围为[Xa,Xa+1),其中,a=1、……、m,m为自然数,每个铃声区间LQa对应一个铃声档位,且铃声档位逐级增加;若状态分析值ZF∈铃声区间LQa,则控制故障预警铃声的声音强度按照铃声区间LQa对应的铃声档位进行调节。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,其特征在于,包括:
监控分配模块,用于对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,获得监控参数,并将监控参数发送至状态分析模块;其中,监控参数包括产时值CS、运时值YS以及故障值GZ;
所述监控分配模块获得监控参数的具体过程如下:
对所有的可使用的综合手术动力系统进行监控,将所有的综合手术动力系统依次标记为监控对象i,i=1、……、n,n为自然数;
获取监控对象i的生产时间、当前时间,获得两者之间的时间差,并将其标记为产时值CS;
获取监控对象i每次运行时长,并获取监控对象i所有的运行时长的总和,并将其标记为运时值YS;
获取监控对象i的出现故障的总次数,并将其标记为故障值GZ;
将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ发送至状态分析模块;
调试监控模块,用于对预选综合手术动力系统进行调试监控,获得调试系数TS,并根据调试系数TS获得选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;
所述调试监控模块获得调试系数TS的具体过程如下:
启动预选综合手术动力系统中的脚踏开关,开启预选综合手术动力系统中的驱动手柄,获取驱动手柄的启动时刻和驱动手柄中的电机运转时刻,获得两者之间的时间差,并将其时差值SC;
获取驱动手柄中的电机运转预设时间后,获取电机的运转转速与标准转速,获得两者之间的转速差,并将其标记为转差值ZC;
获取时差值SC、转差值ZC的乘积,并将其标记为调试系数TS;
将调试系数TS与预设的调试阈值TSy进行比较:
若调试系数TS<调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示绿色,并将调试系数TS所对应的预选综合手术动力系统标记为选中综合手术动力系统,同时生成状态监控指令,并将状态监控指令发送至状态监控模块;
若调试系数TS≥调试阈值TSy,则控制调试监控灯显示红色,并将位于第二位的监控对象i标记为选中综合手术动力系统,以此类推,直至调试系数TS<调试阈值TSy;
状态监控模块,用于接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统的状态参数,并将状态参数发送至状态分析模块;其中,状态参数包括温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD;
状态分析模块,用于根据状态参数获得状态系数ZT,并根据状态系数ZT获得状态分析值ZF,并将状态分析值ZF发送至监测预警平台;所述状态分析模块获得状态分析值ZF的具体过程如下:
将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD代入公式得到状态系数ZT,其中,e为数学常数,t1、t2以及t3分别为温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD的预设权重系数;
获取历史数据中最近一次的状态系数ZT,并将其标记为状态历值ZL;
获得状态系数ZT、状态历值ZL的平均值,并将其标记为状态均值ZJ;
将状态系数ZT、状态历值ZL代入公式得到状态增值ZZ,其中,γ为预设的误差调节因子;
将状态均值ZJ、状态增值ZZ代入公式得到状态分析值ZF,其中,f1、f2分别为状态均值ZJ、状态增值ZZ的预设比例系数;
将状态分析值ZF发送至监测预警平台;
监测预警平台,用于根据状态分析值ZF生成故障预警指令,并将状态分析值ZF、故障预警指令发送至故障预警模块;
故障预警模块,用于接收到故障预警指令后响起故障预警铃声。
2.根据权利要求1所述的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,其特征在于,所述状态监控模块获取状态参数的具体过程如下:
接收到状态监控指令后获取选中综合手术动力系统中的电源控制主机启动前的温度和当前时刻的温度,获得两者之间的温度差,并将其标记为温度信息WD;
获取电源控制主机的额定电压,并将其标记为额压值EY,按照预设时间间隔实时获取电源控制主机的实际运行电压,并将其若干个实际运行电压依次标记为实压值SYi,i=1、……、n,n为自然数,获得最大的实压值SYi和最小的实压值SYi,获得两者之间的电压差,并将其标记为压差值YC,将实压值SYi、额压值EY代入公式得到压偏值YP,将压差值YC、压偏值YP代入公式/>得到电压信息DY,其中,d1、d2分别为压差值YC、压偏值YP的预设比例系数;
获取电源控制主机的振动频率和振动产生的声音强度,并将其分别标记为振频值ZP和振音值ZY,将振频值ZP和振音值ZY代入公式得到振动信息ZD,其中,d1、d2分别为振频值ZP和振音值ZY的预设比例系数;
将温度信息WD、电压信息DY以及振动信息ZD发送至状态分析模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,其特征在于,所述故障预警模块响起故障预警铃声的具体过程如下:
接收到故障预警指令后响起故障预警铃声;
将状态分析值ZF与铃声区间LQa进行匹配,其中,铃声区间LQa的取值范围为[Xa,Xa+1),其中,a=1、……、m,m为自然数,每个铃声区间LQa对应一个铃声档位,且铃声档位逐级增加;
若状态分析值ZF∈铃声区间LQa,则控制故障预警铃声的声音强度按照铃声区间LQa对应的铃声档位进行调节。
4.根据权利要求1所述的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,其特征在于,所述状态分析模块还用于根据监控参数获得监控系数JK,并根据监控系数JK获得预选综合手术动力系统,并将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台。
5.根据权利要求1所述的一种基于综合手术动力系统的故障监测预警系统,其特征在于,所述状态分析模块获得监控系数JK的具体过程如下:
将产时值CS、运时值YS以及故障值GZ代入公式得到监控系数JK,其中,k1、k2以及k3分别为产时值CS、运时值YS以及故障值GZ的预设比例系数;
将监控对象i按照监控系数JK从小到大的顺序进行排序,将位于首位的监控对象i标记为预选综合手术动力系统;
将预选综合手术动力系统发送至监控预警平台。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001283349A (ja) * | 2000-03-29 | 2001-10-12 | Noriko Matsushita | 点検確認支援装置 |
CN115054374A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-16 | 上海微创医疗机器人(集团)股份有限公司 | 基于ar的手术机器人现场故障排除系统及方法、存储介质 |
CN115120319A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-09-30 | 深圳市禾恩医疗科技有限公司 | 一种不剃发植发用的医用穿孔器 |
CN116380176A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 深圳市百事泰电气有限公司 | 一种基于数字信号处理的逆变器的负载预警系统 |
CN116758714A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-15 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种手机膜智能贴覆设备的故障预警系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10917164B2 (en) * | 2016-11-10 | 2021-02-09 | Cable Television Laboratories, Inc. | Systems and methods for ultra reliable low latency communications |
-
2023
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001283349A (ja) * | 2000-03-29 | 2001-10-12 | Noriko Matsushita | 点検確認支援装置 |
CN115054374A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-16 | 上海微创医疗机器人(集团)股份有限公司 | 基于ar的手术机器人现场故障排除系统及方法、存储介质 |
CN115120319A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-09-30 | 深圳市禾恩医疗科技有限公司 | 一种不剃发植发用的医用穿孔器 |
CN116380176A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 深圳市百事泰电气有限公司 | 一种基于数字信号处理的逆变器的负载预警系统 |
CN116758714A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-15 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种手机膜智能贴覆设备的故障预警系统 |
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