[发明专利]基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法及存储介质

说明书

本申请涉及基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法及存储介质，涉及电机故障检测领域技术领域，其包括以下步骤：获取仪器电机的电流频谱图以识别仪器电机的故障征兆；获取故障征兆的故障特征频率分量所对应的幅值和基波分量的幅值，并将故障特征频率分量所对应的幅值和基波分量的幅值之间的比值作为BP神经网络的输入层神经元；获取仪器电机的故障模式以作为BP神经网络的输出层神经元；获取标准训练样本集和测试样本集，基于BP神经网络得出标准训练样本集所对应的标准训练样本测试结果和测试样本集对应的测试样本测试结果；比对训练样本测试结果和测试样本结果以得出仪器电机的故障模式。本申请具有提高对带电机仪器故障的检测精确度的效果。

技术领域

本申请涉及电机故障检测领域，尤其是涉及基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法及存储介质。

背景技术

相关技术中，在医疗仪器方面，许多仪器内部设有伺服电机，例如血液透析机是血液净化治疗中应用最广泛的一种治疗仪器，是一个较为复杂的机电一体化设备，由供给监控装置及体外循环监控装置组成。其工作原理是使用透析液通过血液透析器，与设备引出的病人血液进行溶质弥散、渗透和超滤作用；作用后的病人血液通过设备管路返回病人体内，同时透析用后的液体作为废液由透析液供给系统排出；不断循环往复，从而达到治疗的目的，完成整个透析过程。

血液透析设备的主要部件是电机，比如血液泵，肝素泵、透析液泵等，他们是驱动透析液和血液体外循环的动力。血液透析机不同于其他常用电子仪器，在透析过程中如泵机发生故障造成停机，影响治疗工作甚至病人的安全。因此确保机器正常运转非常重要，作为主要部件的各种电机更是如此，因此如何提高对带电机仪器的故障检测精确度，亟待改进。

发明内容

为了提高对带电机仪器故障的检测精确度，本申请提供基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法及存储介质。

第一方面，本申请提供的基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法采用如下的技术方案：

基于BP神经网络的血透设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取仪器电机的电流频谱图以识别仪器电机的故障征兆；

获取故障征兆的故障特征频率分量所对应的幅值和基波分量的幅值，并将故障特征频率分量所对应的幅值和基波分量的幅值之间的比值作为BP神经网络的输入层神经元；

获取仪器电机的故障模式以作为BP神经网络的输出层神经元，其中，所述故障模式用于表征仪器电机的故障种类；

获取标准训练样本集和测试样本集，基于BP神经网络得出所述标准训练样本集所对应的标准训练样本测试结果和所述测试样本集对应的测试样本测试结果；

比对所述标准训练样本测试结果和所述测试样本测试结果以得出仪器电机的故障模式。

通过采用上述技术方案，故障初期的电机往往会产生诸如机械异常振动和电流信号变化异常等不同形式的故障征兆，通过仪器电机的电流频谱图初步去识别故障征兆，再通过BP神经网络对电机的故障进行准确地检测和诊断，从而快速、精确地诊断出电动机的故障模式，从而减少电机维修所花费的时间，且大大提高了对带电机仪器的故障检测的精确度。

优选的，所述的获取仪器电机的电流频谱图以识别仪器电机的故障征兆的步骤，包括：

基于对仪器中不对称的电机转子检测得到的定子绕组的电流频率分量图像，来与预设变频带图像进行比较，以确定转子绕组故障征兆，其中，预设变频带为基波两侧出现的大小为2sf的变频带；

基于对仪器中相对静止的定子检测得到的电流谐波图像，来与预设电流谐波图像进行比较，以确定气隙偏心故障征兆，其中，预设电流谐波为基波及主齿谐波两侧出现变频带；