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故障预测文献资料
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基于R语言BP神经网络瓦里安NovalisTx直线加速器MLC系统故障预测模型研究
目的 构建并研究瓦里安NovalisTx直线加速器MLC系统故障预测BP神经网络模型.方法 取加速器临床使用18个月MLC系统故障统计数据为研究对象,以加速器使用总时间、月治疗患者数量、日均开机工作时间、RapidArc计划数量及加速器保养后时间间隔为输入故障因素,以故障频次预测为输出结果,采用R语言AMORE包构建MLC系统故障预测BP神经网络模型并对其进行仿真验证.结果 模型采用3层网络实现输入输出转换,其输入层5个节点、隐层13个节点、输出层1个节点;输入层至隐层、隐层至输出层分别选用tansig、purelin传递函数;模型设定大训练学习次数150次,实际使用111次,设定误差3％,实际误差2.7％,表明其收敛较好.该模型对18个月临床故障数据仿真验证结果表明预测数据与实际数据较为接近.结论 基于R语言BP神经网络故障预测模型实现了MLC系统故障因素与故障频次间映射关系描述,可为设备故障规律了解和备件库存管理提供参考.
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医学装备突发故障预测方法的研究
目的：对医学装备突发故障预测方法进行研究，以保障远离基地的海上医疗需求。方法：根据医学装备的突发故障数据的表现，对医学装备出现突发故障的时间、随机变量及分布类型进行假设，并对其进行参数估计和分布拟合检验，确定医学装备的突发故障密度函数。结果：基于故障数据分布函数建立医学装备突发故障预测模型，获得医学装备未来一段时间内的突发故障概率。结论：通过医学装备突发故障实例分析，验证了突发故障预测模型的合理性。
