大型呼吸机故障信号的自动检测模块设计

摘要

大型呼吸机在运行时，由于环境噪声与故障信号在频域和时域上可能发生重叠或混叠，传统的故障检测模块往往难以准确区分这两者。这导致在提取故障特征时，模块容易受到噪声的干扰，进而对整体的检测性能产生负面影响。为此，设计一种针对大型呼吸机故障信号的自动检测模块。模块配备了低噪声系统电源，为呼吸机提供稳定电力支持，并设计了高效的通讯电路以确保数据传输的顺畅。通过ADC自动化采样程序精准采集关键信号，运用小波变换技术去除噪声，并对处理后的信号进行时-频分析，提取故障特征。结合智能分类算法，模块能够准确识别出各种故障类型。测试结果显示，该模块具备出色的RASIS性能，完全满足大型呼吸机故障检测的需求。

关键词

大型呼吸机 / 低噪声系统电源 / 故障信号 / 小波变换技术 / 自动检测模块

基金资助

江苏省自然科学基金项目(BK20200824)