换一批基于RNN的FMEA核磁共振设备故障检修方法
Fault Repair Method for Nuclear Magnetic Resonance Equipment Based on RNN FMEA
摘要目的 对核磁共振设备故障进行准确诊断,并提供合理的维修方法.方法 将大数据分析与循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和失效模式及影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)方法进行结合,并基于结合后的方法提出一种核磁共振设备故障检修技术.为验证该技术的有效性,利用该技术对医院中的核磁共振设备进行检修.结果 该技术对核磁共振设备进行故障检修时,对设备各个部分的故障检测准确率均可达95%以上,且检测耗时均低于5.0 s.使用该检修技术后,核磁共振设备运行会更加稳定,且利用该检修技术对设备故障进行检修,发现修复率可达99.7%.故障修复后,使用寿命延长了86.8%.结论 本研究提出的基于RNN-FMEA方法的核磁共振故障检修技术能够提高故障检测准确率,从而提高故障检修效率,提高医学诊断水平.
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关键词
核磁共振设备故障检修失效模式和影响分析(FMEA)设备使用寿命循环神经网络(RNN)nuclear magnetic resonance equipmentfault repairfailure mode and effects analysis(FMEA)equipment service liferecurrent neural network(RNN)
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DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20250072
发布时间
2025-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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