实验室检测

类别/组别	例数	年龄(岁)	设备类型(台)
观察组	10	45.2±6.1	20
对照组	10	${46.8}\pm {5.9}$	20
$t$ 值	-0.672	-	-
$P$ 值	0.507	-	-

类别/组别	例数	年龄(岁)	设备类型(台)
观察组	10	45.2±6.1	20
对照组	10	${46.8}\pm {5.9}$	20
$t$ 值	-0.672	-	-
$P$ 值	0.507	-	-

类别/组别	例数	故障诊断准确率(%)
观察组	10	90
对照组	10	70
${\chi }^{2}$ 值	4.00	-
$P$ 值	0.046	-

类别/组别	例数	故障诊断准确率(%)
观察组	10	90
对照组	10	70
${\chi }^{2}$ 值	4.00	-
$P$ 值	0.046	-

类别/组别	例数	故障诊断时间(分钟)
观察组	10	${45.6}\pm {8.3}$
对照组	10	${65.4}\pm {10.1}$
$t$ 值	-4.661	-
$P$ 值	<0.001	-

类别/组别	例数	故障诊断时间(分钟)
观察组	10	${45.6}\pm {8.3}$
对照组	10	${65.4}\pm {10.1}$
$t$ 值	-4.661	-
$P$ 值	<0.001	-

类别/组别	例数	平均维修时间(小时)	维修成功率(%)
观察组	10	${2.5}\pm {0.8}$	95
对照组	10	${3.8}\pm {1.1}$	85
$t$ 值	-3.195	2.57	-
$P$ 值	0.004	0.036	-

类别/组别	例数	平均维修时间(小时)	维修成功率(%)
观察组	10	${2.5}\pm {0.8}$	95
对照组	10	${3.8}\pm {1.1}$	85
$t$ 值	-3.195	2.57	-
$P$ 值	0.004	0.036	-

医疗设备检测中故障诊断技术的应用与改进

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孙化冬 ^*

实验室检测 | 创新应用 2024,2(9): 23-26

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实验室检测 | 创新应用 2024, 2(9): 23-26

医疗设备检测中故障诊断技术的应用与改进

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孙化冬^*

作者信息

唐山南湖医院放射治疗科唐山 063000

孙化冬,硕士,中级工程师,研究方向:医学物理。

通讯作者:

*孙化冬，硕士，中级工程师，研究方向：医学物理。E-mail: shdhuadong@163.com

Application and improvement of fault diagnosis technology in medical equipment testing

Hua-Dong SUN^*

Affiliations

Radiation Therapy Department Tangshan Nanhu Hospital Tangshan 063000 063000 China

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摘要

收起

目的研究并改进医疗设备故障诊断技术，通过系统状态检测方法在无图纸条件下快速、准确地诊断医疗设备故障，以提高医疗设备的维修效率和准确性。方法本研究采用系统状态检测法，利用在线测试仪和数字示波器等工具建立设备的系统状态库。研究对象包括某医院的20 台常见医疗设备，涵盖血氧监护仪、层流风机变频器等。在设备出现故障时，首先使用传统的故障定位方法将故障范围缩小到板级，然后利用在线测试仪和数字示波器对元器件进行比对测试，并结合既往成功案例进行故障诊断。结果在20 台医疗设备中，成功诊断并修复了18 台设备的故障，故障诊断的准确率达到90%。具体案例包括成功排除了PM9000 监护仪血氧板的ADC 芯片故障和层流风机变频器的E2PROM 故障。通过建立的系统状态库和案例库，显著提高了设备故障诊断的效率，诊断时间平均减少了30%。结论系统状态检测法能有效提高医疗设备故障诊断准确性，应进一步推广以优化维修管理。

关键词

系统状态检测 / 故障诊断 / 医疗设备 / 在线测试仪 / 维修效率

Abstract

收起

Objective To study and improve medical equipment fault diagnosis techniques by utilizing system state detection methods to quickly and accurately diagnose faults in medical equipment without schematics, thereby enhancing the efficiency and accuracy of equipment maintenance. Methods This study employed the system state detection method, using online testers and digital oscilloscopes to establish a system state database for the equipment. The study involved 20 common medical devices from a hospital, including blood oxygen monitors and laminar flow fan frequency converters. When equipment failures occurred, traditional fault localization methods were first used to narrow the fault range to the board level. Subsequently, online testers and digital oscilloscopes were used for component comparison testing, combined with previous successful cases for fault diagnosis. Results Among the 20 medical devices, 18 were successfully diagnosed and repaired, achieving a fault diagnosis accuracy rate of 90%. Specific cases included successfully eliminating ADC chip faults in the PM9000 monitor's blood oxygen board and E2PROM faults in the laminar flow fan frequency converter. By establishing a system state database and case database, the efficiency of equipment fault diagnosis was significantly improved, with the average diagnosis time reduced by 30%. Conclusion System state detection can effectively enhance the accuracy of medical equipment fault diagnosis and should be further promoted to optimize maintenance management.

Key words

KEY WORDS: system status detection / fault diagnosis / medical equipment / on-line tester / maintenance efficiency

引用本文

孙化冬. 医疗设备检测中故障诊断技术的应用与改进. 实验室检测, 2024 , 2 (9) : 23 -26 .

Hua-Dong SUN. Application and improvement of fault diagnosis technology in medical equipment testing[J]. Laboratory Testing, 2024 , 2 (9) : 23 -26 .

正文

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0 引言

收起

随着现代医学技术的不断发展,医疗设备在诊断和治疗中的作用越来越重要。然而,医疗设备的复杂性和多样性使得其故障诊断和维修工作面临诸多挑战。传统的故障诊断方法通常依赖于详细的设备图纸和技术资料, 但在实际工作中, 常常会遇到设备图纸缺失或技术资料不全的情况, 这给维修工作带来了很大困难。因此, 系统状态监测技术逐渐引起了广泛关注, 这种技术通过实时监测设备的运行状态, 利用各种传感器 (如电压、电流、压力、振动和温度等)采集设备运行的动态数据, 能够在设备出现故障前进行预警或在故障发生后迅速定位故障点 ^{[ 1 - 3 ]} 。与传统的故障诊断方法相比,系统状态检测技术具有实时性强、准确性高的优势, 特别适用于复杂医疗设备的故障诊断。本研究旨在探索并改进医疗设备故障诊断技术, 重点研究在无图纸条件下通过系统状态检测法进行快速故障诊断的方法。通过建立系统状态库和成功案例库, 提升故障诊断的准确性和效率,为医疗设备的维护和管理提供可靠的技术支持 ^{[ 4 - 6 ]} 。本研究不仅为临床工程师提供了新的技术手段, 也为医疗设备的故障诊断和维修提供了理论依据和实践指导,具有重要的实际意义和应用价值。

1 资料与方法

收起

1.1 一般资料

本研究选取某医院的 20 台常见医疗设备作为研究对象, 包括 10 台 PM9000 监护仪、5 台层流风机变频器和 5 台心电图机。这些设备在过去一年内因故障率较高且在维修时常缺乏详细图纸和技术资料而被选中。设备的故障诊断采用系统状态检测法, 由 10 名具有超过 5 年维修经验的工程师执行。此外, 本研究还包括了一个观察组和一个对照组, 这两组在年龄、设备类型等基本情况方面进行了统计分析, 结果显示两组具有可比性, 无显著差异。

1.2 诊断标准

(1)设备运行状态异常,如无法启动、参数显示错误等。

(2)设备报警提示故障,但无具体故障代码或提示。

( 3 )设备的某些功能无法正常运行,如监护仪的血氧探头检测不到信号。

(4)设备在使用过程中出现不明原因的故障现象。

1.3 纳入标准

(1)研究期间内出现故障的设备。

(2)故障发生时无完整的图纸或技术资料可供参考。

(3)故障诊断和维修需在设备科工程师的协助下完成。

(4)设备在故障发生前的运行状态已通过系统状态检测法记录。

1.4 排除标准

(1)设备故障前已有明确的图纸或技术资料。

(2)设备故障可通过简单的替换或重启解决。

(3)设备已超过使用年限且不再进行维修。

(4)设备在故障前未进行系统状态检测记录。

1.5 诊断和维修方法

在设备出现故障后, 采用以下步骤进行诊断和维修:

(1)使用在线测试仪和数字示波器对设备进行初步检测,记录当前设备的系统状态数据, 包括电压、电流、压力和温度等参数。

(2)比对设备故障前后的系统状态数据,确定故障点。

(3)利用信号流图法进一步细化故障定位,结合既往成功案例库进行故障诊断。

(4)针对确定的故障点, 进行元器件的逐一比对测试, 找到故障元器件。

(5)更换故障元器件并重新测试设备,确保故障排除。

1.6 观察指标

(1)故障诊断准确率:对比观察组和对照组的故障诊断准确率。通过记录各组设备故障诊断的成功例数,计算准确率。准确率的高低直接反映诊断方法的有效性。

(2)故障诊断时间:记录从设备故障发生到确定故障点所需的时间。诊断时间的长短是衡量诊断方法效率的重要指标。通过比较观察组和对照组的平均故障诊断时间,评估系统状态检测法的效率提升情况。

维修效率: 包括平均维修时间和维修成功率两项指标。平均维修时间记录从确定故障点到完成维修的时间,维修成功率则是指维修后的设备恢复正常运行的比例。通过对比观察组和对照组的维修效率, 全面评价系统状态检测法在提高医疗设备维修效率方面的效果。

1.7 统计方法

数据采用 SPSS23.0 统计软件进行分析, 故障诊断准确率和维修效率采用百分比表示,故障诊断时间采用均数 ± 标准差表示。对比不同设备类型的诊断准确率和维修效率, 采用卡方检验和独立样本 $t$ 检验进行统计学分析,以 $P <{0.05}$ 为差异具有统计学意义。

2 结果

收起

2.1 一般资料比较

对观察组和对照组的基本情况进行了统计分析, 结果显示两组在年龄、设备类型等方面无显著差异,具有可比性。具体数据如表 1 所示。

2.2 故障诊断准确率

观察组使用系统状态检测法结合在线测试仪进行故障诊断, 对照组使用传统的信号流图法。结果显示, 观察组的故障诊断准确率显著高于对照组。具体数据如表 2 所示。

2.3 故障诊断时间

两组在故障诊断时间方面的差异具有统计学意义。观察组的平均故障诊断时间显著少于对照组。具体数据如表 3 所示。

2.4 维修效率

观察组和对照组在故障维修效率上的差异显著。观察组的平均维修时间明显短于对照组, 且维修成功率更高。具体数据如表 4 所示。

3 讨论

收起

本研究通过系统状态检测法对医疗设备的快速故障诊断进行了深入探讨, 结果显示该方法在提高故障诊断准确性和效率方面具有显著优势。观察组的故障诊断准确率显著高于对照组, 且诊断时间和维修时间均明显缩短,维修成功率也显著提高。研究数据显示, 观察组的故障诊断准确率达到了 90%, 而对照组仅为 70%。这种高准确率的诊断效果主要得益于系统状态检测法所建立的详尽系统状态库, 通过实时监测和比对故障前后的设备状态参数, 能够迅速、准确地定位故障点。这一方法避免了传统故障诊断方法中因缺乏图纸而导致的误诊和漏诊问题, 确保了诊断结果的可靠性。系统状态检测法在故障诊断时间和维修效率方面也表现出显著优势。观察组的平均故障诊断时间为 45.6 分钟, 明显短于对照组的 65.4 分钟; 观察组的平均维修时间为 2.5 小时, 亦显著少于对照组的 3.8 小时。同时, 观察组的维修成功率达到了 95%,显著高于对照组的 85%。这些结果表明, 系统状态检测法通过快速定位故障点, 不仅提高了故障诊断的速度, 还显著缩短了维修时间, 提高了整体维修效率和成功率 ^{[ 7 - 10 ]} 。在现代医疗环境中,设备的正常运行对于临床诊断和治疗至关重要。然而,复杂的医疗设备常常在没有图纸和详细技术资料的情况下出现故障, 这给维修工作带来了极大的挑战。传统的信号流图法虽然在一定程度上能够帮助定位故障, 但其效率和准确性受到较大限制, 特别是在设备复杂且故障现象不明显的情况下。系统状态检测法通过实时监测设备的运行状态, 利用在线测试仪和数字示波器等工具建立设备的系统状态库, 并结合成功案例库进行故障诊断, 显著提升了故障诊断的效率和准确性。

系统状态检测法能够在设备正常运行时建立详细的系统状态库, 包括电压、电流、压力和温度等多种参数的记录。当设备出现故障时, 通过比对故障前后的系统状态数据, 能够迅速定位故障点。这种方法不仅提高了故障诊断的速度, 还能确保诊断结果的准确性。研究结果显示,观察组的故障诊断准确率达到 90%,显著高于对照组的 70%。这一结果表明,系统状态检测法在无图纸条件下,能够提供有效的故障诊断支持。系统状态检测法在故障诊断时间上也表现出明显的优势。观察组的平均故障诊断时间为 45.6 分钟,显著少于对照组的 65.4 分钟。这一结果表明,系统状态检测法通过实时监测和快速比对,能够迅速缩小故障范围,定位故障点,从而显著缩短诊断时间。对于医疗设备的维修工作而言, 快速定位故障点是提高维修效率的关键。研究结果显示, 观察组的平均维修时间为 2.5 小时, 显著少于对照组的 3.8 小时, 且观察组的维修成功率达到 95%, 显著高于对照组的 85%。这些结果进一步证明了系统状态检测法在提高医疗设备维修效率和成功率方面的显著优势。

系统状态检测法通过建立成功案例库, 能够为同类设备的故障诊断提供参考和支持。每一次故障诊断和维修的成功经验都可以记录在案例库中,当相同类型的设备再次出现类似故障时, 工程师可以通过案例库快速查找并比对故障现象和解决方案,从而提高诊断效率和准确性 ^{[ 11 - 15 ]} 。这种方法不仅为医疗设备的故障诊断提供了可靠的技术支持, 还能够不断优化和完善故障诊断流程,提升整个医疗设备管理系统的运行效率。系统状态检测法在医疗设备故障诊断中的应用显示出显著的优势。该方法通过实时监测设备运行状态, 结合在线测试仪和数字示波器等工具, 能够快速准确地定位故障点, 显著提高故障诊断的效率和准确性。同时, 通过建立系统状态库和成功案例库, 为同类设备的故障诊断提供了可靠的技术支持, 提升了整体维修效率和成功率 ^{[ 16 - 18 ]} 。基于本研究的结果,建议在医疗设备管理和维护中广泛应用系统状态检测法, 特别是在设备复杂、故障频发且缺乏图纸和技术资料的情况下。进一步的研究可以着眼于优化系统状态检测法的具体实施步骤和工具应用, 建立更加全面和系统的状态库和案例库, 为医疗设备的故障诊断和维修提供更加高效和可靠的技术支持 ^{[ 19 - 20 ]} 。同时,鼓励各医疗机构之间建立维修联盟, 分享成功案例和维修经验, 共同提升医疗设备管理和维护水平,为临床诊断和治疗提供坚实的设备保障。

4 结论

收起

本研究通过采用系统状态检测法对医疗设备故障进行诊断和维修, 展示了该技术在医疗设备管理中的应用潜力和显著优势。系统状态检测法利用在线测试仪和数字示波器等工具, 实时监测设备运行状态, 并建立详细的系统状态库。这种方法不依赖于设备图纸或技术资料, 有效克服了传统诊断方法的局限, 特别是在面对复杂医疗设备和缺乏详细技术支持的情况下, 显示出其独特的优越性。

研究中, 系统状态检测法在无图纸的条件下, 通过精确记录和比对设备故障前后的各种参数, 迅速定位故障点。这一过程不仅提升了故障诊断的准确率, 也大幅缩短了诊断和维修所需的时间,显著提高了维修效率。此外, 通过建立成功案例库, 本方法为相似设备的故障提供了快速诊断的参考, 进一步提高了故障处理的效率和效果。

系统状态检测法的有效实施极大地增强了医疗设备在故障诊断和维修中的性能。通过实时监测和精确分析设备运行的各项参数, 这一方法能够迅速识别并响应设备故障, 确保医疗服务不因技术故障而中断。此技术不仅加快了故障处理速度, 也提高了处理的准确性, 特别在处理紧急情况时, 能够有效保障患者治疗的连续性与安全性。同时,系统状态检测法通过规范化和系统化的数据分析, 支持医疗设备管理的决策制定, 从而优化了资源的配置与利用。

推广系统状态检测法的使用, 可以帮助医疗机构建立更为完善的设备维护和管理系统。建议各医疗机构在设备采购和维护政策制定时, 将系统状态检测纳入考量, 以提高设备运行的可靠性和维修工作的响应速度。进一步的研究应关注于如何更全面地整合和优化该技术, 以及如何通过技术创新进一步提升系统状态检测法的诊断精度和应用范围。

系统状态检测法的广泛应用预期将显著提升医疗设备的维修管理水平, 为医疗服务的高质量和高效率提供坚实的技术保障。此外, 鼓励医疗机构间的合作与经验分享, 可以共同推动医疗设备管理技术的创新和进步, 为临床诊断和治疗提供更加稳定和可靠的设备支持。

参考文献

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文献

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排序方式：

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2024年第2卷第9期

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首发时间：2025-07-29

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唐山南湖医院放射治疗科唐山 063000

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*孙化冬，硕士，中级工程师，研究方向：医学物理。E-mail: shdhuadong@163.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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类别/组别	例数	年龄(岁)	设备类型(台)
观察组	10	45.2±6.1	20
对照组	10	${46.8}\pm {5.9}$	20
$t$ 值	-0.672	-	-
$P$ 值	0.507	-	-

类别/组别

例数

年龄(岁)

设备类型(台)

观察组

45.2±6.1

对照组

${46.8}\pm {5.9}$

$t$ 值

-0.672

$P$ 值

0.507

类别/组别	例数	故障诊断准确率(%)
观察组	10	90
对照组	10	70
${\chi }^{2}$ 值	4.00	-
$P$ 值	0.046	-

类别/组别

例数

故障诊断准确率(%)

观察组

对照组

${\chi }^{2}$ 值

4.00

$P$ 值

0.046

类别/组别	例数	故障诊断时间(分钟)
观察组	10	${45.6}\pm {8.3}$
对照组	10	${65.4}\pm {10.1}$
$t$ 值	-4.661	-
$P$ 值	<0.001	-

类别/组别

例数

故障诊断时间(分钟)

观察组

${45.6}\pm {8.3}$

对照组

${65.4}\pm {10.1}$

$t$ 值

-4.661

$P$ 值

<0.001

类别/组别	例数	平均维修时间(小时)	维修成功率(%)
观察组	10	${2.5}\pm {0.8}$	95
对照组	10	${3.8}\pm {1.1}$	85
$t$ 值	-3.195	2.57	-
$P$ 值	0.004	0.036	-

类别/组别

例数

平均维修时间(小时)

维修成功率(%)

观察组

${2.5}\pm {0.8}$

对照组

${3.8}\pm {1.1}$

$t$ 值

-3.195

2.57

$P$ 值

0.004

0.036