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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利基于多指标的医疗设备故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116313024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310225554.0，技术领域涉及：G16H40/40；该发明授权基于多指标的医疗设备故障检测方法是由王子洪;郭海涛;陈晓宇;杨睿;周晟汀;任晓梅;毛一荐;田淼设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多指标的医疗设备故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗设备的故障探测方法领域，具体涉及基于多指标的医疗设备故障检测方法，包括：以医疗设备为一个整体系统，建立医疗设备的整体输出观测信号模型；先基于一台医疗设备确定的各状态特征区间，再以多台同类型医疗设备在同故障下测量，计算每项参数在该故障下识别率并匹配出权重值；依据单项故障指标识别率和权重值计算每种故障状态的总故障识别率；通过对权重值或故障特征区间的调整实现总故障识别率的调整，直至满足设定；当满足设定条件时，搭建医疗设备多个预设故障指标对应的故障规则库。本发明能够在故障特征区间与正常区间具有重叠时准确识别到医疗设备的具体故障信息。

本发明授权基于多指标的医疗设备故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多指标的医疗设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，以医疗设备为一个整体系统，建立医疗设备的整体输出观测信号模型，采集医疗设备正常工作时多种预设故障指标分别的正常区间，所述预设故障指标包括电流、电压和功率； 向系统整体控制输入一个信号叠加至整个输出信号上，系统整体产生的参数和元件故障记为ft，该系统整体输出的观测信号记为： ； 其中，是状态矢量，是控制矢量，分别、，两者为设备正常情况下系统运行矢量和控制器输出信号量；是观测输出信号矢量；是外部采集传感器自身添加的信号输出；为系统的某个部位异常运行状态矢量，，每个元素对应于某具体的故障形式，且也是我们故障研究中需要求解的未知时间函数；为相应维数的常数矩阵；是故障系数矩阵，可检测的状态数量决定了该矩阵的维数； 采用残差测量法，将离散采集的数值代入观测信号模型，变形得到如下预设故障指标的故障特征，β表示电流，χ表示功率，δ表示电压： ； 步骤2，基于步骤1的观测模型输出信号，针对每个预设故障指标测量一台故障的医疗设备的故障特征区间，再引入若干台新医疗设备，分别测量其在相同故障指标下的故障数据，并计算新医疗设备的故障数据的该故障指标于故障特征区间内的单项故障指标识别率，所述预设故障指标的实时采集是在医疗设备的预设状态下进行，所述预设状态包括开机时刻状态和关机时刻状态； 步骤3，根据单项故障指标识别率从预设的权重规则表中匹配出每个预设故障指标的权重值，并依据单项故障指标识别率和权重值计算每种故障状态在多种预设故障指标下的总故障识别率； 步骤4，将每种故障状态的总故障识别率与设定值进行对比得到对比结果，根据对比结果对权重值或故障特征区间进行调整，直至满足设定条件； 步骤5，当满足设定条件时，搭建医疗设备多个预设故障指标对应的故障规则库； 步骤6，将已有的故障进行不断地实测，重复步骤2、步骤3和步骤4，直至涵盖当前实测且满足总故障识别率大于设定值的特征情况，完成一次更新； 步骤7，当实际医疗设备具有故障时，测量该故障医疗设备的预设故障指标的值，并将预设故障指标的值与故障规则库进行匹配，根据匹配结果确定医疗设备的故障类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：401331 重庆市沙坪坝区高滩岩正街30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。