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在体外循环转流过程中，体外循环机将血泵入动脉时，会产生一定的压力即泵压，正常情况下，泵压应＜26.7kPa(200mmHg)。但如果动脉管扭曲，体外循环机开动时钳夹未能及时去除以及升主动脉阻断时误夹住动脉插管等原因，会造成泵管内压力急剧上升。由于泵压过高而造成动脉接头崩脱、泵管破裂、管道进气等一系列严重事故。对体外循环转流中的泵压实施连续监测，一旦发现阻力过大，灌注师应与术者密切配合立即检查管道系统，可有效地防止上述事故的发生。目前，测量泵压的传统方法是在动脉过滤器上端连接一只弹簧血压表，这样就可以观察整个体外循环过程中动脉管上的压力变化趋势。此种方法简单易行，比较可靠，但此监测法需要灌注师经常查看表头，不能在泵压超过一定值时发出报警声以提醒灌注师注意。目前，国内有单位加工生产液面、气泡、泵压检测仪，除自动功能外，还设有手动开关，当处于手动状态时，只报警不停泵，探头不与血液接触，无需消毒。浙江泵机监控值得推荐具备设备当前运行状态、电池电量、信号强度、设备运行时间、设备健康状态显示功能，所有显示信息一键查看。

目前全世界的64％的电力由电机消耗，而由电机所产生的电力则更高，因此，工业生产和日常生活中都离不开电机，电机的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用。全世界的电机数量每年以％的数量在增长，这么多的电机，安装在人类活动的各个方面，绝大部分电机是没有监控的，因此，电机一旦出现宕机，将对生产和生活造成很大的影响，而电机宕机有约80％是轴承故障造成的，所以，急需要一种针对于电机轴承监测的装置。应用云平台通过移动终端，将电机监测装置和检测电机绑定，

Mini-MAPE也可以设置为禁用设备和声音上对温度或水入侵警报。泄漏(Leakage)保护：在潜水保护器油室内置入水份检测电极，在油室中如果出现有水份超限时电极出现信号跳变，保护器能检测到此信号的变化，而以故障指示或禁用设备。绕组(WinDingtemp)保护：在潜水搅拌器三相电机绕组每相上安装温度检测传感器，在任一相绕组出现温度不正常上升时，保护器能检测到此信号的变化，而以故障指示或禁用设备。（三）主要性能传感器供电：传感器DC24V低压供电。供电电源变压器隔离。信号输入：泄漏信号（SSinput）：油室泄漏保护。绕组超温信号(TPinput)：PTC传感器或热敏开关。输入回差控制：±2%。信号输入：DC24V开关量信号输入，或电阻、电流信号输入。信号响应速度：10mS。信号输出：继电器输出触点容量：5A/250VAC或5A/30VDC；超温故障输出(TPoutput)：继电器常开输出；泄漏故障输出(SSoutput)：继电器常开。Mini-MAPE保护控制器：输入电压：AC220V，50~60Hz，额定功耗小于5W。环境温度：-20℃～75℃。环境湿度：90%以下（无水珠凝结）。外形尺寸：48*80*120，重量：。安装方式：DIN35导轨安装。在多种人工智能算法判断的结果之上，有效融合**系统。

泵机启停状态分析：

在数据采集后，节点边缘计算芯片会加载自动学期后已训练完毕的边缘启停机分析算法，并实时分析泵机当前的启停状态，同时将状态量发送至云端进行可视化及提醒。泵机启停机算法以三轴振动加速度每一轴的原始值为输入量，以与之特征相匹配的多种泵机历史启停信息为训练数据，使用C4.5模型进行迭代训练，形成区分启停的算法，快速判断启停状态。C4.5 是ID3 的一个改进算法，继承了ID3 算法的优点。C4.5 算法用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高 如果初步结果显示异常，则传感器将根据异常可能性加大数据采集频率和密度，将有问题的数据持续发送至云端。南京泵机监控处理

7*24 小时连续实时监测，时刻保障生产安全。及时发现泵机异常，及时报警。镇江泵机监控诚信为先

泵机运转异常检测：

在启停机分析算法判定泵机处在运行状态后，云端平台会启动异常检测算法，再将结果发送到APP进行展示，如有异常还会进行报警推送。

异常检测算法采用卷积神经网络算法加长短时记忆神经网络算法联立建模的方式来运作。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习，有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。卷积神经网络在这里的主要作用是进行振动信号的特征提取，仿照人眼的观察方式尽可能地发现正常与异常之间的细微差别并进行锁定，抛除区分不明显的信息 镇江泵机监控诚信为先

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