對醫(yī)用離心機系統(tǒng)運行狀態(tài)的故障監(jiān)測與診斷，是通過對設備某些敏感部位振動、平衡度、溫度、壓力等信號的采集，并通過對信號處理，提取特征參數(shù)的方法來辯識醫(yī)用離心機工作狀態(tài)。其基本原理是：在醫(yī)用離心機運行過程中，其零部件會發(fā)出各自確定特征的信號，而這些信號隨單個零件的損壞、磨損以及電子元件的電壓、電流、溫度等變化而變化。根據(jù)表征具體故障的特征參數(shù)，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，對醫(yī)用離心機故障進行診斷和預報。

該故障智能監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，主要包括監(jiān)測與診斷兩個過程。其中每個過程都包括預處理和特征信號提取兩部分?？焖佟⒂行У靥崛》从吃O備故障信息的特征是故障診斷的關鍵。把從診斷的對象處獲得的數(shù)據(jù)看作一組時間序列，通過對該時間序列的分段采樣，將輸入數(shù)據(jù)映射成樣本空間的點，這些數(shù)據(jù)包括故障的類型、程度和位置等信息。首先對映射到樣本空間的輸入數(shù)據(jù)進行預處理，通過刪除原始數(shù)據(jù)中的無用的信息得到另一類故障模式，由樣本空間映射成數(shù)據(jù)空間。在數(shù)據(jù)空間的基礎上，提取數(shù)據(jù)中的不變特性，形成不變故障模式空間。在提取了故障模式的不變特性后，根據(jù)診斷的需要和問題的特性，對所選擇的模式特征矢量進行量化壓縮變換，選擇有用的特征，以用于故障診斷。