基于灰色系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的呼吸機(jī)故障預(yù)測模型的建立與研究

張金波

隨著人類歷史進(jìn)程的發(fā)展，越來越多未知疾病時刻威脅著人類的生存，進(jìn)入新世紀(jì)以來，嚴(yán)重急性呼吸綜合征肺炎（severe acute respiratory syndrome coronavirus，SARS）、中東呼吸系統(tǒng)綜合征肺炎（respiratory syndrome coronavirus in the Middle East，MERS）及新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）在全球大爆發(fā)的背景下，呼吸機(jī)等生命支持類醫(yī)療設(shè)備在應(yīng)對重大公共衛(wèi)生突發(fā)事件中的作用得到廣泛的認(rèn)可[1～3]。 在現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)中，呼吸機(jī)作為一項(xiàng)人工替代自主通氣功能的有效手段，已普遍用于各種原因所致的呼吸衰竭、大手術(shù)期間的麻醉呼吸管理、呼吸支持治療和急救復(fù)蘇中[4]。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，特別是危重癥醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中呼吸機(jī)是疾病治療、救援、急救不可或缺的重要組成部分[5]。在臨床治療中，呼吸機(jī)故障事件的發(fā)生不僅會影響患者治療效果，更有甚者會危及患者生命安全。因此，如何對呼吸機(jī)使用現(xiàn)狀進(jìn)行把控，對其潛在故障進(jìn)行有效預(yù)警是現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備管理人員面臨的重大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

縱觀醫(yī)療設(shè)備維修管理的發(fā)展過程，醫(yī)療設(shè)備的維修主要由事后維修、預(yù)防性維修和狀態(tài)維修三個部分組成，預(yù)防性維修是各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)重要的管理手段之一；經(jīng)驗(yàn)表明，預(yù)防性維修可以在一定范圍內(nèi)降低醫(yī)療設(shè)備故障，延長醫(yī)療設(shè)備生命周期[6，7]。然而，筆者發(fā)現(xiàn)， 針對醫(yī)療設(shè)備的預(yù)防性維修大多使用按時、周期性預(yù)防性維修或周期性巡檢，而有針對性地預(yù)防性維修應(yīng)該建立在醫(yī)療設(shè)備故障可能發(fā)生概率認(rèn)知的基礎(chǔ)上。 如何對醫(yī)療設(shè)備潛在故障進(jìn)行合理、科學(xué)的預(yù)測，是各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療設(shè)備管理人員面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。筆者提出一種建立在灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)上的醫(yī)療設(shè)備故障預(yù)測模型，并使用呼吸機(jī)故障數(shù)據(jù)為研究對象對模型進(jìn)行計算和預(yù)測，以期為醫(yī)療設(shè)備的故障預(yù)警、個性化預(yù)防性維護(hù)和管理提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

選擇筆者所在醫(yī)院現(xiàn)行使用的呼吸機(jī)馬克渦輪故障數(shù)據(jù)及呼吸機(jī)每年設(shè)備故障數(shù)據(jù)為研究對象。呼吸機(jī)開機(jī)自檢后，使用福祿克Fluke117C 數(shù)字萬用表對呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓進(jìn)行采樣， 采樣間隔為5 min，采樣時間為120 min，呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓采樣值見表1 所示。 選取采集的前16 組馬克渦輪供電電壓擬合模型，使用后9 組數(shù)據(jù)作為模型預(yù)測檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)而評估不同模型的預(yù)測精度。同時，收集并整理2013 年至今筆者所在醫(yī)院同型號呼吸機(jī)維修記錄，以呼吸機(jī)啟用時間為計數(shù)“零”點(diǎn)，記錄每年設(shè)備故障數(shù)據(jù)，并計算設(shè)備故障率作為故障數(shù)據(jù)集，各年故障數(shù)據(jù)集為（0.17，0.19，0.67，0.98，1.45，2.37，3.44，4.12，5.17，6.66），使用前8 組數(shù)據(jù)對各模型進(jìn)行擬合計算，并使用擬合后的模型對后兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

表1 呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓采樣值Tab.1 Sampling values of supply voltage of ventilator Mark turbine

1.2 方法

1.2.1 灰度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.2.1.1 GM（1，1） 灰色系統(tǒng)理論是控制理論與決策論相結(jié)合的產(chǎn)物，它是一種研究小樣本、貧瘠信息不確定問題的新方法；灰色系統(tǒng)理論包含部分已知信息和部分未知信息的小樣本，主要通過貧瘠的部分已知信息，提取、開發(fā)有用的信息，進(jìn)而對未知信息進(jìn)行預(yù)測的過程[8]。 灰色模型（grey model，GM）是灰色系統(tǒng)理論的研究基礎(chǔ)，設(shè)已知信息X(0)= （x(0)（1），x(0)（2），x(0)（3），…，x(0)（n）），該模型實(shí)現(xiàn)過程如下：對X(0)進(jìn)行一階累加，形成新的數(shù)字序列：

令Z(1)為GM（1，1）的背景值，由X(1)得到：

GM（1，1）均值表達(dá)式為：

根據(jù)文獻(xiàn)[9，10]，采用最小二乘法可計算參數(shù)a 和b，可得到X(1)預(yù)測模型為：

由公式（1）可計算X(0)序列值

值得注意的是，當(dāng)k ≤n 時，x?(0)（k） 為GM（1，1）對原序列值的擬合值，當(dāng)k ＞n 時，x?(0)（k） 為原序列的預(yù)測值。

1.2.1.2 優(yōu)化GM（1，1） 經(jīng)驗(yàn)表明，系統(tǒng)或醫(yī)療設(shè)備故障的特征通常趨勢都是未知或隱性的，而GM（1，1）使用的背景值為X(1)臨近數(shù)據(jù)均值，可能會造成背景誤差，進(jìn)而會造成預(yù)測結(jié)果的誤差[11]。 對GM（1，1）優(yōu)化的方法最常見的是雙重改進(jìn)灰色模型（double improved grey model，DI-GM）[12]。

DI-GM 需要對背景值和初始值進(jìn)行改進(jìn)， 其中背景值z(1)（k）為：

根據(jù)最新信息優(yōu)先原則，將原數(shù)據(jù)累加序列的終止值作為序列首值，此時公式（4）可優(yōu)化為：

由公式（5），可計算X(0)序列值。

1.2.1.3 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型 通常信息貧瘠問題是單一模型信息提取不足而造成擬合、預(yù)測不足等問題出現(xiàn)的主要原因之一。 因此， 將DI-GM 與Levenberg Marquardt 反向傳播 （Levenberg Marquardtback propagation，LM-BP）結(jié)合形成組合預(yù)測模型[13]，分為并聯(lián)式預(yù)測模型（parallel prediction model，PPM）、串聯(lián)式預(yù)測模型（series prediction model，SPM）。

（1）PPM：首先定義模型預(yù)測精度序列，令：

計算預(yù)測精度序列pr 的均值和均方差：

定義DI-GM 與LM-BP 預(yù)測并聯(lián)加權(quán)系數(shù)分別為δ1和δ2，計算如下：

根據(jù)PPM[14]，可得PPM 預(yù)測結(jié)果為：

（2）SPM：在LM-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中，加入灰化層和白化層，其中灰化層對數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行GM 灰化處理，白化層的作用是恢復(fù)LM-BP 模型輸出[15]。

對公式（4）右側(cè)除以系數(shù)1 + exp（-ak），然后再乘系數(shù)1+exp（-ak）得：

令ω11=a，ω21=-x(0)（1），ω22=，ω31=1+exp（-ak），ω32=1+exp（-ak），令加入旁路輸入（1+exp（-ak））。 根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)，建立SPM 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（圖1）。

圖1 SPM 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Topological structure of SPM

對于離散型預(yù)測模型，預(yù)測精度是指預(yù)測值與實(shí)際值的密集或者離散程度，在模型精度檢測中常用的精度檢測指標(biāo)有最大相對誤差 （maximum relative error，RE_max)、 平均相對誤差 （mean relative error，RE_mean）、 均方根誤差 （root mean squard error，RMSE）、平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）和擬合度（R-squared）[16～18]。

（1）RE_max,是一個范圍值，指的是可能出現(xiàn)的最大的那個不確定的值，用來描述預(yù)測值與實(shí)際值的離散最大程度，RE_max 計算如下：

相應(yīng)地，RE_mean 計算如下：

（2）RMSE 又稱標(biāo)準(zhǔn)誤差， 用來檢測預(yù)測值和原始值數(shù)據(jù)離散程度的變量，其值越小，模型擬合效果越符合實(shí)際情況。 RMSE 計算如下：

（3）MAE 是絕對誤差的平均值，表征預(yù)測值與實(shí)際值平均值之間的離散程度。 MAE 不會出現(xiàn)正負(fù)相抵消的情況，因而MAE 能更好地反映預(yù)測值誤差的實(shí)際情況：

（4）R-squared 正常情況下取值范圍為0 ～1，描述的是輸入變量對輸出變量的相近程度。在單變量回歸分析中R-square 越大，越接近1 越好：

1.2.3 數(shù)據(jù)分析方法

使用MATLAB 對各模型進(jìn)行建模，使用前16 組馬克渦輪供電電壓及前8 年呼吸機(jī)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合計算，并使用擬合后的模型對后9 組馬克渦輪供電電壓及第9、10 年呼吸機(jī)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測， 計算各模型的RMSE、MAE 及R-squared 值。 對GM、DIGM、PPM、SPM 計算的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果殘差值處理。

然而站上演講臺，一切都不一樣了。3個多小時的論壇上，David侃侃而談，詳述新西蘭葡萄酒的趨勢與變化；兩個半小時的大師班，David悉心講解新西蘭每個產(chǎn)區(qū)、每款葡萄酒的特色與亮點(diǎn)，大師班的開始高呼三聲毛利語，激起了整個課堂的氣氛；1個多小時站在品鑒會的入口背景板處與葡萄酒愛好者合照、交流，聚光燈的照射下汗水一次次浸濕手帕；4個小時的晚宴上，致開幕詞不忘感謝活動的每一位組織者……晚上11點(diǎn)，第十屆金樽獎頒獎典禮落下帷幕，David穿過走廊，慢慢地走回房間。留給他與廣州相處的時間不多，第二天的中午他又要登上18個小時的飛機(jī)，回到新西蘭，開始新一周的工作。

1.2.4 精度判斷標(biāo)準(zhǔn)

使用MATLAB 對各模型進(jìn)行建模， 對各模型的殘差序列進(jìn)行自相關(guān)檢，P ＜0.05 判定模型的存在序列相關(guān)；對各模型殘差序列進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，P ＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義，判定模型建立較好，可以進(jìn)行預(yù)測。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 24.0 對各模型差值結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析，對各模型馬克渦輪供電電壓及年設(shè)備故障率擬合值和預(yù)測值與實(shí)際值的差值以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，模型間采用配對t 檢驗(yàn)，以雙側(cè)95%可信區(qū)間（confidence interval，CI）為統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)。 P ＜0.05 為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基于灰色系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的呼吸機(jī)渦輪電壓預(yù)測結(jié)果分析

2.1.1 模型的建立與精度分析

采集的呼吸機(jī)渦輪電壓為一組平穩(wěn)的時序序列，利用統(tǒng)計軟件MATLAB 2019a 使用平穩(wěn)的時序序列對各模型進(jìn)行建模，并使用采集的呼吸機(jī)渦輪電壓前16 組數(shù)據(jù)對各模型進(jìn)行擬合計算（圖2）。 通過運(yùn)行GM、DI-GM、PPM 及SPM， 各模型R-squared 分別為0.954、0.979、0.983、0.984，各模型的解釋能力較強(qiáng)；各模型擬合的RMSE 分別為2.294 V、1.330 V、1.106 V、0.967 V，SPM 擬合程度最優(yōu)、 準(zhǔn)確率最高； 類似的，SPM 的MAE 最小，也反映了模型準(zhǔn)確率最高。

圖2 各模型對呼吸機(jī)馬克渦輪電壓擬合結(jié)果Fig. 2 Diagrams of fitting results of various models for ventilator turbine voltage

2.1.2 模型預(yù)測與檢驗(yàn)

通過MATLAB 對各模型進(jìn)行預(yù)測分析， 以采集的呼吸機(jī)馬克渦輪電壓前16 組數(shù)據(jù)為原序列進(jìn)行擬合計算，以采集的呼吸機(jī)馬克渦輪電壓后8 組數(shù)據(jù)為預(yù)測序列進(jìn)行預(yù)測分析， 結(jié)果GM、DI-GM、PPM 及SPM 預(yù)測RE_max 分別為17.91%、7.16%、4.81%及3.96%，RE_mean 分別為10.06 %、4.02 %、2.30 %及1.62%，PPM、SPM 預(yù)測效果良好，SPM 預(yù)測效果最優(yōu)（圖3）； 各模型預(yù)測的R-squared 分別0.362、0.685、0.793 及0.890，SPM 預(yù)測結(jié)果更符合預(yù)測序列分布；各模型預(yù)測的RMSE 分別為8.939 V、3.829 V、2.230 V及1.579 V，預(yù)測MAE 分別為1.429 V、0.572 V、0.323 V及0.225 V， 預(yù)測結(jié)果均顯示SPM 預(yù)測準(zhǔn)確率最高（表2）。

圖3 各模型預(yù)測呼吸機(jī)馬克渦輪電壓值與實(shí)際值的殘差序列圖Fig.3 Residual sequence diagram of predicted ventilator turbine voltage values and actual values for each model

表2 各模型預(yù)測精度計算結(jié)果Tab.2 Calculation results of prediction accuracy for each model

使用MATLAB 對GM、DI-GM、PPM 及SPM 擬合計算結(jié)果及預(yù)測結(jié)果的優(yōu)劣作進(jìn)一步檢驗(yàn)，為消除時序信息序列對檢驗(yàn)方法的影響，計算各模型計算值與實(shí)際值的殘差序列（圖3）。 對各模型的預(yù)測值殘差序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，自相關(guān)結(jié)果（χ2= 8.091、8.791、9.445、10.235，P ＜0.05），模型不存在自相關(guān)；同樣地，對各模型殘差序列進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，異方差結(jié)果（t=1.266、1.178、0.918、1.276，P ＞0.05）， 各模型建立較好，可以進(jìn)行預(yù)測。 各模型殘差小提琴圖見圖4，SPM對呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓預(yù)測結(jié)果相對GM、DIGM 預(yù)測精準(zhǔn)度顯著提高，提高效果具有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.001）；PPM 對呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓預(yù)測結(jié)果相對GM、DI-GM 預(yù)測精準(zhǔn)度亦有顯著提高， 提高效果具有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.05）。

圖4 各模型預(yù)測馬克渦輪電壓值殘差小提琴圖Fig.4 Residual violin chart of turbine voltage values predicted by various models

2.2 基于灰色系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的呼吸機(jī)故障率預(yù)測

2.2.1 模型的建立與精度分析

收集并整理筆者所在醫(yī)院2013 年至今同型號呼吸機(jī)維修記錄，以呼吸機(jī)啟用時間為計數(shù)“零”點(diǎn)，記錄每年設(shè)備故障數(shù)據(jù)作為時序序列， 使用MATLAB 2019a 對各模型進(jìn)行建模，并使用整理的前8 組時序數(shù)據(jù)對各模型進(jìn)行擬合計算（圖5）。 通過擬合計算，運(yùn)行GM、DI-GM、PPM 及SPM 的R-squared 分別為0.772、0.968、0.991 及0.995，DI-GM、PPM 及SPM 的解釋能力較好； 各模型擬合的RMSE 分別為0.278、0.170、0.129 及0.110，SPM 擬合優(yōu)度最高；類似地，SPM絕對誤差的MAE 最小，也反映了SPM 準(zhǔn)確率最高。

圖5 各模型對呼吸機(jī)故障率擬合結(jié)果Fig.5 Fitting results of various models for ventilator failure rate

2.2.2 模型預(yù)測與檢驗(yàn)

使用4 種模型對呼吸機(jī)故障率后兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，GM、DI-GM、PPM 及SPM 對呼吸機(jī)使用第9、10 年故障率預(yù)測值的相對誤差分別為20.69 %、9.55 %、4.68 %、2.17 %及42.74 %、21.13 %、7.88 %、2.52%，SPM 預(yù)測準(zhǔn)確率最高、效果最優(yōu)。

進(jìn)一步對使用各模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，計算各模型計算值與實(shí)際值的殘差序列（圖6）。 對各模型的預(yù)測值殘差序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，GM、DI-GM、PPM 及SPM 自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果（χ2=4.779、6.125、8.889、9.197，P ＜0.05），4 種模型不存在自相關(guān)；DI-GM、PPM 及SPM 異方差檢驗(yàn)結(jié)果（χ2= 1.443、1.678、1.256，P＞0.05），3 種模型擬合結(jié)果偏離實(shí)際設(shè)備故障率較小，可用于模型預(yù)測，GM 異方差檢驗(yàn)結(jié)果（t=3.449，P ＜0.05），殘差偏離結(jié)果程度較大，預(yù)測效果較差。 各模型預(yù)測呼吸機(jī)故障率殘差小提琴圖見圖7，SPM 預(yù)測結(jié)果相對GM、DI-GM 預(yù)測精準(zhǔn)度顯著提高， 提高效果具有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.01）；PPM 預(yù)測結(jié)果相對GM、DIGM 預(yù)測精準(zhǔn)度亦有顯著提高，提高效果具有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.05）。

圖6 各模型預(yù)測呼吸機(jī)故障率與實(shí)際值的殘差序列圖Fig. 6 Residual sequence diagram of predicted ventilator failure rate and actual value for each model

圖7 各模型預(yù)測呼吸機(jī)故障率殘差小提琴圖Fig. 7 Residual violin chart for predicting the failure rate of ventilators by various models

3 討論

針對呼吸機(jī)，“輕預(yù)防、重維修”的管理模式仍是大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)維修管理模式，如何正確地了解呼吸機(jī)壽命規(guī)律，對呼吸機(jī)故障進(jìn)行合理預(yù)測也是困擾醫(yī)療設(shè)備管理人員的一大難題[19～22]。

近年來， 針對呼吸機(jī)故障模式識別的研究有很多，同時也取得了一定的研究成果。 2020 年陳艷等[23]提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采集呼吸機(jī)使用環(huán)境因素、 電氣因素及氣路因素數(shù)據(jù)，并建立8 輸入3 輸出的粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型訓(xùn)練集呼吸機(jī)故障模式靈敏度、 特異度及準(zhǔn)確率分別為87.8%、85.6%、91.1%， 測試集呼吸機(jī)故障模式準(zhǔn)確率達(dá)85.0%。 2020 年徐詠梅[24]提出一種進(jìn)化算法，并將其應(yīng)用于麻醉呼吸機(jī)活瓣關(guān)閉不全故障自動檢測，使用虛擬數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試，測試結(jié)果顯示普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法檢測識別RMSE=0.19795； 進(jìn)化算法方法檢測識別RMSE=0.24195。 2021 年馬建川等[25]采用故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法對呼吸機(jī)常見故障進(jìn)行分析， 利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對呼吸機(jī)故障進(jìn)行定量分析，結(jié)合使用實(shí)際維修案例進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示，該方法得到的推理結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相符性達(dá)到84.54%。陳娜群設(shè)計了一種醫(yī)療器械相對位置定位方法，通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)，利用已知的少量的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)中提取傳感器位置特征，建立支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）模型、Softmax 模型及Decision Trees 模型， 當(dāng)傳感器個數(shù)達(dá)到8 個時， 各模型位置正確識別率分別為95.65%、96.43%及97.76%[26]。

筆者所在醫(yī)院的某品牌呼吸機(jī)是一款當(dāng)下使用最廣泛的無創(chuàng)呼吸機(jī)之一， 該無創(chuàng)呼吸機(jī)采用低賴性可變速馬克渦輪。 馬克渦輪轉(zhuǎn)速最大可達(dá)40000 r/min，可提供最大3.92 kPa（40 cmH2O）水平壓力，具有低慣性、可變速、響應(yīng)速度快等特點(diǎn)，是該呼吸機(jī)易損核心部件之一。 當(dāng)馬克渦輪正常工作時，馬克渦輪發(fā)動機(jī)驅(qū)動板供電電壓為8.5 ～13.5 V 的直流電壓。隨著呼吸機(jī)累計使用年限的增加， 當(dāng)供電電壓高于13.5 V 時，馬克渦輪會出現(xiàn)噪聲大、卡杠、轉(zhuǎn)速小等現(xiàn)象，通常臨床表現(xiàn)出氣端氣體溫度升高、壓力水平降低等， 此時需對馬克渦輪進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)或更換，以避免電壓上拉損壞發(fā)動機(jī)驅(qū)動板和影響呼吸機(jī)治療。臨床經(jīng)驗(yàn)表明，呼吸機(jī)在投入臨床使用時，醫(yī)療設(shè)備故障多呈現(xiàn)“浴盆故障曲線”，排除醫(yī)療設(shè)備初期的偶發(fā)故障，醫(yī)療設(shè)備故障在一定程度上呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢。 了解呼吸機(jī)故障發(fā)生趨勢，對合理安排呼吸機(jī)預(yù)防性維護(hù)有著十分重要的意義。

利用GM 適用于小樣本、少數(shù)據(jù)問題和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非線性信息處理能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)， 筆者在GM（1，1）及DI-GM 優(yōu)化預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，提出了兩種灰色理論結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型，即SPM 和PPM。通過收集筆者所在醫(yī)院現(xiàn)行使用的呼吸機(jī)馬克渦輪供電電壓時間序列數(shù)據(jù)、 呼吸機(jī)故障率時間序列數(shù)據(jù)，通過已知時間序列數(shù)據(jù)的計算，完成了GM、DIGM、PPM 及SPM 的預(yù)測結(jié)果對比。 研究結(jié)果表明：相對傳統(tǒng)模式識別模型，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型可使用少樣本、少數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、預(yù)測；灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型減少了算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，且可以更好地分析和處理數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)處理結(jié)果穩(wěn)定性更強(qiáng)；此外，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型兼具GM 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)點(diǎn)， 能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測工程裝備的故障趨勢，為預(yù)測性維修決策提供科學(xué)的理論依據(jù)。

4 結(jié)論

灰色系統(tǒng)理論適用于小樣本貧瘠數(shù)據(jù)，能夠較好地對線性問題進(jìn)行擬合和預(yù)測，灰色理論結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以很好地對非線性信息加以處理?；诨疑碚撆c神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合模型既可以對呼吸機(jī)故障率進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，同時還可以對呼吸機(jī)關(guān)鍵部件的小樣本故障進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測， 可為呼吸機(jī)預(yù)防性維護(hù)、維修提供理論依據(jù)，也可在一定程度上降低責(zé)任工程師工作強(qiáng)度，提高呼吸機(jī)臨床使用效率，值得進(jìn)一步研究和推廣。