摘要
本申请公开了一种基于人工智能的医疗设备预测性维护方法及相关设备,涉及医疗设备状态维护技术领域,其方法包括:接收到多个医疗终端设备的多个维护指令,通过服务器并利用心跳检测机制确认每个医疗终端设备的长连接状态;若医疗终端设备为长连接状态,结合所有维护指令对应的维护指标数据和所有服务器的负载指标数据,并利用负载均衡技术为服务器分配维护指令;根据维护指令确定每个医疗终端设备的维护类型,基于维护类型选择对应的维护方式对医疗终端设备进行维护;判断当前的维护指令是否完成;若维护指令已经完成,则输出医疗终端设备维护方案并将医疗设备维护方案进行可视化显示。本申请可以有效提升医院的整体运营效率。
技术关键词
终端设备
历史运行状态
医疗设备
非线性时间序列
双树复小波变换
服务器
比例故障率模型
负载均衡技术
指令
频域特征
时序特征
数据
指标
软件应用更新
机器可读存储介质
信号
时间段
验证机制
系统为您推荐了相关专利信息
游戏场景
形态
信息处理方法
计算机可执行指令
图形用户界面
居家
清洗单元
数据处理模块
云端服务器
预测癌症患者
电力系统运行模拟
曲线
直流潮流模型
抽水蓄能机组
节点
区块链智能合约
数据管控方法
共识算法
终端设备
网络拓扑变化