【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法和清洗系统。
技术介绍
1、ct是医院内重要的设备。ct在运行过程中，需要使用冷却设备进行降温。冷却设备一般包括冷冻液循环系统和进风系统，冷冻液循环系统包括铜管和冷却液，铜管布置在ct的机组内部，冷却液在通过内循环流动，然后冷却液能够将ct机组内的热量吸收，然后从机组来出来之后，进风系统对通过进行降温，如此冷却液在循环流动的过程中，能够将ct机组中的热量带出来，然后由进风系统所送入的气流带走热量，从而给ct机组起到降温的作用。
2、进风系统一般包括一个风机和滤网，风机用于吸入空气，滤网用于对进入的空气进行过滤。而空气存在灰尘，所以在长时间使用之后，会导致滤网堵塞，进而需要对滤网进行定期清理。
3、现有的清理方式中，一般都是按照经验进行定期清理，这种清理方式在实际使用时，如果将定期清理的周期设置的很短，因为ct机组的滤网很大，清洗一次需要耗费大量的水，所以会导致水资源浪费严重；如果将定期清理的周期设置的很长，则容易导致滤网因为堵塞严重，而使得进风量小，进而导致ct机组过热，引起ct机组出现故障，或者使用寿命降低。
技术实现思路
1、本申请的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本申请的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、作为本申请的第一个方面，为了解决目前c
3、步骤1：第一温度信息采集模块实时收集冷却液进入ct机组的温度与冷却液从ct机组出来的温度的差值；
4、步骤2：第二温度信息采集模块实时收集气温与冷却液进入ct机组的温度的差值；
5、步骤3：信息记录模块收集历次滤网清洗时，清洗出来的液体从浑浊至澄清的时间；
6、步骤4：控制模块根据步骤1～3中收集到的数据，实时更新下一次滤网的清洗时间。
7、本申请所提供的技术方案中，在确定下一次清洗时间时，并不是根据经验来进行选择，而是根据实际测量到的数据，得出下一次的清洗时间。所以，能够合理的安排滤网清洗的周期。在避免水资源浪费的情况下，保证滤网的清洁度，避免因为滤网堵塞，所导致的进气不畅，而对于ct机组的损坏。而本申请在步骤1中收集到的数据，能够反映出进风系统，对于冷却液的降温能力，如果步骤1中检测到的温度的差值小，则在一定程度上表明了滤网可能是因为进气不畅，而导致冷却液的温度无法降低。步骤2中，所收集的数据，则是反映降温效率的数据，如此避免了，在ct机组没有大功率的运行时，所导致的冷却液温度基本没有变化，而对于滤网堵塞情况的误判。步骤3中，收集的数据，则反映了在清洗周期的间隔中，滤网上所积攒的灰尘量。如此，本申请中所检测到的各项数据，计算出的滤网清洗周期，能够更加合理。
8、ct机组在原则上是不会断电的，相应的给ct机组的冷却液也是一直循环的。但是，在实际工作中，冷却系统一般会存在两种模式，怠速模式和高速模式，怠速模式下，冷却液的循环速率慢，风机的进风量小，高速模式下，冷却液的循环速率快，相应的进风量也大。所以，在实际的温度数据收集时，如果收集了怠速模式和高速模式下的数据，会导致数据之间的区别很大，而模糊了通过温度数据所需要预测的信息，进而导致最终清洗周期预测的时间不准。针对这一问题，本申请提供如下技术方案：
9、进一步的，步骤1包括如下步骤：
10、步骤11：收集冷却液在高速循环时，冷却液从ct机组出来的温度随时间变化的曲线，得到多个第一温度曲线a1、a2、…、an，a1表示第1个第一温度曲线，a2表示第2个第一温度曲线，an表示第n个第一温度曲线；
11、步骤12：收集冷却液在高速循环时，冷却液进入ct机组的温度随时间变化的曲线，得到多个第二温度曲线b1、b2、…、bn，b1表示第1个第二温度曲线，b2表示第2个第二温度曲线，bn表示第n个第二温度曲线；
12、步骤13：根据第一温度曲线和第二温度曲线计算第一温差曲线c1、c2、…、cn；其中，第一温差曲线由第一温度曲线与第二温度曲线的差值得到，c1表示第1个第一温差曲线，c2表示第2个第一温差曲线，cn表示第n个第一温差曲线；
13、步骤14：计算第一温差曲线的积分与对应第一温差曲线的持续时间的商，得到第一温度数列d1、d2…、dn，d1表示第1个第一温度数列，d2表示第2个第一温度数列，dn表示第n个第一温度数列。
14、本申请所提供的技术方案中，在收集温度数据时，并不是收集所有时间的温度数据，而是在冷却液高速循环时，再收集相应的数据。所以，避免了收集的数据之间因为存在区别，而使得温度数据模糊了特征的问题，保证了这些数据在用于预测时的准确性。并且，在具体的处理方式上，最终所得到的随着时间变化的温度数列为，第一温差曲线的积分与持续时间的商，所以最终计算得到的是在每个持续时间内最为精准的平均温差，所以能够很好的反映出，在冷却液高数循环时，进风系统对于冷却液的降温效率。
15、步骤2包括如下步骤：
16、步骤21：收集冷却液在高速循环时，环境温度随时间变化的曲线，得到第三温度曲线a1’、a2’、…、an’，a1’表示第1个第三温度曲线，a2’表示第2个第三温度曲线，an’表示第n个第三温度曲线；
17、步骤22：根据第二温度曲线和第三曲线计算第二温差曲线c1’、c2’、…、cn’；其中，第二温差曲线由第二温度曲线与第三温度曲线的差值得到，c1’表示第1个第二温差曲线，c2’表示第2个第二温差曲线，cn’表示第n个第二温差曲线；
18、步骤23：计算第二温差曲线的积分与对应第二温差曲线的持续时间的商，得到第二温度数列d1’、d2’…、dn’，d1’表示第1个第二温度数列，d2’表示第2个第二温度数列，dn’表示第n个第二温度数列。
19、在ct机组的内部，一般会设置温度报警装置，在温度超过预先设置的阈值时，则会产生温度报警。但是，如果以是否产生温度报警，已经在一段时间内产生温度报警的次数，来作为清洗滤网周期的设定参数，则会容易导致ct机组因为过热而造成损坏。
20、进一步的：步骤3包括如下步骤：
21、步骤31：预先设置冲洗水的颗粒物浓度阈值；
22、步骤32：获取清洗装置对滤网清洗时，从滤网上收集到的废水的颗粒物浓度随之间变化的废水浓度曲线e1、e2、…ei…、ek；e1表示第1个废水浓度曲线，e2表示第2个废水浓度曲线，ei表示第i个废水浓度曲线，ek表示第k个废水浓度曲线；
23、步骤33：当收集到的废水的颗粒物浓度达到颗粒物浓度阈值以下时，停止清洗，同时得到对应的冲洗时间；
24、步骤34：记本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤2包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤3包括如下步骤：
5.根据权利要求3所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤41：控制模块收集步骤1~步骤3之间的数据，将步骤1和步骤2中的数据作为预测数据，将步骤3中的数据作为标注数据；
6.根据权利要求2所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤41包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤412中，对于Ti和Ei，计算曲线Ei的积分得到灰尘量Mi。
8.根据权利要求1所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤411中将第一序列段Fi、第二序
9.根据权利要求8所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤42包括如下步骤：
10.一种CT水冷外机风扇滤网的清洗系统，其特征在于，包括第一温度信息采集模块、第二温度信息采集模块、信息记录模块、清洗装置，以及控制模块，包括第一温度信息采集模块、第二温度信息采集模块、信息记录模块、清洗装置分别与控制模块信号连接；CT水冷外机风扇滤网的清洗系统采用权利要求1~9中任一项所述的CT水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法控制清洗装置的清洗周期。
...【技术特征摘要】
1.一种ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤2包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤3包括如下步骤：
5.根据权利要求3所述的ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤41：控制模块收集步骤1~步骤3之间的数据，将步骤1和步骤2中的数据作为预测数据，将步骤3中的数据作为标注数据；
6.根据权利要求2所述的ct水冷外机风扇滤网的清洗周期预测方法，其特征在于：步骤41包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的ct水冷...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丹，陆皓，朱芮圻，郭玲，何雅坤，
申请(专利权)人：四川省肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：
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