恒温恒湿试验箱报警分类及原因

恒温恒湿试验箱报警分类及原因（共3篇）

篇1：恒温恒湿试验箱报警分类及原因

恒温恒湿试验箱报警分类及原因

为什么有的客户对恒温恒湿试验箱的报警无计可施，其实在多数情况下，设备的报警是操作人员在操作时的操作不当，这就是为什么送设备时，厂家为什么要派专业的设备操作人员，上门培训的原因。以下是一些试验箱报警的相关信息，主要包括三点：制冷系统、温度系统、风机系统三方面的原因：

（一）恒温恒湿试验箱制冷系统：

1、制冷压缩机超压报警：当制冷系统的制冷剂的压力超过设定值时，设备停机并报警，必须故障排除且手动复位后设备才能恢复正常运行。

2、电源缺相、相序报警：当设备的外接电源缺相、相序更改时，设备停机并报警，必须故障排除后设备才能恢复正常运行。

3、循环冷却水缺水报警：当冷却循环水系统水压不足时，设备停机并报警，必须故障排除且复位后设备才能恢复正常运行。

4、制冷压缩机过热报警：当压缩机线圈过热、线路供电不正常时，设备停机并报警，必须故障排除后设备才能恢复正常运行。

（二）恒温恒湿试验箱温度系统：

1、箱内超温报警：样品区传感器和通道内装有超温保护装置，在操作面板上装有超温保护装置，当试验区的温度超过面板上所设定的允许温度时，设备停机并报警，必须设定TH所做的最高温高10℃设备才能工作。

2、样品超温保护：样品区温度超过控制器设定的保护温度时，设备停机并报警，必须故障排除且复位后设备才能正常运行。样品超温保护分上限保护、下限保护，用户可以根据需要任意设定。

（三）恒温恒湿试验箱风机原因：

1、风机过热报警：当风机线圈过热时，设备停机并报警，必须故障排除后设备才允许恢复运行。

2、风机过流报警：当风机电流超过允许值时，设备停机并报警，必须对过流故障检修完成后设备才允许恢复正常运行。

篇2：网站报警系统及分类算法应用研究

目前我国主要的报警系统为语音报警系统, 但是为了适应新形势下应用辅助新决策的需要, 我国有关安全部门正全力打造基于网站建设的新型社会公共安全体系, 通过数据自动化的手段完善报警系统的现代化建设, 切实提升警卫部门的办案速率和效率。在众多数据分类处理方法中, 决策树分类处理方法是一种高效的计算处理方法, 能够提供十分高的分类精度, 并在某些实践环节中表现优异, 因而被广泛应用于各级城镇安全系统中。

1分类算法概述

1.1分类算法中数据挖掘

数据挖掘, 又被称为数据库中的知识发现, 就是指在大量的复杂的、零碎的、关联性不强的数据中“挖掘”出潜在的有价值的数据信息或隐藏性的事件, 并利用当今先进的计算机网络技术根据企业或个人的不同问题建立相应的模型, 为企业提供决策性的数据参考。简单来说, 数据挖掘过程如图1所示:

问题定义是数据的挖掘过程的首要阶段, 根据实际情况明确数据挖掘的要求和内容, 再根据这些内容和条件选择合适的数据算法, 为后续阶段的进行打下坚实的基础。数据准备阶段, 根据问题定义中的要求和条件确定操作对象, 一般是选取一组数据进行预处理, 一般是消除噪声、推导计算缺值数据以及消除重复记录等工作, 这是提升数据挖掘精度的重要环节。接下来就是数据挖掘阶段, 这个阶段中实施算法要考虑两个因素, 一是根据数据的不同特点选择与之相关的算法挖掘;二是根据用户的不同需求差异化的选择挖掘算法, 因而在实际挖掘阶段要根据实际情况选择合适的挖掘算法;最后阶段就是对挖掘数据的效果进行评估, 检验结果是否符合实际需求。

1.2分类算法

分类是一项重要的数据挖掘问题, 目的是对系统输入的数据的特点和类型为其找到一种准确地描述或是模型, 进而对数据进行分类和总结。虽然未来数据是未知的, 但我们仍旧可以根据这些数据的发展趋势进行预测, 进而为其归类。常用的分类法有决策树分类法、K最近邻分类法、贝叶斯分类法、粗糙集分类法以及关联分类法等。本文主要研究决策树分类法。

决策树分类法顾名思义就是一种用类似于流程图的树结构对输入数据进行逐层分类, 其中每一个节点相当于一个属性的测试环节, 树干上的每一个分支表示一个数据类型的输出, 每一片叶子相当于一个类型的存储单元, 而树根部位则是数据的总输入点。在输入相应的一组数据时, 从根部由下向上逐层对数据进行过滤筛选, 当数据特点符合相应的数据节点检验标准时, 该数据就被输送到与之连接的叶子上, 系统自动进行储存。

1.3分类法的分类策略

机器的学习方法分为有监督的学习方法和无监督的学习方法, 有监督的学习需要给出具体示例让电脑系统对其进行识别, 并根据识别的类型特点对测试数据匹配类型。无监督学习方法则是没有事先给出具体的分类数据, 而是在无先验条件下将数据可能出现的类型分成几个有意的类型。无监督分类法又可以从学习过程的任务实施情况上可以分为急切式学习和懒惰式学习。

急切式学习策略就是在分类器训练阶段就建立将待分类实例映射到其预测类标上的一个有清晰假设的分类器。通俗来讲就是学习阶段在数据集合上建立分类器, 这过程是与分类过程相互分离的, 一般的决策树分类就是这种分类方式。而懒惰式习与急切式学习本质上的区别是没有建立预设的分类标准, 分类过程就是将给定的分类实例与原始数据一一相互对应起来, 这个过程中学习和学习结果的运用是同时进行的, LBR就是一种典型的应用懒惰式分类方式的分类学习方法。一般来说这两种分类方式各有千秋, 从实际效果来看急切式学习方式学习速率快, 在效率上大大优于懒惰式学习方式, 但是懒惰式学习方式在分类精度上又高于急切式学习, 因此在实际工作中要根据实际情况选择合适的分类学习方式, 有必要时可以将这两种分类方式结合起来使用, 并努力寻找相互之间的平衡点, 做到保证分类效率的同时尽量提升数据分类的精度。

2基于分类算法上的网络报警系统建设

网络作为信息发布和整合的重要集散地早已走进了千家万户, 将互联网技术应用于报警系统建设中, 可以最大限度的整合各种信息和资源, 提升警卫部门对报警信息的接入速度与处理速度, 还可以跨越语言的障碍、提供非实时的报警渠道, 杜绝报警排队现象的发生, 增加警卫人员的办案速率, 为社会稳定提供更加完备的技术保障。

2.1网络报警系统的组成部分

网络报警系统大体上可以分为报警机制和信息处理反应机制两大类别。网络报警机制的类型有很多, 电子邮件、报警网站、视频通话、专用报警软件等都可以成为网络报警的方式。网站报警可以实现与值班人员的简单对话, 并可以充分发挥网络的技术优势, 实现报警信息的自动存档、审理、归类、处理以及快速恢复等, 极大地减少了人为因素带来的影响, 保证了信息处理的效率。

2.2系统安全拓扑建设

公安机关的工作性质决定了所涉及到的报警信息都是保密性质的, 但电子邮件等报警系统与公安机关的内网链接必然会给警备系统的安全性带来威胁, 尤其是Hacker的侵扰、计算机病毒的非法植入等很有可能带来敏感信息的泄露, 给当事人的人身安全带来一定程度的伤害。因此, 有必要在警务系统的内网与互联网之间建立一种安全机制, 实现公安内外网的物理隔离, 并保证系统良好的可靠性和负载的平衡性。网络拓扑安全系统中起主导功能的就是内外网交换平台, 通过架设专用的信息处理软件, 严格设置防火墙以及网闸等专用的网络安全设备, 为信息介入提供统一的接入标准, 前期处理软件使用系统专有的网闸将报警信息接入公安内部网站。

2.3安全接入系统建设

安全接入系统是基于安全隔离网闸建立的统一的、安全的、及时的信息交互平台。在接入系统建设时要遵循公安部门的统一接入准则, 在保障公安内外网之间数据连接的及时性的同时, 最大程度上实现接入信息的安全监测, 并识别出恶意信息和错误信息, 保障公安内网接收的报警信息都是有效的。安全接入系统对外保持与不同互联网之间的链接, 而对内则实现单一的通信协议, 最大程度发挥网闸的作用, 保障接入信息的安全性。通过安全接入系统, 公安机关能够对求救信号进行准确的鉴定, 从而保证当事人的生命安全, 同时又能保证国家的经济资源不会被浪费。

3结语

现代城镇化生活环境日益复杂化, 安全性问题成为人们普遍关注的焦点问题。依托于网络信息技术的飞速发展, 报警系统的安全性建设得到了大力促进, 同时分类算法的运用也为报警信息的处理提供了一种安全监测机制。面对网络环境日益复杂的局面, 国家网络监管部门和公安系统应该致力于接入平台的安全建设, 通过完善现有信息监测机制为互联网报警系统提供技术支持, 促进报警系统的良性发展。

参考文献

[1]陈集喜.基于网络110电子报警系统的设计与实现[D].电子科技大学, 2013

[2]徐永冉.具有身份识别功能的网络报警系统研究与应用[D].济南大学, 2014

篇3：恒温恒湿试验箱报警分类及原因

【中图分类号】 R443+.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 1671-8801（2014）09-0343-01

随着危重医学的发展，机械通气作为生命支持和呼吸治疗的有效手段，已广泛应用于急救、ICU和呼吸治疗等各个领域。应用过程中可出现各种故障，以呼吸机管道脱开或阻塞、扭曲、连接不当等最为常见[1]，需及时识别，否则会引起严重后果，甚至危及生命。呼吸机报警是对病人的一种保护措施，提高了使用的质量和安全性能。分析呼吸机使用过程中压力报警的常见原因，提出预见性处理措施，使机械通气病人得到安全有效的治疗，对提高危重病人抢救成功率具有重要意义[2]。

1 压力报警原因

1.1 气道压高限报警

气道高压报警最常见，是出现频率最多的高度优先报警[3]。李蔓玲等[4]报道，发生率为52.5%，各种原因使气道内压力升高，超过设置的压力报警上限时，即触发呼吸机气道压高限报警。

1.1.1 病人原因

呼吸道分泌物增多导致气道压高限报警，是几乎所有使用呼吸机病人都会发生的现象；其余还包括人机对抗、支气管痉挛、肺顺应性下降、胃肠胀气等。

1.1.2 呼吸机回路或人工气道原因

常见于呼吸机回路积水，由于集水杯内积水未及时清除或未置于回路最低点。呼吸管路扭曲常见于管道相连接处及病人翻身体位变换后；气管插管被分泌物阻塞，位置变动，插管误入右侧支气管等。

1.1.3 人为因素及机械故障

呼吸机高压报警上限设置值太低导致报警，可直接影响机械通气效果。呼吸机吸气或呼气阀故障、压力传感损坏等。

1.2 气道压低限报警

呼吸机低压报警为气道内压力低于设置的低压报警限，是发现病人脱机的一种保护措施。

1.2.1 呼吸机管道回路漏气、脱开

如管道连接处松动、脱开，尤其是呼吸机管路与气管插管连接处，集水杯未拧紧或橡胶老化而漏气，加温湿化器加液口未盖上，管路老化、裂纹等。

1.2.2 气管插管气囊

病人插管气囊充气不足，漏气是气道低压报警的常见原因，反复插管易致套囊破裂。

1.2.3 人为因素及机械故障

呼吸机低压报警设置值过高，呼吸机吸气或呼气阀故障、压力传感损坏等[6]。

2 预见性处理

2.1 气道压高限报警处理

一般情况下，高压报警的处理步骤为：检查呼吸机管道—吸出气道内分泌物—调整呼吸机参数—查机械有无故障[5]。高压报警原因的各不相同，并表现出不同的临床特点，为预见性处理提供了临床依据。

2.1.1 病人原因引起的气道高压报警处理

病人原因引起的气道高压报警常表现为两肺湿性啰音、哮鸣音，甚至可以闻及痰鸣音；自主呼吸与机械通气不同步时，病人常表现为激动、烦躁不安及呼吸机频繁报警。预见性处理应定时评估肺部情况，及时有效吸痰，清除呼吸道分泌物，在分泌物黏稠时，应加强气道湿化，采用雾化吸入或增加湿化液量等方式。痰痂形成者必要时予以纤维支气管镜吸痰。对于支气管痉挛者，应通知医生采取措施，适当减少潮气量，降低气流速度，以及应用支气管扩张剂解除平滑肌痉挛。在病人自主呼吸较强时可采用同步间隙指令性通气（SIMV）模式，避免人机对抗，必要时可以按照医嘱适当应用镇静剂。对于必须控制呼吸者，通过使用肌肉松弛剂以抑制自主呼吸。有胃肠胀气者，在胃肠功能恢复前应给予持续胃肠减压。

2.1.2 呼吸回路积水及人工气道阻塞处理

呼吸回路积水时常表现为气道压力表指针呈抖动状，并伴有呼吸管道的颤动。人工气道阻塞者可表現为短时间内气道压力迅速上升，严重者病人出现窒息症状。预见性处理应定时评估呼吸机管路以及气管插管情况，尤其是病人变换体位后。检查呼吸机管道是否打折、受压，集水杯应至于管路最低位，杯内积水不超过2/3。一旦积水进入病人气道，应立即吸痰。根据气管插管外露部分长短及肺部听诊和胸部拍片确定插管位置[6]，妥善固定气管插管或气管切开套管，必要时重新换管置入。

2.1.3 人为原因及机械故障处理

应合理调整呼吸机各参数，高压报警参数设置在正常气道压峰压上5.0 cmH2O～10 cmH2O（1 cmH2O=0.098 kPa）水平，检查传感器性能，重新定标或更换。使用过程中注意观察机器运行声音，一旦出现异常声音，应更换呼吸机或用简易呼吸囊通气以确保病人安全。做好呼吸机日常检查和维护保养工作，减少故障发生率。

2.2 气道压低限报警处理

呼吸管路的漏气、脱开直接导致低压报警。病人表现为呼吸急促、发绀。气管插管气囊漏气者可听到咽喉部有气流通过声或听到病人说话声。对于气管切开病人，可见气管切开口周围分泌物并有气泡出现。预见性处理应定时评估呼吸回路的密闭性，评估插管气囊压力。仔细检查呼吸机管路，更换破裂管道并将各接头接紧，尤其检查容易忽视的接头，如集水杯等；检查气管导管气囊充气情况，气囊压力维持在25 cmH2O左右，必要时重新充气，如气囊破裂应立即更换气管导管。如果病人出现呼吸急促、发绀等缺氧症状，立即使用简易呼吸囊进行人工呼吸。合理调节报警范围，低压报警参数设定在能保持吸气的最低压力水平。针对机械因素者应及时检查更换呼吸机。

3 小结

在使用机械通气治疗的过程中，呼吸机报警是经常遇到的问题，针对不同的报警原因，预见性地观察处理报警，对提高机械通气病人的救治水平十分重要。如果处理不及时或不当，必将对病人造成伤害，医护人员应掌握呼吸机的参数设置以及各项报警的处置，确保病人生命安全。

参考文献

[1]刘喜文.呼吸机报警的观察与处理[J].中华综合临床医学杂志，2005，5（12）：34.

[2]杨红叶，袁琳.呼吸机报警的原因及处理[J].黑龙江医学，2006，30（10）：785786.

[3]张静萍，沈奇，汪江.呼吸机使用中的常见故障报警与处理措施[J].护士进修杂志，2007，22（22）：20942095.

[4]李蔓玲，梁卫娟.常见呼吸机报警原因分析及处理对策[J].现代护理，2002，8（7）：556557.

[5]张录霞.机械通气中压力报警信号原因分析及对策[J].家庭护士，2007，5（3）：5960.