用于预测X射线管的至少一个部件故障的方法与流程

本发明涉及一种用于预测x射线管中的至少一个部件故障的方法。

背景技术：

1、us 10,753,969 b2公开了一种用于x射线管使用寿命故障预测的方法和系统。在该方法中，使用数据来训练x射线管模型。该数据可以包含x射线管的电压和电流两者。基于该预定的数据，可以使用算法来预测故障或估计剩余使用寿命。该方法提供将x射线管模型中的x射线管电流表征为灯丝电流和x射线管电压的函数。基于此，可以预测阴极灯丝的故障。x射线管中其他可能的故障源，例如x射线管壳体中的泄漏—其妨碍真空的维持并因此可能导致过早故障，未被预测。

2、de 10 2009 036 940 a1公开了一种用于确定x射线管阴极老化状态的方法。该方法涉及基于施加到阴极的电压来确定流过阴极的电流的参考值，并使用该数据根据实际测量的阴极电流相对于所施加电压的关系来确定老化状态。如果检测到的偏差超过允许公差，则发出报警消息，指示x射线管接近其使用寿命的终点。此外，该方法被设计用于检测x射线管内发生的电弧。这种电弧尤其在x射线管中的真空劣化时发生，并且也促成老化。这些电弧通过测量真空离子泵的泵电流来经由x射线管的内部压力间接测量。对x射线管中泄漏的直接检测并未提供。

3、de 103 38 693 b3公开了一种用于估计x射线源剩余寿命的方法。在指定的测试条件下，以规则间隔确定适用于确定运行中x射线源的剩余寿命的测量值并将其存储在存储装置中。基于当前测量值和存储在存储装置中的过去测量值——这些测量值是在相同测试条件下确定的，然后估计未来测量值的预测趋势，并且基于该预测趋势和分配给各个x射线管并存储在存储装置中的阈值来确定x射线管的预测剩余使用寿命。

4、de 103 14 538 a1公开了一种用于测量存在于x射线管中的压力的方法。

5、de 10 2012 204 138 a1公开了一种用于预测x射线发生器使用寿命的方法。为此，以规则间隔存储影响发生器使用寿命的至少一个物理参数的数据。使用预定义的统计模型来评估所存储的数据，以确定x射线发生器的预期剩余使用寿命。

技术实现思路

1、本发明基于提出一种用于预测x射线管故障的方法的任务，其中x射线管的多个部件被同时监测，并且针对x射线管的每个被监测部件确定至少一个故障预测。

2、该任务通过根据权利要求1的特征的方法来解决。该方法将来自评估装置的x射线管（优选地为新的或首次投入运行的x射线管）的参考值存储在x射线管控制系统的存储器中，其中，至少存储阴极灯丝电流、x射线管阳极的阳极电流和/或预定的加速电压或x射线管的阳极电压。在x射线管运行期间，特别是在x射线荧光分析仪中，测量来自x射线管的当前值，其中，至少测量灯丝电流、阳极电压和/或阳极电流并将其馈送给评估装置。在评估装置中，基于参考值与测量值的比较，来确定灯丝故障预测和x射线管壳体中的真空泄漏预测中的至少一者，并评估灯丝故障和x射线管的真空泄漏故障中的至少一者；并且优选地，输出至少一个下一个故障的结果。

3、该方法的有点在于，其允许对x射线管的多个部件的可能故障的预测，以及至少能够区分灯丝故障和x射线管壳体的真空泄漏。这能够提高用x射线管操作的设备或系统的质量保证。此外，可以实现预测性维护，以避免x射线管的意外停机。

4、优选地，为了预测灯丝故障或壳体中的真空泄漏故障中的至少一个故障，评估灯丝电流趋势，以及优选地评估灯丝电流与阳极电压之间的比率，并且当检测到当前灯丝电流减小时表明灯丝故障，以及当检测到当前灯丝电流增加时表明真空泄漏故障。灯丝电流的这种变化，特别在其他方面恒定的操作条件下，通常能够用作区分灯丝故障和壳体真空泄漏故障的基础。

5、为了细化至少对于灯丝和真空泄漏的故障预测，优选地提供附加地测量灯丝电阻并将其馈送到评估装置。在x射线管运行期间，灯丝电阻随时间单调增加。通过将灯丝电阻及其变化纳入故障预测，并且优选地纳入确定哪个故障将首先发生中，可以非常早地检测到故障趋势，或者可以判定x射线管的哪个部件将受到故障影响。

6、特别地，提供了在评估装置中将用于预测x射线管运行期间的故障而记录的值在与存储的参考值进行比较之前进行归一化。这具有以下优点：对于用于预测故障所记录的值的评估独立于用户设定的x射线管操作条件。

7、根据该方法的有利的实施实施方式，提供了在x射线管中阳极电流恒定时，如果检测到灯丝电流减小且灯丝电阻增加，则检测到灯丝故障。令人惊讶地发现，一方面灯丝电流减小以及另一方面灯丝电阻增加两者都与灯丝故障的预测密切相关。

8、此外，优选地提供了在阳极电流恒定时，当检测到灯丝电流增加且灯丝电阻恒定或不变时，则检测到x射线管中的真空泄漏。令人惊讶地还发现，在灯丝的电阻恒定且灯丝电流增加的情况下，可以预测由于x射线管中的真空泄漏而导致的即将发生的故障。

9、为了执行故障预测，优选地在预备步骤中将灯丝电流存储在评估装置中，优选地在预备步骤中将灯丝电流存储在评估装置中作为阳极电流和阳极电压的函数。在此，灯丝电流的多个值优选地作为能够由用户设定的阳极电压和阳极电流的函数存储。这使得未使用的或即将投入运行的x射线管的基线值能够用作基础；基于这些，可以确定x射线管运行期间的变化，并且可以相应地预测故障。

10、作为确定x射线管故障的第一步骤，优选地执行发散度计算。在该过程中，记录x射线管的实际运行数据并将其与存储的参考值进行比较，由此评估装置计算发散度值。基于该发散度值，后续步骤可以随后确定哪个故障可能更早发生。优选地提供了为了计算发散度值，根据灯丝电流来确定平均值曲线，并且优选地根据灯丝电流的当前值和/或根据由灯丝电流和灯丝电压的当前值确定的灯丝电阻来确定平均值曲线，平均值曲线的确定独立于用户设定的阳极运行参数。这可以使得能够更精确地预测相应故障。

11、此外，优选地提供了使用“条件随机场”或自编码器神经网络作为评估算法来确定发散度值并将其用作进一步预测故障的基础。

12、在用于确定x射线管故障的预测的第二步骤中，优选地执行选择过程。该选择基于在前一步骤中通过发散度计算确定的差值。在该过程中，可以对于将下一个导致故障的故障进行初步选择。至少评估和启动灯丝故障预测和真空泄漏预测。

13、当预测灯丝故障时，优选地将测量值与参考数据进行比较以确定预计故障时间；优选地，使用发散度值的对数逆曲线与回归技术一起作为计算故障时间的基础，由此回归技术动态地选择一阶、二阶等的回归。

14、当预测真空泄漏时，优选地使用灯丝电流的实际测量值并将其与阈值进行比较以确定故障时间。有利地，可以通过拟合基于所记录的灯丝电流值形成的曲线来确定灯丝故障的时间。

15、在随后的步骤中，输出多路复用器选择数据（特别是在第二步骤中确定的数据）以用于输出结果。在此过程中可以确定要输出的信息量。例如，可以仅输出第一预测故障。也可以输出所确定预测的加权，从而使得相继故障的顺序，并且特别是相应的预期时间变得明显。

16、上述用于预测x射线管故障的步骤不仅允许区分故障类型或区分x射线管的至少两个部件，而且还使得能够确定x射线管的每个相应部件的预期故障时间。这允许及时启动预定措施，使得可以在x射线管故障之前不久或在故障时执行受影响部件的必要更换。这有助于防止不受控制的运行停机。