血液透析机作为血液透析治疗的主要设备,与患者的健康情况紧密相关,而电导测量模块是其中最重要的监测模块之一,一旦出现故障将会对患者的健康造成很大的危害。因此寻找一种有效的方法对血液透析机电导测量模块的故障情况进行预测显得非常重要。目前血液透析企业运用的设备故障预测方法比较传统单一,存在着精确度低、效率差等问题。本文在工业和信息化部2018年智能制造新模式应用项目—“高性能医疗器械(透析机及透析器)智能制造车间建设”项目大背景下,针对以上的问题,研究并设计了一种基于人工鱼群优化的支持向量机故障预测方法。首先,对支持向量机的缺陷进行改进;然后,结合实际数据对改进后的故障预测方法进行仿真验证;最后,设计搭建了基于血液透析机电导测量模块的故障预测系统软件。本文的工作主要包括以下几个方面:1.研究血液透析机内部的结构和工作原理,研究血液透析机各部分的关键参数以及常见的故障情况及原因,然后结合实际生产线上调研的情况确定血液透析机电导测量模块为故障预测研究点。2.研究了本文涉及的支持向量机和人工鱼群算法,针对支持向量机运算量大、效率低等缺点,本文利用人工鱼群算法对支持向量机进行改进,然后给出人工鱼群优化后的支持向量机算法来构建血液透析机电导测量模块故障预测模型。将模型应用于某血液净化公司的电导测量模块监测数据集,通过对比,改进后的算法在预测精确度方面要优于原支持向量机算法,并且也验证了本文设计的故障预测方法具有预期的故障预测效果。3.分析了电导测量模块故障预测的需求,设计血液透析机电导测量模块的故障预测系统,首先设计了系统的总体架构,然后根据系统的功能需求设计了功能模块,最后结合软件功能需求利用Java编程实现了故障预测系统软件,然后实现了软件的部分功能。根据实验仿真结果,本文的基于数据挖掘的血液透析机电导测量模块的故障预测方法能够达到预期的故障预测效果。