现代临床医学中,呼吸机作为一种可以代替、控制并改变人正常生理呼吸的急救设备,已经广泛用于因各种原因导致的呼吸衰竭、呼吸支持治疗、急救复苏以及大手术期间的麻醉呼吸管理等,在现代医学领域内占有十分重要的位置。2019年12月新型冠状病毒疫情爆发后,呼吸机作为生命急救设备[8],可预防呼吸衰竭并有效地减少并发症,成功的挽救及延长病人生命,在抢救新型冠状病毒确诊患者中发挥了不可替代的作用。但是在新型冠状病毒疫情期间,对呼吸机的运转需求较高,呼吸机长期处于高负荷,高强度、长待机的工作状态,导致呼吸机故障频发,对抢救病人造成不良影响,错过挽救病人生命的最佳时间。因此,在最短时间内恢复故障呼吸机正常运转具有重要临床意义。传统的医疗设备故障诊断维修是由维修工程师通过万用表、在线维修测试仪等维修工具,结合自身的维修经验和医疗设备的技术图纸等资料进行故障定位和故障排除。但随着厂家知识产权保护,不再提供设备的技术图纸,甚至对设备的元器件型号进行擦除,从而对于复杂的医疗设备,无法再用传统的故障诊断方法进行故障的定位和排除。因此,亟需发展医疗设备的维修理论和技术。为了解决医疗设备故障诊断面临的上述问题,本文通过融合故障树和专家系统两种故障智能诊断方法对呼吸机进行故障智能诊断研究。首先在分析呼吸机工作原理和结构组成的基础上,搜集整理呼吸机故障文献和实际维修案例,搭建呼吸机故障树,进行呼吸机故障树的定性和定量分析,并以此为基础搭建专家系统的知识数据库。利用基于Web的PHP语言完成呼吸机故障智能诊断专家系统的搭建开发,以达到可以指导临床呼吸机使用人员快速诊断排除呼吸机故障的目的。本文主要工作内容如下:（一）呼吸机故障分析和故障树的建立。对于专家系统中难以获取专家知识的“瓶颈”,通过对呼吸机的结构组成和工作原理进行分析,并结合呼吸机的故障文献和医院厂家的实际维修案例,搭建呼吸机故障树,并以此为基础搭建专家系统的知识数据库。其中,“呼吸机无法正常工作”作为故障树的顶事件,将呼吸机无法正常工作的故障分类为气路系统故障和电路系统故障。结合呼吸机结构原理逐层分析,构建呼吸机故障树,并以此为基础搭建专家系统的知识来源。（二）故障树的定性分析和定量分析。对于呼吸机故障数据缺乏的困难,通过故障文献和医院厂家实际维修案例对呼吸机故障树进行定性分析,利用贝叶斯网络对呼吸机故障树进行定量分析,得到故障树中各基本事件的故障概率和关键重要度,并将此数据作为专家系统的数据知识库基础数据。其中,通过整理呼吸机故障的相关文献和医院厂家的实际维修案例,分析出呼吸机故障树中各基本事件的先验概率,同时利用贝叶斯网络和先验概率,求得各基本事件的后验概率和关键重要度,并将此数据作为专家系统的数据知识库的基础数据。（三）呼吸机故障智能诊断专家系统的搭建开发。采用PHP语言设计呼吸机故障诊断专家系统的整体框架和功能模块,解决专家系统功能实现的问题。首先,确定呼吸机故障智能诊断专家系统的整体框架和模块功能,然后对呼吸机故障树提取知识并使用“IF-THEN”形式建立规则库。同时,基于规则的半自动推理方法和冲突消解策略,完成呼吸机故障智能诊断专家系统的推理机设计。最后利用Php Study实现基于故障树的呼吸机故障智能诊断专家系统的搭建开发。本研究表明,通过融合故障树和专家系统的故障智能诊断方法,呼吸机故障智能诊断专家系统可以实现83.58%的故障诊断率,证明了故障树和专家系统融合的智能诊断方法的可行性和准确性,为临床呼吸机使用人员和维修技术人员提供故障维修的指导和故障排除建议。本文的研究成果可以为呼吸机的故障诊断积累数据,也能为现代医疗设备的故障诊断与维修提供一种新的思路和方法。