【摘要】医疗设备的故障诊断是维修工作中的关键环节。通过对常见医疗设备故障类型进行分析，结合小波变换和神经网络技术，构建了一种基于数据驱动的故障诊断方法。该方法以设备运行参数和状态信号为基础，通过信号特征提取、故障特征建模和智能诊断三个步骤实现对故障的精准识别。以 Philips IntelliVue MP60 监护仪为例进行实验验证，结果表明，所提出的诊断方法在不同类型故障的识别准确率达 95% 以上，有效地缩短了故障诊断时间，提高了维修效率。