激光测距机缺陷智能估计方法
激光测距机缺陷智能估计方法
陈翠娟
1.引言
激光测距仪机作为一款利用激光探测脉冲进行回波检测和智能测距设备,在激光探测和测距中发挥了重要的应用价值。在激光测距机运行过程中,受到设备自身的编写代码和运行环境的影响,导致激光测距机的可靠性出现问题,需要对激光测距机进行有效的缺陷定位检测,结合激光测距机的主机驱动控制性,估计激光测距机的安全性,提高激光测距机的运行稳定性…。研究激光测距机的缺陷估计方法,对促进激光测距机的智能升级和优化极为重要。
激光测距机的可靠性主要表现在用户信息的安全以及激光测距机驱动程序安全等方面,一个可靠的激光测距机能够有效抵御木马、病毒等恶意攻击,通过对激光测距机的缺陷估计,提供激光测距机控制服务器运行的效率,提升激光测距机的使用寿命周期,研究激光测距机缺陷估计方法,在实现激光测距机的体系结构优化升级,形成完整的体系结构优化中具有重要意义。传统激光测距机缺陷估计与预测方法有自适应学习算法、动态模糊识别方法、PID预测方法、小波估计方法等旧。3j,结合激光测距机构件及中间件的可靠性指标度量,采用激光测距机项目度量方法进行激光测距机可靠度预测,取得了较好的预测效果。其中,文献[4]中提出一种基于领域适配的缺陷预测方法,采用监督型领域适配方法进行预测过程控制,提高缺陷估计过程稳定性,但该方法进行缺陷预测的时间开销较大;文献[5]中提出一种基于NPE—SVM的缺陷预测方法,通过将NPE算法中奇异的广义特征计算转化为两个特征分解问题进行缺陷预测,提高了预测准确性,但该方法存在一定弊端,比如抗干扰性较差等。
为了解决以上文图,提出了一种激光测距机缺陷智能估计方法,采用数据驱动程序进行激光测距机的故障树状态引导,结合决策树模型实现对激光测距机的动态监测和自适应定位,结合特征优选和机器学习控制方法进行激光测距机缺陷预测。结果证明,本文方法具有极为优越的性能。
2激光测距机运行结构分析与特征提取
2.1激光测距机的运行体系结构
为了实现对激光测距机的缺陷估计,采用激光测距机可靠性运行演化信息分析方法,进行预测信息建模,结合语义状态特征分析方法进行激光测距机运行的状态参量估计和模糊信息聚类处理,根据软件的缺陷和故障类别,对软件的缺陷分类进行识别分析∞一,激光测距的基础软件层、信息传导层、软件运行的中间件层以及管理中间件层是激光测距机运行结构"胡],其中,基础层采用异构化的网络设计,结合ZigBee技术进行激光测距的网络控制,分析激光测距机的内部结构特征,采用语义分析和语法结构分析方法,进行激光测距机的状态重组,结合优化的软件配置服务,提高对激光测距机的可靠性自适应评估能力。
采取了不同的版本驱动程序进行构件驱动,将激光测距机驱动程序分区,其中P0无子分区,以跟踪识别激光测距机信息,激光测距机层次分布的子区域Po—Px有子分区Qo、Qx。再预测激光测距机缺陷¨0|,得到激光测距机的运行的可靠性评估参量体系模型。认定激光测距机执行程序是否准确的标准是异常分布准则,并通过持续性判断方法进行激光测距机的修改性评估,结合激光测距机的可使用性和可维护性,进行激光测距机的状态评估‘11I,对激光测距机的驱动代码缺陷进行自主定位,建立激光测距机可靠性度量的复合构件结构模型。
进行激光测距机可靠度度量,在激光测距机开发完成后进行质量评估,将体系结构和构件的演化模型纳入到激光测距机质量测评体系中,采用主动形状模型(Active Shape Model, ASM)进行软件缺陷状态估计m]。
2.2激光测距机的故障树状态引导
采用数据驱动程序进行激光测距机的故障树状态引导。建立激光测距机Hash列表的域名数据库,对驱动程序代码中的缺陷信息进行语义连贯性监测,由用户驱动进程信息树¨3|,实现激光测距机的层次结构分析及激光测距机驱动运行状态特征分析。
在该形状网格内进行同样的参数采样,再将其映射回归至各自的缺陷区域,进行软件缺陷的自主定位和的故障树状态引导m]。
3激光测距机缺陷初步估计
在采用数据驱动程序进行激光测距机的故障树状态引导的基础上,进行激光测距机的缺陷估计算法优化设计,本文提出激光测距机缺陷预测算法,在激光测距机驱动缺陷预测中,每个语法结构都对应代码缺陷的目标位置。结合激光测距机的驱动函数、代码以及状态变量等的逻辑性,进行机器学习控制优化。
4激光测距机缺陷估计方法改进
在动态测量指标P。约束下计算激光测距机运行开机期间,利用兼容性指标P。测算激光测距机在线工作期间的兼容可靠度,以此测试开机等状态,测试主机运行工作时间形=t。一t:,W为激光测距机控制终端的通信会话间隔窗口,激光测距机可靠性度量的数据驱动基本观测间隔Aw将形划分为It+1个测试窗口。综上分析,采用语义连贯性分析和决策数据建模方法,实现对激光测距机的缺陷自适应估计,进行缺陷预测中的全局收敛控制,实现方法改进。
5 实验分析
为测试本文方法的应用性能,进行实验,实验采用FLUKE 416D手持激光测距机为实验对象,该设备测量准确度为±1.5 mm(-+0.059 in),激光类型为635 nm<1 mW,电池寿命:最多5 000次测量。测试的缺陷样本数据集与预测样本数据集具有较好的拟合性,说明对激光测距机缺陷预测的准确性较高。本文方法的准确度始终高于另外两种方法,准确度始终高于92%,有效证明了本文方法的可行性。
随着测试数据样本数量的增加,不同方法的耗时均有所增加,但本文方法进行激光测距机缺陷估计的耗时始终较小,表明本文方法的实时性较高。
6结语
对激光测距机进行有效的缺陷估计,结合激光测距机的主机驱动控制性,进行激光测距机的安全性运行预测,提高激光测距机的运行稳定性。本文提出激光测距机缺陷智能估计算法,分析测试激光测距机的运行主机与控制服务器的语法运行状态特征,采用数据驱动程序进行激光测距机的故障树状态引导,实现对激光测距机的缺陷自适应预测和定位,进行缺陷预测中的全局收敛控制。研究得知,本文方法进行激光测距机预测的准确性较高,时间消耗较小,拟合性较好。
本文章转自爱学术,如有侵权,请联系删除