一种测量工具测试方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种测量工具测试方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、现代工业和维护领域对多功能测量工具的需求不断增加，这些工具不仅需要在各种操作环境中高效准确地进行数据采集，还要能够实时监控设备状态，预测潜在故障。随着智能制造和物联网技术的快速发展，对数据处理能力和实时性的要求越来越高，需要的技术解决方案能够有效地从复杂的数据集中提取有用信息，支持快速决策和故障预警，从而提升设备运行效率和安全性。

2、在现有技术中，由测量螺丝刀等多功能测量工具的数据采集往往非实时，且存储格式非结构化，导致数据处理效率低下，信息提取不全面。在面对大量数据时，模型处理速度慢，易受无关特征干扰。并且现有技术未充分考虑特征之间的相互影响，导致模型的预测准确性和鲁棒性不足，无法有效适应复杂变量的环境。

技术实现思路

1、本发明提供了一种测量工具测试方法、装置、设备及存储介质，以解决现有多功能测量工具在数据采集非实时性、数据存储非结构化以及处理效率低下的问题，同时通过改进特征选择和分类方法，提高数据处理速度和精度，增强模型在复杂环境下的预测准确性和鲁棒性。

2、根据本发明的一方面，提供了一种测量工具测试方法，该方法包括：

3、采集测量工具的操作相关数据并标注，以生成各测试样本，其中，测试样本包括测试类型和属性特征；

4、通过特征选择模型对各测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本，其中，筛选样本包括测试类型和筛选后的属性特征；

5、基于随机森林算法对筛选样本进行训练以生成决策树测试模型。

6、可选的，采集测量工具的操作相关数据并标注，以生成各测试样本，包括：通过内置传感器基于预设属性特征类型采集测量工具的操作相关数据，其中，属性特征类型包括功率消耗、设备温度、输入电压、输出电压、输入电流、输出电流、使用频率、噪声级、振动级和故障率；将各操作相关数据对用户进行展示，以获取用户标注的测试类型，其中，测试类型包括正常操作、高负载操作、低负载操作、故障模式和老化测试；建立各测试类型和各操作相关数据的对应关系，以生成各测试样本。

7、可选的，通过特征选择模型对各测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本，包括：根据预设标准化算法对各属性特征进行标准化以生成各标准特征；通过特征选择模型确定各标准特征的更新参数值；将各更新参数值按照由大到小的顺序进行排序以生成特征重要性清单，并从特征重要性清单中选取指定比例的属性特征作为筛选后的属性特征；根据筛选后的属性特征和测试类型生成各筛选样本。

8、可选的，基于随机森林算法对筛选样本进行训练以生成决策树测试模型，包括：基于各筛选后的属性特征和测试类型确定特征耦合度，并根据特征耦合度进行特征优化以生成优化特征；获取模型构建参数，其中，模型构建参数中包括决策树数量和每颗决策树使用的样本数量；根据模型构建参数生成初始决策模型，根据优化特征对初始决策模型中各初始决策树进行节点分裂，以生成决策树测试模型。

9、可选的，基于各筛选后的属性特征和测试类型确定特征耦合度，并根据特征耦合度进行特征优化以生成优化特征，包括：将各筛选后的属性特征进行分组以生成各特征分组，其中，特征分组中包括任意两个筛选后的属性特征；依次将各特征分组作为目标特征分组，并将目标特征分组中的属性特征作为第一特征和第二特征；基于预设耦合度算法和测试类型分别确定第一特征和第二特征的特征耦合度；当特征耦合度小于预设耦合度阈值时，确定第一特征的第一耦合度权重和第二特征的第二耦合度权重；确定第一耦合度权重和第二耦合度权重中的较小值，根据较小值进行特征优化以生成优化特征。

10、可选的，根据优化特征对初始决策模型中各初始决策树进行节点分裂，以生成决策树测试模型，包括：基于最大化信息增益算法从优化特征中选择分裂参数，其中，分裂参数包括分裂特征和分裂点；当分裂参数达到预设分裂条件时，根据分裂参数对各初始决策树进行节点分裂以生成各分裂决策树；将各分裂决策树进行整合以生成决策树测试模型。

11、可选的，方法，还包括：获取待测工具对应的待测数据，其中，待测数据包括待测工具的属性特征；将待测数据输入决策树测试模型，以获取决策树模型输出的各分支决策结果；确定各分支决策结果的决策数量，将决策数量最多的分支决策结果作为待测工具的测试结果。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种测量工具测试装置，该装置包括：

13、测试样本生成模块，用于采集测量工具的操作相关数据并标注，以生成各测试样本，其中，测试样本包括测试类型和属性特征；

14、筛选样本生成模块，用于通过特征选择模型对各测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本，其中，筛选样本包括测试类型和筛选后的属性特征；

15、决策树模型生成模块，用于基于随机森林算法对筛选样本进行训练以生成决策树测试模型。

16、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

17、至少一个处理器；以及

18、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

19、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种测量工具测试方法。

20、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种测量工具测试方法。

21、本发明实施例的技术方案，通过实时数据采集与结构化存储，提升了数据处理速度和效率，为后续的数据分析提供了高质量的数据基础。特征选择的应用减少了数据维度，降低了模型复杂性，提高了处理速度与精度。随机森林算法的优化增强了模型的泛化能力，减少了过拟合风险，提高了模型对复杂数据模式的识别能力。

22、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种测量工具测试方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集测量工具的操作相关数据并标注，以生成各测试样本，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过特征选择模型对各所述测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于随机森林算法对所述筛选样本进行训练以生成决策树测试模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述筛选后的属性特征和所述测试类型确定特征耦合度，并根据所述特征耦合度进行特征优化以生成优化特征，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化特征对所述初始决策模型中各初始决策树进行节点分裂，以生成所述决策树测试模型，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

8.一种测量工具测试装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种测量工具测试方法、装置、设备及存储介质。包括：采集测量工具的操作相关数据并标注，以生成各测试样本，其中，测试样本包括测试类型和属性特征；通过特征选择模型对各测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本，其中，筛选样本包括测试类型和筛选后的属性特征；基于随机森林算法对筛选样本进行训练以生成决策树测试模型。通过实时数据采集与结构化存储，提升了数据处理速度和效率，为后续的数据分析提供了高质量的数据基础。通过特征选择模型可以有效地从大量数据中筛选出对设备性能影响显著的关键特征。随机森林算法的优化增强了模型的泛化能力，减少了过拟合风险，提高了模型对复杂数据模式的识别能力。

技术研发人员：聂聃,黄贵淼,朱琼宙,马泽滨,唐骥钊,陈丹华,江宝林,徐玮铨
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24