用于电梯系统的可变阈值的制作方法

本文公开的主题大体上涉及电梯系统，并且更具体地，涉及用于电梯系统的可变阈值。

背景技术：

通常，基于传感器的电梯性能监测包括用于确定电梯的状态和性能的特定容限阈值的集合。该传感器数据可用于执行定期和非定期维护，以在电梯服务中断发生之前解决问题。特定容差阈值通常是任意设置的或者以一种适合每个楼层的所有方法的大小而设置，而实际上此时每个楼层在该特定楼层处的电梯轿厢的性能属性方面可以是不同的。

技术实现要素：

根据一个实施例，提供了一种方法。所述方法包括由附加到电梯轿厢的传感器收集与所述电梯系统相关联的传感器数据，其中所述传感器数据包括用于所述电梯系统的性能属性的集合的一个或多个性能属性值。获得与所述电梯系统相关联的阈值简档，其中所述阈值简档包括用于所述电梯系统的性能属性的所述集合中的每个性能属性的阈值。将所述一个或多个性能属性值与用于性能属性的所述集合的对应阈值进行比较以及针对所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值超过用于性能属性的所述集合的所述对应阈值而传送警报。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：用于每个性能属性的所述阈值基于所述电梯系统的楼层位置而变化。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：在存储器中存储所述传感器数据以及定期地分析所存储的传感器数据以更新所述阈值简档。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：分析所存储的传感器数据以更新所述阈值简档包括将学习算法应用于所存储的传感器数据，以提取用于性能属性的所述集合中的每个性能属性的更新的阈值以及将所述更新的阈值存储在所述阈值简档中。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：所述阈值包括用于所述电梯轿厢的性能属性的所述集合中的每个性能属性的值的范围。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：所述阈值包括用于所述电梯轿厢的性能属性的所述集合中的每个性能属性的单个值。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：所述警报包括超过用于性能属性的所述集合的所述对应阈值的所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值以及所述对应阈值。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：所述警报被传送到电梯维护系统。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括至少部分地基于所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值超过用于性能属性的所述集合的所述对应阈值而促使用于所述电梯轿厢的动作发生。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：所述动作包括变更所述电梯轿厢的操作。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括：性能属性的所述集合中的至少一个性能属性包括所述电梯系统中的电梯轿厢的行进时间。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述方法的另外的实施例可以包括性能属性的所述集合中的至少一个性能属性包括电梯系统门振动并进一步包括由所述传感器收集与所述电梯系统中的电梯轿厢相关联的振动值。将所述振动值与来自所述阈值简档的阈值进行比较以及至少部分地基于所述振动值超过所述阈值来调节电梯系统门的打开速度。

根据一个实施例，提供一种电梯系统。所述电梯系统包括：电梯轿厢;附加到所述电梯轿厢的传感器，其中所述传感器由控制器操作。所述控制器配置成：由所述传感器收集与所述电梯系统相关联的传感器数据，其中所述传感器数据包括用于所述电梯系统的性能属性的集合的一个或多个性能属性值。获得与所述电梯系统相关联的阈值简档，其中所述阈值简档包括用于所述电梯系统的性能属性的所述集合中的每个性能属性的阈值。将所述一个或多个性能属性值与用于性能属性的所述集合的对应阈值进行比较以及针对所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值超过用于性能属性的所述集合的所述对应阈值而传送警报。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：用于每个性能属性的所述阈值基于所述电梯系统的楼层位置而变化。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括所述控制器还被配置成在存储器中存储所述传感器数据以及定期地分析所存储的传感器数据以更新所述阈值简档。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：分析所存储的传感器数据以更新所述阈值简档包括将学习算法应用于所存储的传感器数据，以提取用于性能属性的所述集合中的每个性能属性的更新的阈值以及将所述更新的阈值存储在所述阈值简档中。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：所述阈值包括用于所述电梯轿厢的性能属性的所述集合中的每个性能属性的值的范围。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：所述阈值包括用于所述电梯轿厢的性能属性的所述集合中的每个性能属性的单个值。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：所述警报包括超过用于性能属性的所述集合的所述对应阈值的所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值以及所述对应阈值。

除了本文中所描述的特征中的一个或多个特征之外，或者作为备选方案，所述系统的另外的实施例可以包括：其中所述警报被传送到电梯维护系统。

附图说明

本公开通过示例的方式来被说明，并且本公开不限于附图，附图中类似的参考标号指示相似的元件。

图1是可以采用本公开的各种实施例的电梯系统的示意图；

图2描绘了用于在实现本公开的一个或多个实施例中使用的计算机系统的框图;

图3描绘了根据本公开的一个或多个实施例的用于监测用于电梯系统中的性能属性的阈值的系统的框图;

图4描绘了根据本公开的一个或多个实施例的包括用于楼层起始地-目的地对的阈值的阈值简档400;以及

图5描绘了根据本公开的一个或多个实施例的用于监测用于电梯系统中的性能属性的阈值的方法的流程图。

具体实施方式

如在本文中示出和描述的，将呈现本公开的各种特征。各种实施例可以具有相同或相似的特征，并因此，相同或相似的特征可以用相同的参考标号来标注，但在其之前加上指示该特征被示向的图的不同的第一编号。因此，例如，图x中所示出的元件“a”可以被标注为“xa”，并且图z中的相似特征可以被标注为“za”。虽然相似的参考编号可以在一般意义上来使用，但是将会描述各种实施例，并且，各种特征可以包括如本领域技术人员将意识到的、不论是明确描述的还是本领域技术人员将以其他方式意识到的改变、变更、修改等等。

图1是电梯系统101的透视图，电梯系统101包括电梯轿厢103、配重105、挂绳107、导轨109、机器111、位置编码器113和控制器115。电梯轿厢103和配重105通过挂绳107彼此连接。挂绳107可以包括或配置为例如绳、钢缆和/或涂层钢带。配重105配置成平衡电梯轿厢103的负载，并且配置成促进电梯轿厢103在电梯井117内并且沿着导轨109相对于配重105同时地并且在相反方向上移动。

挂绳107接合机器111，机器111是电梯系统101的头顶结构的一部分。机器111配置成控制电梯轿厢103与配重105之间的移动。位置编码器113可以被装配在调速器系统119的上部滑轮上，并且可以配置成提供与电梯轿厢103在电梯井117内的位置相关的位置信号。在其它实施例中，位置编码器113可以被直接装配到机器111的移动组件，或可以位于如在本领域中已知的其它位置和/或配置中。

如所示出的，控制器115位于电梯井117的控制器室121中，并且配置成控制电梯系统101的操作，并且具体来说，控制电梯轿厢103的操作。例如，控制器115可以将驱动信号提供给机器111，以控制电梯轿厢103的加速、减速、平层（leveling）、停止等等。控制器115还可以配置成从位置编码器113接收位置信号。当沿着导轨109在电梯井117内向上或向下移动时，电梯轿厢103可以按照控制器115控制的那样停止在一个或多个层站125处。虽然在控制器室121中示出控制器115，但本领域技术人员将意识到，控制器115能够位于和/或配置在电梯系统101内的其它位点或位置中。

机器111可以包括马达或相似的驱动机构。根据本公开的实施例，机器111配置成包括电驱动式马达。用于马达的电力供给可以是包括电网的任何电源，其与其它组件组合供应给马达。

虽然用挂绳系统示出和描述，但采用使电梯轿厢在电梯井内移动的其它方法和机构的电梯系统，诸如液压电梯和/或无绳电梯，可以采用本公开的实施例。图1仅仅是出于说明性和解释性目的而呈现的非限制性示例。

参考图2，示出用于实现本文中的教导的处理系统200的实施例。在此实施例中，系统200具有一个或多个中央处理单元（处理器）21a、21b、21c等等（统称为或一般称为（一个或多个）处理器21）。在一个或多个实施例中，每个处理器21可以包括精简指令集计算机（risc）微处理器。处理器21经由系统总线33耦合到系统存储器34（ram）和各种其它组件。只读存储器（rom）22耦合到系统总线33，并且可以包括对系统200的某些基本功能进行控制的基本输入/输出系统（bios）。

图2进一步描绘耦合到系统总线33的输入/输出（i/o）适配器27和网络适配器26。i/o适配器27可以是与硬盘23和/或磁带存储驱动器25通信的小型计算机系统接口（scsi）适配器或任何其它相似的组件。i/o适配器27、硬盘23以及磁带存储装置25在本文中统称为海量存储设备24。用于在处理系统200上执行的操作系统40可以存储在海量存储设备24中。网络通信适配器26将总线33与外部网络36互连，使数据处理系统200能够与其它此类系统通信。屏幕（例如，显示监测器）35通过显示适配器32连接到系统总线33，显示适配器32可以包括视频控制器和用以改进图形密集应用的性能的图形适配器。在一个实施例中，适配器27、26和32可以连接到一个或多个i/o总线，所述一个或多个i/o总线经由中间总线桥（未示出）连接到系统总线33。用于连接诸如硬盘控制器、网络适配器和图形适配器之类的外围装置的适合的i/o总线通常包括公共协议，诸如外围组件互连（pci）。额外的输入/输出装置被示为经由用户接口适配器28和显示适配器32连接到系统总线33。键盘29、鼠标30以及扬声器31全部经由用户接口适配器28互连到总线33，用户接口适配器28可以包括例如将多个装置适配器集成到单个集成电路中的超级i/o芯片。

在示范性实施例中，处理系统200包括图形处理单元41。图形处理单元41是专用电子电路，其设计成操纵并且变更存储器，以使帧缓冲器中意在输出到显示器的图像的生成加速。一般而言，图形处理单元41在操纵计算机图形及图像处理方面是非常高效的，并且具有使其针对其中并行进行大块数据的处理的算法相比通用cpu更有效的高度并行结构。本文中所描述的处理系统200仅仅是示范性的，而并非意在限制能够以本领域中已知的各种形式体现的本公开的应用、使用和/或技术范围。

因此，如在图2中配置的那样，系统200包括：采取处理器21的形式的处理能力、包括系统存储器34和海量存储设备24的存储能力、诸如键盘29和鼠标30之类的输入部件以及包括扬声器31和显示器35的输出能力。在一个实施例中，海量存储设备24和系统存储器34的一部分共同地存储协调图2中所示的各种组件的功能的操作系统。图2仅仅是出于说明性和解释性目的而呈现的非限制性示例。

现在转到与本公开的方面更具体相关的技术的概述，通常，在基于传感器的电梯性能监测中，设置特定容差阈值以确定电梯状态和操作性能。在某些电梯系统中，电梯轿厢性能可在一个楼层和下一楼层之间变化。例如，在大厅中具有较重的外立面门板但在非大厅楼层上具有较轻重量的门板的电梯将在门打开和关闭时表现出不同的噪音和振动模式。类似地，在大厅中相比在其他非大厅楼层中具有更高的天花板高度的建筑物中，行进时间将是不同的。为了解决这些变化的性能问题，基于传感器的监测系统在确定电梯状态和性能时要么必须为在每个楼层处的每个性能条件要求繁琐的用户输入的阈值，要么使用宽容差带。此类宽的容差可能允许一些不良的性能条件被当作电梯系统的可接受的性能或一些可接受的性能条件被认为是不良的性能条件。

现在转向本公开的方面的概述，一个或多个实施例通过提供用于利用从现场传感器收集的数据的深度分析处理来建立电梯系统性能阈值的系统来解决现有技术的上述缺点。当使用分析来处理从传感器收集的数据时，用于关键性能特征的阈值可以针对具体电梯系统和该电梯系统的特定区域的具体特征进行调整。一旦为电梯系统调整了阈值，现场传感器就可以在需要进行进一步分析时收集关键性能属性。

现在转到本公开的方面的更详细描述，图3描绘了根据一个或多个实施例的用于监测用于电梯系统中的性能属性的阈值的系统300。系统300包括电梯控制器302、电梯轿厢304、具有控制器312和存储器314的传感器310。系统300还包括可通过网络320访问的分析系统330。在一个实施例中，分析系统330可位于电梯控制器302、控制器312或便携式机械服务工具（例如智能电话、膝上型计算机、平板计算机等）中。在一个实施例中，分析系统330可以是位于远程的计算机或云计算机。

在一个或多个实施例中，电梯控制器302、控制器312以及分析系统330可以在见于图2中的处理系统200上实现。此外，云计算系统可以与系统300的一个或全部元件进行有线或无线电子通信。云计算可以补充、支持或替代系统300的元件的一些或全部功能性。此外，系统300的元件的一些或全部功能性可以实现为云计算系统的节点。云计算节点仅仅是适合的云计算节点的一个示例，并且不意在暗示关于本文所描述的实施例的功能性或使用范围的任何限制。

在一个或多个实施例中，传感器310可以是物联网（iot）装置。术语“物联网（iot）装置”在本文中用于指代具有可寻址接口（例如，因特网协议（ip）地址、蓝牙标识符（id）、近场通信（nfc）id、zigbee、zwave、wifi、卫星等）的任何对象（例如，电器、传感器等），并且可以通过有线或无线连接向一个或多个其它装置传送信息。iot装置可以具有诸如快速响应（qr）码、射频识别（rfid）标签、nfc标签之类的无源通信接口，或者诸如调制解调器、收发器、传送器-接收器之类的有源通信接口。iot装置可以具有属性（例如，诸如iot装置是接通还是断开、打开还是关闭、空闲还是活动、可用于任务执行还是忙碌等等之类的装置状态或状况、冷却或加热功能、环境监测或记录功能、发光功能、发声功能等）的特定集合，属性的该特定集合可嵌入在中央处理单元（cpu）、微处理器、asic等中和/或由它们来控制/监测，并且可被配置用于到诸如本地ad-hoc网络或因特网之类的iot网络的连接。

在一个或多个实施例中，传感器310可被附加到电梯轿厢304。传感器310可以附加到电梯轿厢的门头并且定位成使得传感器310可以收集在电梯轿厢304的门打开和关闭时的振动数据。在一个实施例中，传感器310可以位于电梯系统内的任何期望位置。在一个或多个实施例中，传感器310包括三个加速度计（其可以收集由x轴、y轴和z轴限定的三维平面中的移动数据）、单个三维加速度计或任何期望的加速度计设计。这允许传感器310收集电梯轿厢304的移动数据、电梯轿厢304的方向数据、以及在电梯轿厢304运行时和在电梯轿厢304的门循环时的振动数据。该移动、方向和振动数据（即，传感器数据）可以存储在存储器314中。在一个实施例中，移动、方向和振动数据（即，传感器数据）可被存储在控制器312、电梯控制器302和/或分析系统330中。在一个或多个实施例中，传感器310收集与电梯轿厢304的性能属性相关的传感器数据。性能属性包括但不限于电梯轿厢在楼层之间的行进时间、振动幅度/强度、门循环时间、门振动以及任何其它期望的电梯性能统计。性能属性值可以指示电梯轿厢304的正常操作，或者可以指示将需要维护的异常操作条件。例如，超过特定阈值的电梯轿厢304的振动幅度可指示出于安全和乘客体验原因需要执行维护。

在一个或多个实施例中，传感器310收集关于电梯轿厢304的性能属性的传感器数据，并将数据值与存储在分析系统330或云服务器中或存储器314中的表中的对应阈值进行比较。在一个或多个实施例中，存储在存储器314中的表中的阈值可以从设备制造商预编程，或者可以由技术人员在现场或离开现场定制编程。如本文稍后所讨论的，可以基于由学习算法分析的历史传感器数据来调整阈值,以用所述阈值填充表。在首次安装电梯轿厢304时，阈值可以对于性能属性是宽松的。在这种情况中，宽松的阈值包括更宽范围的行进时间值。例如，可以为宽的性能范围设置初始宽松阈值，并且随着附加数据被收集，阈值减小并且变得不那么宽松。图4描绘了根据一个或多个实施例的包括用于楼层起始地-目的地对的阈值的阈值简档400。作为非限制性示例，表400包括用于在五层建筑物中的电梯轿厢的起始地-目的地对行进时间。在表的每个单元格中，存在预期的行进时间和与预期行进时间相关联的阈值范围。例如，预期从第一楼层到第五楼层的行进时间为33秒，其中阈值范围为33秒加或减500毫秒。在一个或多个实施例中，阈值简档可以包括允许在预期行进时间之外的宽范围（例如，500ms）的初始宽松阈值402。在电梯轿厢304的操作期间，传感器310可以继续收集关于性能属性（例如，楼层行进时间）的传感器数据。传感器数据可被定期地存储在存储器314中并通过网络320传送到分析系统330。分析系统330可以应用深度分析算法（例如，机器学习、聚类算法等）来更新阈值简档400中的阈值。在一个或多个实施例中，分析系统330调整阈值简档400，使得阈值基于电梯轿厢304的操作变得更加宽松或不那么宽松。通过调整阈值简档400中的阈值，从传感器310收集的传感器数据可以变得有意义，其中所收集的数据（例如，超过阈值）可以更多地指示电梯轿厢的性能或操作问题。例如，门循环（例如，打开和关闭）是引起电梯轿厢304中的振动的性能属性。建筑物中的某些楼层由于对门的装饰添加（例如在建筑物的大厅中）而具有较重的门。由于门的重量，大厅中门循环期间的振动阈值可以具有更加宽松的阈值。相反，用于大厅外的其它电梯门的阈值可以具有用于振动幅度的不那么宽松的阈值。这种调整允许收集更有意义的振动数据，因为为大厅设置相同的阈值将导致由于门的额外重量而带来比在其它楼层上更频繁地产生警报。

在一个或多个实施例中，阈值简档400包括更新的阈值404，其示出了用于楼层之间电梯轿厢行进时间的一些不那么宽松的阈值。例如，按照16秒的预期时间从第四层行进到第二层，其中阈值范围为16秒加或减50毫秒。基于从传感器310定期地获得并由分析系统330分析的存储的传感器数据来更新该新的阈值范围。该楼层路线可能是由于需要更快和更一致的行进时间（诸如，例如在医院中在两个相关联的实践小组之间）而要求更严格的阈值的快速路线。在此示例中，需要更严格的阈值以确保更好的性能。

在一个或多个实施例中，分析系统330可以利用任何类型的分析来处理传感器数据并更新阈值简档。分析可以包括对包括性能属性值的传感器数据的统计分析，以获得数据的分布，例如正态分布。进一步的分析可以在性能属性值上建立标准偏差以确定标准偏差，并且阈值范围可以是标准偏差的倍数（例如，1个标准偏差、2个标准偏差）。在一个或多个实施例中，聚类算法和机器学习算法可用于处理性能属性值以建立阈值。例如，一个性能属性可以是振动幅度，其不会落入阈值范围内，而是转而落入最大阈值中。对于超过最大阈值的任何传感器值，可以生成警报并将其传送到监测系统（例如，维护）。电梯系统中的振动可以通过加速度计（传感器）在3个轴上测量。在安装后的早期阶段期间的初始乘坐或乘坐的平均可以用作用于稍后比较的值。可以在井道中的多个位置处以多个频率在所有3个轴上测量振动幅度。另外，对于电梯门移动，可以在井道（楼层）中的多个位置处以及门（移动）的多个位置处以多个频率在所有3个轴上测量轿厢门的振动幅度。

在一个或多个实施例中，可以通过收集每个事件或事件聚类的正态分布来实现计算阈值，以定义阈值的最佳值。例如，具有从楼层到楼层的大量乘坐时间测量允许定义各种条件下的最可能的行进时间，并且时间的分布将有助于理解什么种类的容差需要被应用到那个测量以解决最差和最好情形（例如，阈值）。可以利用深度学习和神经网络来学习每个事件的“签名”。此外，通过足够的训练数据，可以开发机器学习模型。

在一个或多个实施例中，算法能够对不太精确的测量（例如，更大的容差）起作用，并且学习事件签名可被用来缩小容差并且更精确地调整系统的性能。例如，一个楼层上的门操作与另一个楼层上的门操作时间之间的时间能够增加，并且这可以潜在地指示在其中一个楼层上的过度再平层或者门操作计时的问题、或由于更长的系统预扭矩而导致延迟的控制系统问题。

在一个或多个实施例中，当来自传感器数据的性能属性值超过阈值时，控制器312将警报传送到监测系统、维护人员等。每次超过阈值时都可以传送警报，或者可以定期成批（其包括多个阈值违反）发送警报。警报可以包括沿当前和/或历史阈值的性能属性值（例如，行进时间、振动幅度）。传送的警报类型可以基于超过阈值一定量的性能属性值。例如，少量地超过阈值的性能属性值可以生成次要警报。较大量地超过阈值的性能属性值可以对监测系统或维护人员产生更严重的警报。在一个实施例中，警报可由电梯控制器302或分析系统330传送。

在一个或多个实施例中，分析系统330和控制器312可以直接或通过网络320与电梯控制器302通信。当超过用于性能属性的阈值时，电梯控制器302可以使电梯轿厢304改变运行条件。例如，如果在电梯门循环时收集的振动数据超过阈值，则控制器312可以向电梯控制器302传送警报，这可进而使门更慢地打开和关闭以解决振动。另一个示例，如果超过行进时间阈值，则控制器312可以将警报传送到电梯控制器302以使电梯轿厢304降低速度。此外，分析系统330可以基于历史传感器数据确定电梯轿厢304的性能中的某些趋势，并且传送用于电梯控制器302的指令以变更电梯轿厢304的操作。例如，振动数据可以指示在建筑物的某些楼层之间的电梯轨道的问题并且电梯控制器302可以使电梯轿厢304在穿过引起振动的轨道部分时减速，并然后在穿过有问题的轨道部分后恢复正常速度。

图5描绘了根据一个或多个实施例的用于监测用于电梯系统中的性能属性的阈值的方法的流程图。方法500包括由附加到电梯轿厢的传感器收集与电梯轿厢相关联的传感器数据，其中传感器数据包括用于所述电梯轿厢的性能属性的集合的一个或多个性能属性值，如框502中所示。在框504处，方法500包括获得与电梯轿厢相关联的阈值简档，其中阈值简档包括用于电梯轿厢的性能属性的集合中的每个性能属性的阈值。方法500在框506处包括将所述一个或多个性能属性值与用于性能属性的集合的对应阈值进行比较。并且在框508处，方法500包括传送所述一个或多个性能属性值中的任何性能属性值超过用于性能属性的集合的对应阈值的警报。

还可以包括额外的过程。应当理解，图5中所描绘的过程表示图示，并且在不背离本公开的范围和精神的情况下，可以添加其它过程，或可以去除、修改或重新布置现有过程。

在一个或多个实施例中，当某些阈值正被达到时，电梯系统可能需要改变收集数据的分辨率或方法（频率）以更详细地确认阈值的某些事件/交叉。这可以基于不同测量之间的阈值的依赖性。

所公开的设备和方法的一个或多个实施例的详细描述在本文中参考附图，通过举例而非限制的方式来呈现。

用语“大约”旨在包含与基于在提交申请时可用的装备的具体量的测量关联的误差度。

本文中使用的术语只是用于描述具体实施例的目的，而不旨在限制本公开。在本文使用时，除非上下文另有明确指示，否则，单数形式“一（a/an）”以及“该”也旨在包含复数形式。将进一步理解的是，用语“包括（comprise和/或comprising）”在本说明书中使用时指定所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、元件组件和/或其的群组。

虽然已经参考一个或多个示例性实施例描述了本公开，但是本领域技术人员将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可以进行各种改变并且等同物可以替代其元件。此外，在不脱离本公开的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定情形或材料适于本公开的教导。因此，预期本公开不限于作为用于实施本公开所设想到的最佳模式而公开的特定实施例，而是本公开将包括落入权利要求范围内的所有实施例。