工业级温湿度传感器数据漂移排查：基于恒湿机闭环控制的校准策略

Step 1：恒湿机预运行（30 分钟）
  - 恒湿机切换至“自动模式”，设定湿度 50%RH。
  - 风机全速运行，促进库房空气混合。
  - 边缘网关监测所有传感器读数，计算平均值（剔除最大/最小值）。

Step 2：准稳态判断（10 分钟）
  - 条件 1：所有传感器读数标准差 < 1%RH。
  - 条件 2：恒湿机压缩机/加湿器启停频率 < 1 次/5 分钟。
  - 条件 3：库房温度波动 < 0.5℃/10 分钟。
  - 若不满足，延长预运行时间（最长 60 分钟）。

Step 3：数据采集与比对（5 分钟）
  - 每 10 秒采集一次所有传感器读数，共 30 个样本。
  - 计算各传感器平均值（Avg_i）、与总体平均值（Avg_total）的偏差（Offset_i = Avg_i - Avg_total）。
  - 记录环境温度（Temp）、气压（Pressure），用于补偿计算。

Step 4：校准系数更新
  - 线性校准模型：RH_corrected = RH_raw + Offset_i + K_temp*(Temp - 25) + K_hyst*ΔRH/Δt
    - Offset_i：静态偏移量（核心校准项）。
    - K_temp：温度补偿系数（默认 0.1%RH/℃，可动态调整）。
    - K_hyst：滞后补偿系数（根据升湿/降湿历史数据计算）。
  - 更新边缘网关中的传感器校准系数表，立即生效。
  - 备份原始数据与校准系数，用于审计追溯。

Step 5：验证与闭环（10 分钟）
  - 继续监测传感器读数，验证校准后偏差 < 1%RH。
  - 若仍超差，触发告警，安排人工介入（检查安装、硬件故障）。
  - 恒湿机恢复至原设定值，结束校准。

┌─────────────────────────────────────────────┐
│            校准调度服务（Cron）             │
│  - 定时触发校准任务                         │
│  - 判断校准条件（环境、维护窗口）           │
├─────────────────────────────────────────────┤
│            恒湿机控制服务                   │
│  - 设定目标湿度                             │
│  - 监测运行状态（启停、故障）               │
│  - 调节风机转速（促进空气混合）             │
├─────────────────────────────────────────────┤
│            数据采集服务                     │
│  - 采集传感器原始数据（Modbus）            │
│  - 采集恒湿机状态（Modbus/SNMP）           │
│  - 数据缓存（Redis：原始值、校准值、系数）  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│            校准计算引擎                     │
│  - 准稳态判断（标准差、启停频率、温度波动） │
│  - 偏移量计算（Avg_i - Avg_total）         │
│  - 温度/滞后补偿（K_temp、K_hyst）          │
│  - 校准系数更新（Redis + 本地文件）         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│            数据验证服务                     │
│  - 校准后偏差验证（< 1%RH）                │
│  - 异常检测（突变、持续超差）               │
│  - 告警推送（短信、平台、3D 孪生）          │
└─────────────────────────────────────────────┘

def auto_calibrate(target_rh=50.0, duration=1800):
    """
    自动校准主函数
    target_rh: 目标湿度（%RH）
    duration: 预运行时间（秒）
    """
    # Step 1: 恒湿机预运行
    set_humidifier_mode("auto")
    set_humidifier_target(target_rh)
    set_fan_speed(80)  # 风机全速，促进混合
    time.sleep(duration)

    # Step 2: 准稳态判断
    for _ in range(6):  # 每10分钟判断一次，最多60分钟
        sensor_data = read_all_sensors()  # 读取所有传感器
        std_dev = calculate_std_dev(sensor_data)
        compressor_cycle = get_compressor_cycle()  # 压缩机启停频率
        temp_fluct = get_temp_fluctuation()  # 温度波动

        if std_dev < 1.0 and compressor_cycle < 0.2 and temp_fluct < 0.5:
            break
        time.sleep(600)
    else:
        log_error("准稳态判断失败，终止校准")
        return False

    # Step 3: 数据采集与比对
    samples = []
    for _ in range(30):  # 5分钟，30个样本
        samples.append(read_all_sensors())
        time.sleep(10)

    # 计算各传感器平均值与总体平均值
    sensor_avgs = [sum(col)/len(col) for col in zip(*samples)]
    total_avg = sum(sensor_avgs) / len(sensor_avgs)
    offsets = [avg - total_avg for avg in sensor_avgs]

    # Step 4: 更新校准系数
    for i, sensor_id in enumerate(sensor_ids):
        calibration = {
            "offset": offsets[i],
            "k_temp": 0.1,  # 默认温度系数
            "k_hyst": calculate_hysteresis(sensor_id),  # 滞后系数
            "last_calibrate": datetime.now().isoformat(),
            "target_rh": target_rh
        }
        update_calibration_coeff(sensor_id, calibration)

    # Step 5: 验证
    time.sleep(600)  # 等待10分钟稳定
    post_calib_data = read_all_sensors()
    post_avg = sum(post_calib_data) / len(post_calib_data)
    max_deviation = max(abs(v - post_avg) for v in post_calib_data)

    if max_deviation < 1.0:
        log_info(f"校准成功，最大偏差 {max_deviation:.2f}%RH")
        return True
    else:
        log_error(f"校准后偏差仍超差 {max_deviation:.2f}%RH，需人工介入")
        trigger_alarm("SENSOR_CALIB_FAILED", max_deviation)
        return False