measurements.batch.data_preparation=fixed_code的本地批次直接采用prepared_data.agent_data_path中的切换和风量结果,不执行本文流程;见批次工作流。以下仅适用于需要自行处理原始时序的其他任务。
原始时序往往同时包含运行段、停机零值和过渡段。整条 operating_series 的平均值不是稳定运行风量;也不能仅筛 value>0 后平均就替代按规则选择的窗口。将这些平均值用于风量差会误判。
令 stop 为原机停机,start 为另一台启动;transition_minutes 和 window_minutes 来自 rules.json。
在原机上取 before_start≤t<before_end,在新机上取 after_start≤t<after_end。统一使用同一时区和同一边界约定。不要使用所有样本,不把停机等待段、未启动零值或未来数据混入窗口,也不为凑均值平移窗口。
对每个窗口分别检查:
窗口不完整、不稳定、均值无效或原机均值为零时,该事件风量差项是证据不足。不能将不稳定整段均值的差异大,直接判成 WARNING/ABNORMAL。 已独立证明的有效参数差异或切换间隔超限仍可单独保留。
两个窗口均有效后才算:abs(after_mean−before_mean)/before_mean×100%。在同一单位比较;把m³/min统一成m³/s时两边同时转换,展示值和单位保持对应。
在自己的中间文件和最终 details 中保存事件停启时刻、两个窗口起止、风机和传感器、单位、expected_count、有效样本数、完整率、均值、标准差、CV、窗口是否有效、切换间隔、风量差及各自限值。结构由你组织,但这些信息不能用一个 passed=true 代替。
在生成最终报告前,自己写断言或诊断输出检查:所有入选时间都在窗口内;前后确实是对应运行风机;不混入窗口之外的零值;完整率/CV判断与实际数字一致;无效窗口没有参与比例或严重线判断。读实际诊断输出后再写综合结论。