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# eqpalg 算法模板功能阐述文档
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> 基于源码阅读，2026-05-15
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## 一、架构总览
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### 继承层次
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AlgBase ← 所有算法基类（数据获取、报警发送、线程调度）
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├── ExpBase ← 表达式驱动算法基类（表达式求值、反馈状态机、统计学习）
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│ ├── ExpTimes ← 运行时间累计 / 出现次数累计（Alg 6/7）
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│ ├── ExpSample2D ← 多项式拟合 / 皮尔逊相关系数（Alg 12/13）
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│ ├── ExpBound ← 数据超限幅值（Alg 17）
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│ ├── Roller2 ← 同组离群监测（Alg 9）
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│ └── Roller3 ← 多变量离群检测（Alg 16/18）
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├── TrendSlope ← 斜率监控 v1（已废弃，build_algorithm 未使用）
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├── TrendSlope2 ← 斜率监控 v2（Alg 8，绝对变化量）
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├── TrendSlope3 ← 斜率监控 v3（Alg 14，百分比变化率）
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├── Roller ← 负载平衡/离群检测 v1（已废弃，build_algorithm 未使用）
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├── FaultCode ← 故障代码解析（Alg 10/11）
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├── GlitchDetection ← 毛刺检测（Alg 15）
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└── Null ← 空算法（未实现算法的占位符）
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### 算法 ID 与类映射（build_algorithm.cpp）
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| Alg ID | 类 | exp_type | 功能 |
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|--------|-----|----------|------|
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| 1 | ExpBase | 1 | 实时逻辑判断 |
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| 2 | ExpBase | 2 | 监控变量-上下限 |
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| 3 | ExpBase | 3 | 动作反馈-逻辑判断 |
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| 4 | ExpBase | 4 | 动作反馈-上下限 |
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| 5 | ExpBase | 5 | 监控变量-上下限-持续 |
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| 6 | ExpTimes | 6 | 运行时间累计 |
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| 7 | ExpTimes | 7 | 出现次数累计 |
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| 8 | TrendSlope2 | - | 斜率监控（绝对变化量） |
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| 9 | Roller2 | -1 | 同组离群监测 |
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| 10 | FaultCode | 0 | 故障代码1（整体解析） |
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| 11 | FaultCode | 1 | 故障代码2（按位解析） |
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| 12 | ExpSample2D | 12 | 多项式拟合 |
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| 13 | ExpSample2D | 13 | 线性相关性（皮尔逊） |
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| 14 | TrendSlope3 | - | 斜率监控（百分比变化率） |
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| 15 | GlitchDetection | - | 毛刺检测 |
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| 16 | Roller3 | 16 | 多变量离群检测（百分比偏差） |
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| 17 | ExpBound | 17 | 数据超限幅值 |
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| 18 | Roller3 | 18 | 多变量离群检测（绝对值偏差） |
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### 三种执行进程
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每个算法可在三种上下文中运行：
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- **mon** — 实时监控进程（~20ms 周期），从共享内存或 iHyperDB 获取实时数据，执行 `exec_mon()` 产生报警
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- **task** — 按需历史回测进程，从 iHyperDB 获取指定时间范围数据，执行 `exec_task()` 逐时间步长分析
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- **cron** — 定时统计学习进程，周期性收集 mon 进程累积的样本数据，执行 DAA::STA 分布统计并写入 DB2
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## 二、各算法详细阐述
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### 2.1 ExpBase（Alg 1-5）— 表达式驱动算法
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase`
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**核心能力**：
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- 表达式引擎：通过 `mix_cc::matheval::Expression` 解析和执行用户配置的数学表达式
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- 变量系统：`mm_vars` 映射管理所有变量（tag值、pv历史值、s快照值、mv2累积值等）
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- 动作反馈状态机：支持带反馈的监控流程（开始→保持→结束→超时）
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- 统计学习：DAA::STA 分布统计（cron 进程定期学习数据分布区间）
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- 双数据源：共享内存（DataSource::MEMORY=1）或 iHyperDB（DataSource::IHDB=0）
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**五种 exp_type（算法模板）**：
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#### Alg 1 — 实时逻辑判断
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- 评估前提表达式 `exp_act_`，若结果为 true 则立即报警
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- 无上下限，无统计学习，无反馈流程
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- 报警内容来自配置的 `output.error`
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#### Alg 2 — 监控变量-上下限
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- 评估 `exp_act_` 获得当前值，与 [limit_down_, limit_up_] 比较
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- 支持自学习模式：`is_learning_=true` 时将数据喂入 EqpStat → DAA::STA 分布统计
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- 支持数据筛选表达式 `exp_feedback_`（filter_exp），仅满足时才参与统计
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- 支持三种检测模式：
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- Default：双侧检测（value < limit_down 或 value > limit_up）
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- OnlyLeft：仅左边界（-32768 哨兵值表示无左边界 → 仅检测 > limit_up）
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- OnlyRight：仅右边界（32768/32767 哨兵值 → 仅检测 < limit_down）
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- cron 进程定期将累积样本写入 DB2 的 T_SAMPLE_STAT / T_SAMPLE_MAG
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#### Alg 3 — 动作反馈-逻辑判断
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- 包含完整反馈状态机：
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1. `act_start_done()`：前提条件满足时，记录开始时间 stime，快照各 tag 值（s[n]、mx_tag、mi_tag），初始化 mv2/up/dw 累积变量
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2. `act_not_hold()`：若配置了保持模式（keep_mode），前提条件不满足时退出
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3. `act_done()`：反馈条件满足时，计算结果表达式 `exp_result_`，判断是否报警
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4. `act_timeout()`：超时时重置累积变量
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- 无上下限检测，报警基于结果表达式的布尔值或数值
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#### Alg 4 — 动作反馈-上下限
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- 结合 Alg 2 和 Alg 3：反馈模式下，动作结束时评估结果值并检查上下限
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- 支持 `m_timemode`：若结果表达式含 "time" 且 exp_type 为 CondBound，报警信息以 ms 为单位
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- 支持自学习统计
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#### Alg 5 — 监控变量-上下限-持续
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- 类似 Alg 2，但增加 `hold_time_` 参数
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- 前提条件满足且值超限后，需持续超限超过 hold_time_ 才报警
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- 若值在 hold_time_ 内恢复正常，重置计时
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- 报警后将计时器重置
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**关键逻辑细节**：
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1. **变量刷新**：
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- 共享内存模式：每次执行时将当前 tag 值存入 mm_vars["tagN"]，旧值存入 mm_vars["pN"]（前一周期值），pv 历史（pvN_0~pvN_5）循环移位
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- iHyperDB 模式：遍历 queried_data_ 每行数据，逐行设置变量后调用 mon_proc
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2. **首次填充（first_fill_mm_vars）**：
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- 将所有 pv 历史值（pvN_0~pvN_5）初始化为当前值，避免程序冷启动时差值计算异常
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- 共享内存模式直接读当前值，iHyperDB 模式查询最近 10 秒数据
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3. **hold(n,T) 函数**：表达式支持 `hold_N_HE` 子串，解析后在指定时间 T 分钟内保持 tag 值，用于防抖
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### 2.2 ExpBound（Alg 17）— 数据超限幅值
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase` → `ExpBound`
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**功能描述**：
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- 监控单个表达式值是否超过预定义阈值
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- 支持两级报警：Warning 和 Error
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- 配置中指定 `limit_warn`（警告阈值）和 `limit_error`（报警阈值）
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**执行流程（mon_proc）**：
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1. 检查前提条件表达式 `exp_feedback_`（filter_exp），不满足直接返回（无报警）
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2. 评估主表达式 `exp_act_` 获取当前值
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3. 若当前值 > limit_warn_ → 报警
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- 若 > limit_error_ → ERROR 级别
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- 否则 → WARN 级别
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**初始化特殊性**：
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- `limit_down_` 被设为哨兵值 -32768，实际仅检测上限
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- 初始化时检查 `limit_warn_ > limit_error_`，若不符合则标记配置错误
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### 2.3 ExpTimes（Alg 6/7）— 时间/次数累计
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase` → `ExpTimes`
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**功能描述**：
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- **Alg 6（HoldTimeAcc）— 运行时间累计**：
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- 前提条件满足时开始计时，不满足时停止计时
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- 累计运行时间（单位：小时），`running_time += time/3600000`（ms→h 换算）
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- 若单次持续超过 `rw_time_`（默认10分钟），自动分段写入防止数据丢失
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- 阈值单位：limit_time（小时）
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- **Alg 7（OccTimesAcc）— 出现次数累计**：
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- 每次前提条件满足时累加 1
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- 阈值单位：limit_times（次）
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**持久化机制**：
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- mon 进程：通过 `AsyncDbWorker` 异步投递到后台线程写入 DB2（T_RULE_SAMPLE_1D 表），不阻塞 20ms 主循环
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- rw_time_ 控制写入周期（默认10分钟），防止频繁 I/O
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- 同时更新共享内存 RuleStatShm 供 UI 读取
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- 支持防溢出：累计值接近 `unsigned long::max()` / `double::max()` 时停止累计
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**初始化恢复**：
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- 从 DB2 T_RULE_SAMPLE_1D 表读取上次持久化的累计值，实现进程重启后数据恢复
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### 2.4 TrendSlope2（Alg 8）— 斜率监控（绝对变化量）
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**继承关系**：`AlgBase` → `TrendSlope2`
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**功能描述**：
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- 监控单个 tag 在多个等间隔时间窗口内的均值变化趋势
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- 检测是否存在连续 N 次的斜率超限
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**配置参数**：
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- `interval_time`：查询均值的窗口时长（分钟，转为秒）
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- `deltaX`：时间步长（分钟，转为秒）
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- `CS_AVG_SIZE`：连续检测次数
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- `diff`：斜率阈值（绝对变化量）
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- `need_tag`：指定监控的 tag（格式 "tagN"，解析为列索引）
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**执行流程（exec_mon）**：
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1. 固定回退 60 秒：`now_time_ = system_clock::now() - 60s`
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2. 从 `now_time_ - deltaX * CS_AVG_SIZE` 开始，共查询 CS_AVG_SIZE+1 个窗口的均值
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3. 逐对计算相邻窗口间的斜率：`f_slope ≈ (avg[i] - avg[i-1])`（四舍五入到3位小数）
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4. 若任一对斜率未超限 → 立即退出，不报警（所有对必须连续超限）
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5. 若连续 CS_AVG_SIZE 对全部超限 → 报警
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**与原始 TrendSlope 的差异**：
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- 原始 TrendSlope：固定6个窗口，需3次连续超限
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- TrendSlope2：可配置窗口数和连续次数，但要求 ALL 连续超限（更严格）
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**存在的潜在问题**：
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- ⚠️ `exec_mon()` 首行 `now_time_ = system_clock::now() - 60s` 会覆盖 `exec_task()` 循环中设置的 `this->now_time_`，导致 task 模式的时间参数被忽略
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### 2.5 TrendSlope3（Alg 14）— 斜率监控（百分比变化率）
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**继承关系**：`AlgBase` → `TrendSlope3`
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**功能描述**：
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- 与 TrendSlope2 结构几乎相同，核心差异在于斜率计算方式
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- 使用**百分比变化率**而非绝对变化量
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**与 TrendSlope2 的关键差异**：
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1. 斜率比较方式：
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- TrendSlope2：直接比较 `f_slope > limit_slope_`（绝对量）
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- TrendSlope3：比较 `f_slope > abs(limit_slope_ * avg[i-1] / 100)`（limit_slope_ % × 前值）
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2. f_slope_max 计算：
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- TrendSlope2：取绝对斜率最大值
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- TrendSlope3：取百分比变化最大值 `100 * f_slope / avg[i-1]`，若前值为0则取绝对斜率
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**存在的潜在问题**：
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- ⚠️ 同样存在 `now_time_ = system_clock::now() - 60s` 覆盖 task 时间的问题
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### 2.6 Roller（Alg 9 v1，已废弃）— 负载平衡/离群检测
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**继承关系**：`AlgBase` → `Roller`
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**状态**：`build_algorithm.cpp` 中 Alg 9 已映射到 Roller2，此算法仅保留源码未使用
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**原功能**：
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- 查询多个 tag 在 interval_time 内的均值
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- 计算去头尾均值（去掉最大值和最小值后的均值）
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- 迭代寻找偏离均值超过 error_diff_% 的 tag
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- 每次迭代只标记并移除一个最异常的 tag，继续检测剩余 tag
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### 2.7 Roller2（Alg 9）— 同组离群监测
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase` → `Roller2`
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**功能描述**：
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- 对多组表达式（X1~X9，最多9个）分别求值，检测是否有值偏离组均值超过阈值
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- 先评估前提表达式 pre_exp，不满足则跳过本轮检测
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**执行流程（mon_proc）**：
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1. 调用 `refresh_var_result()` 评估所有表达式
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2. 若 pre_exp 条件不满足，直接返回
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3. 计算所有 X 值的均值：`avg = sum(X_values) / Xsize`
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4. 动态计算上下限：`[avg - |avg| * limit_over_, avg + |avg| * limit_over_]`
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5. 遍历每个 X 值，若有超限则报警（指出具体哪个变量异常）
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**配置**：
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- limit_over_：百分比阈值（从配置的百分数除以100转为小数）
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- 每个表达式可配置 name（中文名称），报警消息中包含
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### 2.8 Roller3（Alg 16/18）— 多变量离群检测
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase` → `Roller3`
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**功能描述**：
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- 对多个 tag 的实时值进行中位数离群检测
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- 支持两种模式：百分比偏差（Alg 16）和绝对值偏差（Alg 18/OuterAct）
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**执行流程（mon_proc）**：
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1. 检查前提条件 `exp_act_`（pre_exp），不满足则返回
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2. 从 mm_vars 读取各 tag 的绝对值
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3. 计算中位数 median_
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4. 根据 exp_type 计算允许偏差：
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- Alg 16（百分比）：`deviation = |median| * limit_% * 0.01`
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- Alg 18（绝对值）：`deviation = limit_value`（直接使用 limit 值）
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5. 计算每个 tag 值与中位数的偏差
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6. 找到最大偏差的 tag
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**报警逻辑（无持续时间要求，hold_time ≤ delay_time）**：
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- 检测最大偏差的 tag 值是否超出 [median - deviationWarn, median + deviationWarn]
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- 超出 warn 阈值 → WARN 级别
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- 超出 error 阈值 → ERROR 级别
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**报警逻辑（有持续时间要求）**：
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- 为每个 tag 维护状态机（last_alarm_state, last_start_time）
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- 连续超限且持续时间 > hold_time_ → 报警
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- 若超限方向（上升/下降）改变，重新计时
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**工具函数**：
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- `extractTagNumbers(expr)`：从 "tag1+tag2+…" 字符串中提取 tag 序号
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- `calculateMedian(data)`：排序后取中位数
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- `findMaxWithIndex(vec)`：返回最大值及其下标
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- `get_up_down(value, is_up)`：基于 detect_mode 修正上下限（处理哨兵值）
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- `detect_up_down(value)`：判断值的超限状态
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### 2.9 FaultCode（Alg 10/11）— 故障代码解析
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**继承关系**：`AlgBase` → `FaultCode`
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**功能描述**：
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- 从共享内存读取故障代码整数值，查表转换为可读的故障名称和描述
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- 两种解析模式：
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**Alg 10（code_type=0）— 整体解析**：
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- 将故障代码作为整体在 map2fcode_ 中查找
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- 若找到且启用（is_usable），返回故障名称+描述
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- 若故障代码为 0 或不在表中 → 不报警
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**Alg 11（code_type=1）— 按位解析**：
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- 对故障代码的 bit 0~15 逐位检查
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- 每个置位且启用的 bit 对应的故障信息追加到报警消息
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- 只要有任一启用的 bit 置位即报警
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**初始化**：
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- 从 DB2 T_LOV_FCODE 表加载故障代码映射表（按 code_type 过滤）
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- 若查询失败或为空 → is_valid_=false，后续 mon 不执行
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### 2.10 GlitchDetection（Alg 15）— 毛刺检测
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**继承关系**：`AlgBase` → `GlitchDetection`
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**功能描述**：
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- 累积指定长度的数据序列（dataX 表达式值），满后发送至 Python 分析模块进行毛刺检测
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- 本身不做任何报警判断，报警由 Python 端生成
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**执行流程（exec_mon）**：
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1. 每次调用将当前 dataX 值写入 `data_[data_index_]`，索引递增
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2. 当 `data_index_ >= data_size_`（数据收集完成）：
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- 将数据通过 ProxPy（Python代理）插入共享缓存
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- 通过 ProxPy 发送 JSON 参数（ruleid、时间范围、报警内容、glitch_per 等）到 Python 的 "glitch" 处理函数
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- 重置 data_index_=0，开始新一轮收集
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**前提条件处理**：
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- get_prr() 重写：若前提条件不满足，重置 data_index_ 和起始时间（丢弃已收集的部分数据）
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**配置参数**：
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- dataX：监控变量的表达式
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- lenth：数据序列长度（钳制在 [100, MAXLEN]）
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### 2.11 ExpSample2D（Alg 12/13）— 二维样本分析
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**继承关系**：`AlgBase` → `ExpBase` → `ExpSample2D`
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**功能描述**：
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#### Alg 12（PolyFit）— 多项式拟合
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- **task 进程**：从 iHyperDB 查询历史数据，收集样本 (X, Y)，使用 DAA::LSM 最小二乘法进行多项式拟合（1~9阶），选出最优拟合阶数，将拟合系数和样本存入 DB2
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- **mon 进程**：代入当前 X 值使用拟合系数计算预测 Y_Fit，若实际 Y 偏离 Y_Fit 超过 scale_% → 报警
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#### Alg 13（PEAR）— 皮尔逊相关系数
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- **task 进程**：同 PolyFit，样本收集后计算 Pearson 相关系数，存储到 DB2
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- **mon 进程**：
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- 累积样本直到达到 min_len_（1000~200000）
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- 样本量不足时：前提条件满足则追加样本
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- 样本量足够后：计算当前 Pearson 相关系数，与从 DB2 加载的基准 pear_coefs_ 比较，偏差超过 scale_% → 报警
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- 计算后清空样本重新累积
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**PearValue 函数细节**：
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- 使用 Eigen 向量化计算
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- 计算 σ_x, σ_y, σ_xy
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- ⚠️ 离散度检查：若 `σ_x/m1 > 1` 或 `σ_y/m2 > 1` → 返回正常相关系数；否则返回 2（无效值）。即要求变异系数 CV > 1（标准差超过均值）才认为数据有效。此阈值可能过于严格。
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### 2.12 TrendSlope（v1，已废弃）
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**继承关系**：`AlgBase` → `TrendSlope`
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**状态**：`build_algorithm.cpp` 中未使用，Alg 8 已映射到 TrendSlope2
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**原功能**：
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- 固定6个窗口（CS_AVG_SIZE=6），需连续3次斜率超限才报警
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- 使用 iHyperDB 的 HD3_STATS_TYPE_ARITH_MEAN 直接获取均值（无需查询原始数据）
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- 斜率按绝对变化量比较
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### 2.13 Null — 空算法
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**继承关系**：`AlgBase` → `Null`
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**功能**：所有虚函数返回空值/0，用于未实现算法的占位符
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## 三、关键公共机制
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### 3.1 动作反馈状态机（ExpBase 内）
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适用于 Alg 3/4 及所有继承 ExpBase 且 feedback_mode_=true 的算法：
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```
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前提条件满足(act_triggered_)
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→ act_start_done(): 记录 stime, 快照 tagN→sN, 初始化 mv2/up/dw 变量
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→ 持续监控中...
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→ act_not_hold(): keep_mode=1且前提条件不满足 → 退出
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→ act_timeout(): 超时 → 重置, 可选报警
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→ act_done(): 反馈条件满足 → 计算结果表达式, 判断超限/报警
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```
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关键变量及其含义（用于表达式中）：
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- `tagN`：第N个tag当前值
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- `pN`：第N个tag上一周期值
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- `sN`：动作开始时刻第N个tag值（快照）
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- `stime`：动作开始时间（epoch ms）
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- `time`：动作已持续时间（ms），即 `now - stime`
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- `now`：当前时间（epoch ms）
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- `etime`：动作结束时间（ms）
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- `mx_tagN`：动作期间 tagN 最大值
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- `mi_tagN`：动作期间 tagN 最小值
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- `mv2_tagN`：动作期间 tagN==1 的累计次数（上升沿/布尔累计）
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- `mv2_pN`：动作期间 pN==1 的累计次数
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- `up_tagN`：动作期间 pN==0 且 tagN==1 的次数
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- `dw_tagN`：动作期间 pN==1 且 tagN==0 的次数
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- `pvN_0~pvN_5`：tagN 最近6个周期的历史值
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### 3.2 统计学习（DAA::STA）
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适用于 Alg 2/4/5（有上下限且启用自学习的算法）：
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- **mon 进程**：每次执行将当前值通过 `SingletonTemp<EqpStat>` 写入共享内存累积
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- **cron 进程**：周期性读取累积值，喂入 `DAA::STA` 分布对象：
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- 首次（未初始化）：计算数据范围，用 `range/STA_SIZE_MIN` 初始化分布
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- 后续：逐条 `dist_add()`
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- 完成后 `store_db2()` 持久化
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- **自学习区间更新**：`reload_ci_dist()` 根据 dist_mode：
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- 0（手动）：不自动更新，使用配置的固定上下限
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- 1（在线）：从 T_RULE_FEATURE 表读取在线学习结果
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- 2（离线）：从 T_SAMPLE_MAG 表读取离线分析结果
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### 3.3 数据来源
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- **DataSource::MEMORY（1）**：从共享内存 `GlobaltemSharedMemory` 实时读取 tag 值
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- **DataSource::IHDB（0）**：从 iHyperDB 查询历史/实时数据
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- 查询使用 `interval_time` 周期窗口
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- 支持 delay_time 补偿（对齐数据到达延迟）
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- TrendSlope 系列固定使用 IHDB 数据源
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### 3.4 前提条件（PRR）
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- 所有算法继承自 AlgBase 的 PRR 机制
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- `prr_` 字段：1=有条件，0=无条件
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- 条件不满足时算法跳过本次执行（exec_mon 在 AlgBase 层即返回）
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## 四、发现的潜在问题
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### 4.1 ⚠️ TrendSlope2/TrendSlope3 exec_mon 中的硬编码时间偏移
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**位置**：`trend_slope2.cpp:90`, `trend_slope3.cpp:84`
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```cpp
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now_time_ = system_clock::now() - 60s;
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```
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此行在 `exec_mon()` 首行执行，会覆盖 `exec_task()` 循环中设置的 `this->now_time_`。导致 task 模式的逐时间步长遍历实际上每次都使用实时系统时间（减60秒），历史数据的 task 回测可能不准确。
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### 4.2 ⚠️ ExpSample2D::PearValue 的离散度检查可能过于严格
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**位置**：`exp_sample2D.cc:274`
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```cpp
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if (dis1 > 1 || dis2 > 1) {
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return sigma12 / sqrt(sigma1 * sigma2); // 正常计算
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} else {
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return 2; // 标记为无效
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}
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```
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只有当变异系数 CV > 1（标准差 > 均值）时才返回有效相关系数。对于很多实际场景，CV < 1 的数据可能仍有有意义的相关系数。此逻辑可能导致大量有效样本被丢弃。
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### 4.3 Roller3 中 exp_result_ 可能未被使用
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**位置**：`roller3.cpp:323-335`
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`init_X_exp()` 中将 `tags_exp_`（如 "tag1+tag2+tag3"）编译为 `exp_result_`，但 `mon_proc()` 中并未调用 `exp_result_->evaluate()`，而是直接从 `mm_vars` 读取 tag 值。此表达式创建后被闲置。
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### 4.4 Roller2 init_X_exp 中 feedback_mode_ 设置
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**位置**：`roller2.cpp:123`
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循环中每次迭代设置 `feedback_mode_ = true`，但 Roller2 不使用 ExpBase 的反馈状态机，此字段对其行为无影响，但属于语义不准确的标记。
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### 4.5 TrendSlope v1 / Roller v1 保留但未使用
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`trend_slope.cpp/h` 和 `roller.cpp/h` 仍存在于源码中，但 `build_algorithm.cpp` 已将 Alg 8/9 映射到 v2 版本。这些文件可能可以标记为废弃或移入 .do_not_use。
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### 4.6 TrendSlope2 报警条件比 TrendSlope 更严格
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- TrendSlope：6次检查中至少3次连续超限即可报警
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- TrendSlope2：要求配置的 CS_AVG_SIZE 次检查**全部**连续超限（任一不满足即退出且不报警）
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这可能导致 TrendSlope2 对短暂波动过于敏感（？）—— 实际上，由于要求所有检查都超限，它对偶发波动是**欠敏感**的。这种差异可能是预期的设计意图，但值得确认。
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