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# FbStateMachine 深度分析与修正设计
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> 对上轮优化方案中 FbStateMachine 设计不完整之处的修正，综合考虑 StatExp 状态函数刷新机制。
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## 一、现有反馈状态机完整映射
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### 1.1 真状态图（7 状态）
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阅读源码后得出的真实状态图，比上一版的 5 状态更精确：
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┌──────────────────────────────────────┐
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│ exec_mon_call() 层 │
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│ get_prr()==false → 强制重置 │
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│ alarm 触发 → fun_reset(PRR的FunVars) │
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└──────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ mon_proc() 层 │
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│ │
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│ ┌─────────┐ act_triggered ┌──────────┐ │
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│ │ Idle │ ───────────────► │ Started │ │
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│ │ (空闲) │ │ (动作开始) │ │
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│ │ fun✓ │ │ fun✗ │ │
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│ └─────────┘ └────┬─────┘ │
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│ ▲ │ │
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│ │ ┌───────┼───────┐ │
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│ │ │ │ │ │
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│ │ ▼ ▼ ▼ │
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│ │ ┌────────┐┌──────┐┌──────────┐ │
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│ │ │NotHold ││Done ││Timeout │ │
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│ │ │(不保持) ││(完成) ││(超时) │ │
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│ │ │ fun✓ ││ fun✓ ││ fun✓ │ │
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│ │ └───┬────┘└──┬───┘└────┬─────┘ │
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│ │ │ │ │ │
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│ └──────────────────┴────────┴─────────┘ │
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│ 下次 mon_proc() 自动回到 Idle │
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ InProgress (动作进行中) │ │
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│ │ act_started_=true, 但未触发终端条件 │ │
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│ │ fun✗, 持续更新 mv2/up/dw/mx/mi/time │ │
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│ └──────────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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注释: fun✓ = 本周期设置 is_fun_vars_need_reset_ = true
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fun✗ = 不设置（状态函数持续累加）
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**关键**：InProgress 不是一个独立的 `return` 分支，而是 "所有终端条件都不满足时，fallthrough 到 return {}"的隐式状态。
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### 1.2 七个状态详解
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| 状态 | 触发条件 | act_started_ | 返回 | fun_reset | 变量操作 |
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|------|---------|-------------|------|-----------|---------|
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| **Idle** | act_triggered_=false | false | {} | **true** (via act_start_done else分支) | 无 |
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| **Started** | 首次 act_triggered_=true | false→true | {} | **false** | 快照 sN, 初始化 mx/mi/mv2/up/dw, stime=now, time=0 |
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| **InProgress** | started后, 未达终端 | true | {} | **false** | act_done()更新: time, mx=max, mi=min, mv2+=1, up+=flag, dw+=flag |
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| **Done** | feedback_triggered_=true | true→false | AlarmInfo 或 {} | **true** | etime=now (在act_done内) |
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| **NotHold** | keep_mode && !act_triggered_ | true→false | {} | **true** | 无额外 |
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| **Timeout** | now-start > timeout | true→false | AlarmInfo 或 {} | **true** | 清零 mv2/up/dw (在act_timeout内) |
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| **PRR_False** | get_prr()=false (外层) | →false | (不进入mon_proc) | **false** | act_started_/act_triggered_/feedback_triggered_ 全部重置 |
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### 1.3 fun_vars 完整生命周期
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```
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单周期时序:
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 1. AlgBase::exec_mon_call() │
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│ ├── get_cycled()? │
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│ ├── get_prr() → 若false: 重置fb状态, return (不进入mon) │
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│ └── exec_mon() → ExpBase::exec_mon() │
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│ │
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│ 2. ExpBase::exec_mon() │
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│ ├── refresh_exp_vars_mem/ihd() │
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│ │ └── fun_vars_.refresh_fun_vars(false) ← 评估funN │
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│ └── mon_proc() │
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│ │
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│ 3. mon_proc() │
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│ ├── auto_fun_vars_reset() ← 若flag, reset funN │
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│ ├── evaluate expressions (使用当前funN值) │
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│ ├── [反馈状态机判断] │
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│ │ └── 若终端状态: is_fun_vars_need_reset_ = true │
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│ └── return alarm or {} │
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│ │
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│ 4. 回到 exec_mon_call() │
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│ └── if alarm: exp_mpdule_ptr_->fun_reset() ← PRR的funN │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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关键时序规则:
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- refresh_fun_vars(false) 在 mon_proc() 之前执行
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- auto_fun_vars_reset() 在 mon_proc() 开头执行（用的是上一周期设置的flag）
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- is_fun_vars_need_reset_ 在当前周期设置，下周期生效
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- 报警消息使用的是本周期（reset前）的funN值
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```
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### 1.4 两套 FunVars 的独立性
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代码中存在**两套独立的 FunVars 实例**：
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| 属性 | ExpBase::fun_vars_ | ExpModule::fun_vars_ |
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|------|-------------------|---------------------|
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| 所属 | ExpBase | ExpModule (exp_mpdule_ptr_) |
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| 用途 | 主表达式 (exp_act_, exp_feedback_, exp_result_) 中的状态函数 | PRR 前提表达式 (pre_result) 中的状态函数 |
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| 刷新 | refresh_exp_vars_mem/ihd() 中 refresh_fun_vars(false) | ExpModule::update() 中 refresh_fun_vars(false) |
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| 重置 | mon_proc() 中 auto_fun_vars_reset() | AlgBase::exec_mon_call() 中 alarm 时 fun_reset() |
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| is_exp_alg_=true时 | 由 ExpBase 管理 | **跳过刷新**（共享 ExpBase 的 mm_vars） |
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| 变量命名 | fun0,fun1... | fun0,fun1... (独立index，可能冲突！) |
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**⚠️ 潜在问题**：当 `is_exp_alg_=true` 时，ExpModule::update() 跳过其 fun_vars 刷新。但两个 FunVars 的 `index` 计数器是独立的——如果 PRR 表达式中也有状态函数（如 `KeepC(tag1,1)`），且 ExpBase::fun_vars_init() 将其加入了 ExpBase::fun_vars_，则两套 FunVars 可能创建同名的 `fun0` 变量指向不同的表达式。幸好 `is_exp_alg_=true` 时 ExpModule 这部分逻辑被跳过。
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## 二、上一版 FbStateMachine 设计的缺陷
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### 缺陷 1：未处理变量快照和更新
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上一版的 FbStateMachine::update() 设计只做状态转换，但**变量操作（快照/更新）与状态转换不可分割**：
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- `act_start_done()` 在 Started 状态执行变量快照（6 类变量初始化）
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- `act_done()` 在每个 InProgress 周期更新累积变量（time, mx, mi, mv2, up, dw）
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- `act_timeout()` 在 Timeout 状态清零累积变量
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这些操作必须和状态转换在同一个事务中完成，否则反馈表达式（引用 mv2_tagN, up_tagN 等）会读到过期值。
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### 缺陷 2：未考虑 Idle 状态的 fun_vars 重置
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`act_start_done()` 的 else 分支 `!act_started_ && !act_triggered_` 设置了 `is_fun_vars_need_reset_ = true`。这意味着**每个 Idle 周期**都会标记 fun_vars 需要重置。上一版设计中 Idle→needReset=true 是正确的，但没有考虑这个重置是通过 `act_start_done()` 的副作用实现的。
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### 缺陷 3：未处理 Timeout 哨兵值
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`time_out_ == milliseconds(-32768)` 表示无超时限制。此时 `act_timeout()` 不检查时间，而是检查 mv2_tagN 是否接近 DBL_MAX（防溢出）。这是一个特殊分支，上一版未覆盖。
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### 缺陷 4：未处理 PRR 强制重置
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当 `get_prr()` 返回 false 时（`ExpBase` 重写版本），反馈状态标志被强制清零：
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```cpp
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this->act_started_ = false;
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this->act_triggered_ = false;
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this->feedback_triggered_ = false;
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```
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但 `is_fun_vars_need_reset_` 不设置。PRR 恢复后，fun_vars 保持之前的状态。FbStateMachine 需要暴露一个 `forceReset()` 方法。
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### 缺陷 5：未考虑 Done 状态中 CondBound 的特殊逻辑
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`act_done()` 返回 true 后，mon_proc() 还有后续逻辑：
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- 计算 `exp_result_->evaluate()`
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- CondBound：检测上下限 → 可能报警
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- 非 CondBound：检测布尔值 → 可能报警
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- 有自学习：添加统计样本
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上一版设计中把这些放在了 FbStateMachine 外部，但没有明确接口。
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## 三、修正后的 FbStateMachine 设计
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### 3.1 接口设计
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```cpp
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// 状态枚举
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enum class FbState {
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Idle, // 空闲
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Started, // 刚启动（第一个周期，等待下次检查反馈条件）
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InProgress, // 进行中
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Done, // 反馈条件满足，动作完成
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NotHold, // 不保持（keep_mode下触发条件丢失）
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Timeout // 超时
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};
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// update() 返回结构
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struct FbUpdateResult {
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FbState state;
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bool funVarsNeedReset; // 本周期是否需要标记 fun_vars 重置（下周期生效）
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};
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class FbStateMachine {
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public:
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// === 配置（替代 reload_config_exp_feedback 中的状态相关部分）===
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void configure(bool keepMode, TimeDur timeout);
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||
// === 核心：每个 mon 周期调用一次 ===
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// now: 当前时间
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// vars: 变量管理器引用（用于快照/更新变量）
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// actTriggered: 前提表达式结果 (exp_act_->evaluate())
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FbUpdateResult update(bool actTriggered, TimePoint now, VarManager& vars);
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||
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||
// === 条件检查（在 update 返回 InProgress 后调用）===
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||
// fbCondition: 反馈表达式结果 (exp_feedback_->evaluate())
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||
// 返回 true 表示反馈条件满足，应转为 Done
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bool checkFeedback(bool fbCondition, TimePoint now, VarManager& vars);
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||
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||
// === 外部强制重置（PRR=false 时调用）===
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void forceReset();
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||
// === 查询 ===
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bool isActive() const; // Started 或 InProgress
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TimePoint actionStartTime() const;
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bool isKeepMode() const;
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private:
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bool keep_mode_ = false;
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TimeDur timeout_ = 10min;
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FbState state_ = FbState::Idle;
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TimePoint start_time_;
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int tag_count_ = 0;
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||
// 防溢出（替代 act_timeout 中 timeout_ == -32768 分支）
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bool checkOverflowPrevention(VarManager& vars);
|
||
};
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```
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### 3.2 完整状态转换实现
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```cpp
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FbUpdateResult FbStateMachine::update(bool actTriggered, TimePoint now,
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||
VarManager& vars) {
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FbUpdateResult result;
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||
result.funVarsNeedReset = false;
|
||
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||
switch (state_) {
|
||
// ── Idle ─────────────────────────────────────────────
|
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case FbState::Idle:
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if (actTriggered) {
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// → Started：快照变量
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vars.snapshotActionStart(now);
|
||
state_ = FbState::Started;
|
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start_time_ = now;
|
||
result.state = FbState::Started;
|
||
// funVarsNeedReset = false（保持状态函数连续性）
|
||
} else {
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||
// 保持 Idle，但标记 fun_vars 重置
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||
result.state = FbState::Idle;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
// 原因：无活动事件时，KeepC/RiseEdge 不应累积
|
||
}
|
||
break;
|
||
|
||
// ── Started（仅在首次触发的那个周期）─────────────────
|
||
case FbState::Started:
|
||
// 更新累积变量（第一个周期也需要更新）
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vars.updateActionVars(now);
|
||
|
||
if (!actTriggered && keep_mode_) {
|
||
// 触发条件在第一个周期就丢失 → NotHold
|
||
state_ = FbState::Idle; // 下周期回到 Idle
|
||
result.state = FbState::NotHold;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
} else if (checkOverflowPrevention(vars)) {
|
||
state_ = FbState::Idle;
|
||
result.state = FbState::Timeout;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
} else {
|
||
// 正常进入 InProgress
|
||
state_ = FbState::InProgress;
|
||
result.state = FbState::Started; // 返回 Started 让调用方跳过反馈检查
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||
// funVarsNeedReset = false
|
||
}
|
||
break;
|
||
|
||
// ── InProgress ───────────────────────────────────────
|
||
case FbState::InProgress:
|
||
// 先更新累积变量
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||
vars.updateActionVars(now);
|
||
|
||
if (!actTriggered && keep_mode_) {
|
||
state_ = FbState::Idle;
|
||
result.state = FbState::NotHold;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
} else if (checkOverflowPrevention(vars)) {
|
||
state_ = FbState::Idle;
|
||
result.state = FbState::Timeout;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
} else if (timeout_ != TimeDur(-32768) &&
|
||
(now - start_time_) > timeout_) {
|
||
// 超时
|
||
vars.clearActionAccumulators();
|
||
state_ = FbState::Idle;
|
||
result.state = FbState::Timeout;
|
||
result.funVarsNeedReset = true;
|
||
}
|
||
// 否则保持 InProgress，等待 checkFeedback()
|
||
break;
|
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||
// ── 终端状态（Done/NotHold/Timeout，由 checkFeedback 或上述分支设置）──
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default:
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||
// 上周期是终端状态，本周期自动回到 Idle
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state_ = FbState::Idle;
|
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result.state = FbState::Idle;
|
||
result.funVarsNeedReset = true; // 延续 Idle 的 reset 行为
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break;
|
||
}
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||
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||
return result;
|
||
}
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bool FbStateMachine::checkFeedback(bool fbCondition, TimePoint now,
|
||
VarManager& vars) {
|
||
if (state_ != FbState::InProgress && state_ != FbState::Started) {
|
||
return false;
|
||
}
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||
|
||
if (fbCondition) {
|
||
vars.recordActionEnd(now); // etime = now
|
||
state_ = FbState::Idle; // 下周期回到 Idle
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||
return true; // → Done
|
||
}
|
||
return false;
|
||
}
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||
void FbStateMachine::forceReset() {
|
||
state_ = FbState::Idle;
|
||
start_time_ = TimePoint{};
|
||
}
|
||
|
||
bool FbStateMachine::checkOverflowPrevention(VarManager& vars) {
|
||
if (timeout_ != TimeDur(-32768)) return false;
|
||
return vars.isAccumulatorNearOverflow();
|
||
}
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||
```
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### 3.3 VarManager 需要新增的方法
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||
为配合 FbStateMachine，VarManager 需要新增以下方法：
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```cpp
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class VarManager {
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public:
|
||
// ... 原有方法 ...
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||
|
||
// ── 反馈状态机配合 ──
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||
|
||
// 动作开始时快照（替代 act_start_done 中的变量初始化）
|
||
void snapshotActionStart(TimePoint now);
|
||
// 动作进行中更新累积值（替代 act_done 中前半段的变量更新）
|
||
void updateActionVars(TimePoint now);
|
||
// 动作结束时记录（替代 act_done 中 etime 设置）
|
||
void recordActionEnd(TimePoint now);
|
||
// 超时时清零累积器（替代 act_timeout 中的清零）
|
||
void clearActionAccumulators();
|
||
// 累积值是否接近溢出
|
||
bool isAccumulatorNearOverflow() const;
|
||
};
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||
```
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||
具体实现直接迁移现有代码：
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||
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||
```cpp
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||
void VarManager::snapshotActionStart(TimePoint now) {
|
||
mm_vars_["stime"] = duration_cast<milliseconds>(now.time_since_epoch()).count();
|
||
mm_vars_["time"] = 0;
|
||
for (size_t i = 0; i < tag_count_; i++) {
|
||
std::string idx = std::to_string(i + 1);
|
||
double tag_val = mm_vars_["tag" + idx];
|
||
mm_vars_["s" + idx] = tag_val;
|
||
mm_vars_["mx_tag" + idx] = tag_val;
|
||
mm_vars_["mi_tag" + idx] = tag_val;
|
||
mm_vars_["mv2_tag" + idx] = 0;
|
||
mm_vars_["mv2_p" + idx] = 0;
|
||
double p_val = mm_vars_["p" + idx];
|
||
mm_vars_["up_tag" + idx] = (p_val == 0 && tag_val == 1) ? 1.0 : 0.0;
|
||
mm_vars_["dw_tag" + idx] = (p_val == 1 && tag_val == 0) ? 1.0 : 0.0;
|
||
if (tag_val == 1) mm_vars_["mv2_tag" + idx] = 1;
|
||
if (p_val == 1) mm_vars_["mv2_p" + idx] = 1;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
void VarManager::updateActionVars(TimePoint now) {
|
||
mm_vars_["time"] = mm_vars_["now"] - mm_vars_["stime"];
|
||
for (size_t i = 0; i < tag_count_; i++) {
|
||
std::string idx = std::to_string(i + 1);
|
||
double tag_val = mm_vars_["tag" + idx];
|
||
double p_val = mm_vars_["p" + idx];
|
||
mm_vars_["mx_tag" + idx] = std::max(tag_val, mm_vars_["mx_tag" + idx]);
|
||
mm_vars_["mi_tag" + idx] = std::min(tag_val, mm_vars_["mi_tag" + idx]);
|
||
if (tag_val == 1) mm_vars_["mv2_tag" + idx] += 1;
|
||
if (p_val == 1) mm_vars_["mv2_p" + idx] += 1;
|
||
mm_vars_["up_tag" + idx] += (p_val == 0 && tag_val == 1) ? 1.0 : 0.0;
|
||
mm_vars_["dw_tag" + idx] += (p_val == 1 && tag_val == 0) ? 1.0 : 0.0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
void VarManager::recordActionEnd(TimePoint now) {
|
||
mm_vars_["etime"] = mm_vars_["now"];
|
||
}
|
||
|
||
void VarManager::clearActionAccumulators() {
|
||
for (size_t i = 0; i < tag_count_; i++) {
|
||
std::string idx = std::to_string(i + 1);
|
||
mm_vars_["mv2_tag" + idx] = 0;
|
||
mm_vars_["mv2_p" + idx] = 0;
|
||
mm_vars_["up_tag" + idx] = 0;
|
||
mm_vars_["dw_tag" + idx] = 0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
bool VarManager::isAccumulatorNearOverflow() const {
|
||
for (size_t i = 0; i < tag_count_; i++) {
|
||
std::string idx = std::to_string(i + 1);
|
||
if (std::abs(mm_vars_.at("mv2_tag" + idx) - DBL_MAX) < 2.0)
|
||
return true;
|
||
}
|
||
return false;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 3.4 mon_proc() 重构后的完整流程
|
||
|
||
```cpp
|
||
// FeedbackAlg (Alg 3/4) 的 doMonProc()
|
||
AlarmInfo FeedbackAlg::doMonProc() {
|
||
// 1. 自动重置 fun_vars（若上周期标记）
|
||
vars_.autoResetFunVars();
|
||
|
||
// 2. 评估前提条件
|
||
double result_value = exp_act_->evaluate();
|
||
|
||
// 3. 如果有上下限的反馈模式(CondBound)，先做筛选+统计
|
||
if (hasBoundCheck_ && is_learning_) {
|
||
bool filter_ok = checkFilter();
|
||
if (filter_ok) {
|
||
stat_.addSample(result_value);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 4. 反馈状态机更新（含变量快照/累积更新）
|
||
auto [fbState, needFunReset] = fb_fsm_.update(
|
||
static_cast<bool>(result_value), now_time_, vars_);
|
||
|
||
if (needFunReset) {
|
||
vars_.markFunVarsNeedReset();
|
||
}
|
||
|
||
// 5. 根据状态分发
|
||
switch (fbState) {
|
||
case FbState::Started:
|
||
return {}; // 刚启动，等待下周期
|
||
|
||
case FbState::InProgress: {
|
||
// 检查反馈条件
|
||
bool fbCond = exp_feedback_->evaluate();
|
||
if (fb_fsm_.checkFeedback(fbCond, now_time_, vars_)) {
|
||
// Done! 计算结果并判断报警
|
||
vars_.markFunVarsNeedReset();
|
||
return evaluateResultAndAlarm();
|
||
}
|
||
return {};
|
||
}
|
||
|
||
case FbState::NotHold:
|
||
return {};
|
||
|
||
case FbState::Timeout:
|
||
return buildTimeoutAlarm();
|
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case FbState::Done:
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// 由 checkFeedback 内部处理，不应直接到此
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return {};
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case FbState::Idle:
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return {};
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}
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return {};
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||
}
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AlarmInfo FeedbackAlg::evaluateResultAndAlarm() {
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double result = exp_result_->evaluate();
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query_time_range_.set_left(
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query_time_range_.get_right() - milliseconds(int(vars_["time"])));
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if (hasBoundCheck_) {
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// CondBound: Alg 4
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stat_.addSample(result);
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if (boundChecker_.isOutOfBounds(result)) {
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return buildBoundAlarm(result);
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}
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} else {
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// FeedbackLogic: Alg 3
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if (static_cast<bool>(result)) {
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return buildLogicAlarm();
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}
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}
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return {};
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}
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```
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## 四、修正后的组件与新旧对比
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### 4.1 修正后的组件清单
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```
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│ VarManager │ 变量存储、pv历史移位、hold变量
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│ │ 【新增】snapshotActionStart/updateActionVars/
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│ │ recordActionEnd/clearActionAccumulators
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│ │ autoResetFunVars/markFunVarsNeedReset
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├─────────────────┤
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│ BoundChecker │ 上下限比较、检测模式、哨兵值处理
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├─────────────────┤
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│ FbStateMachine │ 反馈状态转换【完整7状态】
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│ │ 含变量快照/更新调度、防溢出、keep模式
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├─────────────────┤
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│ StatCollector │ DAA::STA 统计学习、DB2 持久化
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├─────────────────┤
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│ FunVarsManager │ 【新增】统一管理两套 FunVars 的刷新与重置
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└─────────────────┘
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```
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### 4.2 FunVarsManager（新增组件）
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为避免 ExpBase::fun_vars_ 和 ExpModule::fun_vars_ 的混乱，引入统一管理：
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```cpp
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class FunVarsManager {
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public:
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// 注册主表达式的状态函数（替代 ExpBase::fun_vars_.add_exp_str）
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void registerMainExp(const std::string& expStr,
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std::map<std::string, double>* mm_vars);
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// 每个数据刷新周期调用（替代 refresh_fun_vars(false)）
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void refresh();
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// 标记下周期重置（替代 is_fun_vars_need_reset_ = true）
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void markNeedReset();
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// 执行延迟重置（替代 auto_fun_vars_reset()）
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void autoReset();
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// 立即强制重置（用于 alarm 后 PRR 的 fun_vars）
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void forceReset();
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private:
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StatExp::FunVars fun_vars_;
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bool need_reset_ = false;
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};
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```
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## 五、与原实现的等价性验证矩阵
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| 原有代码路径 | 新设计等价路径 | 验证点 |
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|------------|-------------|--------|
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| `act_start_done()` → true | `fb_fsm_.update()` → Started | 变量快照相同 |
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| `act_start_done()` → false + setIdleFlag | `fb_fsm_.update()` → Idle + funVarsNeedReset=true | fun_reset 标记相同 |
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||
| `act_not_hold()` → true | `fb_fsm_.update()` → NotHold | keep_mode 检查相同 |
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||
| `act_done()` 变量更新部分 | `fb_fsm_.update()` → InProgress 中调用 `vars_.updateActionVars()` | mx/mi/mv2/up/dw/time 相同 |
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| `act_done()` 反馈条件检查 | `checkFeedback(fbCond)` | exp_feedback_->evaluate() 相同 |
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||
| `act_done()` → true + CondBound | `evaluateResultAndAlarm()` hasBoundCheck_=true | 上下限检测+报警相同 |
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| `act_done()` → true + 非CondBound | `evaluateResultAndAlarm()` hasBoundCheck_=false | 布尔报警相同 |
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||
| `act_timeout()` 正常超时 | `fb_fsm_.update()` → Timeout + clearActionAccumulators | 变量清零相同 |
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| `act_timeout()` -32768 防溢出 | `checkOverflowPrevention()` | 溢出检测相同 |
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| `get_prr()` → false 重置 | `fb_fsm_.forceReset()` | 状态标志清零相同 |
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| `auto_fun_vars_reset()` | `FunVarsManager::autoReset()` | 延迟一周期重置相同 |
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| `refresh_fun_vars(false)` | `FunVarsManager::refresh()` | funN 变量更新相同 |
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| `exp_mpdule_ptr_->fun_reset()` on alarm | `FunVarsManager::forceReset()` | PRR fun_vars 重置相同 |
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## 六、结论
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上一版 FbStateMachine 的主要遗漏在于**低估了状态转换与变量操作的耦合程度**。反馈状态机的本质不是纯状态转换——它是一个**状态-变量协同机**，在每个状态转换点都需要精确的变量操作（快照、累积、清零）。
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修正后的设计将这一协同完整建模：
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- VarManager 提供 5 个新方法（snapshot/update/record/clear/overflowCheck）
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- FbStateMachine 变为 7 状态（增加 Started 的独立表示和 Idle 的显式处理）
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- 引入 FunVarsManager 统一两套 FunVars 的管理
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- 通过等价性验证矩阵确保覆盖所有现有路径
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