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# ExpBase 设计分析与优化方案
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> 2026-05-15
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## 一、当前设计问题诊断
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### 1.1 量化数据
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| 指标 | 数值 | 健康标准 |
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|------|------|----------|
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| 总代码行数（.h + .cpp） | 1956 | < 500 |
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| `exp_type_` 类型码分支 | 16 处 | 0（应用多态消除） |
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| 布尔状态标志 | 12 个 | < 5 |
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| `mon_proc()` 方法行数 | ~200 行 | < 50 |
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| 方法总数 | 40+ | < 20 |
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| 开关语句层级深度 | 3 层（exp_type → feedback_mode → exp_type） | < 2 |
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### 1.2 核心设计问题
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#### 问题一：God Class（上帝类）
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ExpBase 承担了至少 **7 项不同职责**：
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ExpBase │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────┐ │
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│ │ 变量管理 │ │ 表达式求值 │ │ 配置加载/校验 │ │
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│ │ mm_vars/pv/ │ │ exp_act_ │ │ reload_config_*│ │
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│ │ hold/s/mv2等 │ │ exp_feedback_│ │ init() 分支 │ │
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│ └──────────────┘ │ exp_result_ │ └────────────────┘ │
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│ └──────────────┘ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────┐ │
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│ │ 反馈状态机 │ │ 超限检测 │ │ 数据获取 │ │
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│ │ act_start/ │ │ detect_up_ │ │ MEMORY vs IHDB │ │
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│ │ done/timeout │ │ down() │ │ refresh_* │ │
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│ │ /not_hold │ │ │ │ │ │
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│ └──────────────┘ └──────────────┘ └────────────────┘ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 统计学习 & 持久化 │ │
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│ │ cron_proc() / task_base_proc() / DAA::STA │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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#### 问题二：类型码代替多态
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`exp_type_` 字段驱动了 16 处条件分支，这是典型的"switch-on-type-code"反模式。以 `mon_proc()` 为例，其控制流可以画成：
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mon_proc()
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├── Bound/BoundHoldTime? → 筛选+统计
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├── feedback_mode_?
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│ ├── act_start_done()? → return
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│ ├── act_not_hold()? → reset, return
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│ ├── act_done()?
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│ │ ├── CondBound? → 上下限报警
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│ │ └── else → 布尔报警
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│ └── act_timeout()? → timeout报警
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└── else (无反馈)
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├── Bound? → 上下限报警
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├── BoundHoldTime? → 持续时间+上下限报警
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└── else → 布尔报警
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5 种算法类型共享一个方法，通过 exp_type_ + feedback_mode_ 两个标志组合出 5 条路径。新增一种算法类型就要修改这个核心方法。
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#### 问题三：子类继承不需要的复杂度
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ExpBase (1956行)
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├── ExpTimes 使用: 表达式求值，不使用: 反馈状态机/上下限/统计学习cron
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├── ExpSample2D 使用: 表达式求值，不使用: 反馈状态机/上下限（用自己的fit逻辑）
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├── ExpBound 使用: 表达式求值，不使用: 反馈状态机/上下限（用自己的bound逻辑）
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├── Roller2 使用: 表达式求值，不使用: 反馈状态机/上下限/统计学习
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└── Roller3 使用: 表达式求值，不使用: 反馈状态机（用自己的median逻辑）
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```
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每个子类都继承了 12 个布尔状态标志、40+ 个方法，但实际只用到其中一小部分。
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#### 问题四：状态标志过多且隐含耦合
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12 个布尔标志之间存在隐含的状态转换关系，但没有显式的状态机：
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```
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feedback_mode_, keep_mode_, feedback_done_, act_started_, act_triggered_,
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m_timemode, is_learning_, filter_flag_, is_fun_vars_need_reset_,
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exp_is_wrong_, exp_wrong_is_alarmed_, is_running_
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```
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这些标志分散在各处被读写，难以追踪状态转换的全貌。
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## 二、优化方案
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### 2.1 总体策略：分层解耦 + 策略模式
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核心思路：将 ExpBase 的 7 项职责拆分为独立的类，然后用策略模式消除类型码分支。
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### 2.2 新架构
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```
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┌─────────────────┐
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│ AlgBase │
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│ (数据获取/报警) │
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└────────┬────────┘
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│
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┌────────┴────────┐
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│ ExpBase │ ← 薄抽象层，仅组合各组件
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│ (模板方法) │
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└────────┬────────┘
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│
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┌──────────────────┼──────────────────┐
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│ │ │
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┌────────┴────────┐ ┌──────┴──────┐ ┌────────┴────────┐
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│ LogicAlg │ │ BoundAlg │ │ FeedbackAlg │
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│ (Alg 1) │ │ (Alg 2/5) │ │ (Alg 3/4) │
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└─────────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘
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组件层（组合到 ExpBase 中）：
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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│ VarManager │ │ BoundChecker │ │ FbStateMachine│ │ StatCollector│
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│ 变量生命周期 │ │ 上下限检测 │ │ 反馈状态机 │ │ 统计学习 │
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└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
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```
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### 2.3 组件详细设计
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#### 组件一：VarManager — 变量管理器
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**职责**：变量 map 的初始化、刷新、历史值移位、hold 变量刷新
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```cpp
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// 约 150 行
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class VarManager {
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public:
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// 从共享内存刷新所有变量
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void refreshFromMemory(const std::vector<std::string>& tags);
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// 从 iHyperDB 行数据刷新
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void refreshFromIhdRow(int row, const Eigen::MatrixXd& data,
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const std::vector<TimePoint>& times);
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// 首次填充（冷启动）
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void firstFill(const std::vector<std::string>& tags, int dataSource);
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// hold(n,T) 变量刷新
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void refreshHoldVars();
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// 变量访问
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double& operator[](const std::string& key);
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std::map<std::string, double>& vars();
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// 快照：记录动作开始时刻的变量状态
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void snapshot(size_t tagCount);
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// 更新动作期间的极值/累积变量
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void updateActionVars(size_t tagCount);
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private:
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std::map<std::string, double> mm_vars_;
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std::vector<std::string> pv_keys_; // pvN_0..pvN_5
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std::vector<std::string> tag_keys_; // tagN, pN
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std::map<std::string, std::unique_ptr<HoldTime>> hold_times_;
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VarsCache var_cache_;
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size_t pv_num_ = 6;
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};
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```
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**收益**：
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- 消除 ExpBase 中 ~200 行的 `refresh_exp_vars_mem()` / `refresh_exp_vars_ihd()` / `first_fill_mm_vars()`
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- 变量命名规则（tagN, pN, pvN_M, sN, mx_tagN 等）封装在一处
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- 可独立单元测试
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#### 组件二：BoundChecker — 上下限检测器
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**职责**：上下限比较、检测模式判断
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```cpp
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// 约 60 行
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class BoundChecker {
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public:
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void setLimits(double down, double up);
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void setDetectMode(DetectMode mode);
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// 判断 value 是否超限
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bool isOutOfBounds(double value) const;
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// 获取报警消息（包含合理区间描述）
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std::string buildAlarmMsg(double value, const std::string& unit,
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const std::string& errorStr) const;
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double limitDown() const;
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double limitUp() const;
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DetectMode detectMode() const;
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private:
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double limit_down_ = -32768;
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double limit_up_ = -32768;
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DetectMode detect_mode_ = DetectMode::Default;
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};
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```
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**收益**：
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- `detect_up_down()` 逻辑从 ExpBase 抽离
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- Roller3 自己的 `detect_up_down()` 可以直接复用
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- 哨兵值 -32768/32767/32768 的处理集中管理
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#### 组件三：FbStateMachine — 反馈状态机
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**职责**：动作反馈的四阶段状态转换
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```cpp
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// 约 120 行
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enum class FbState { Idle, Started, Done, Timeout, NotHold };
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class FbStateMachine {
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public:
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// 配置
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void configure(bool keepMode, TimeDur timeout, bool timeMode);
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// 状态转换（每个周期调用）
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FbState update(bool actTriggered, bool feedbackCondition,
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TimePoint now, VarManager& vars);
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// 查询
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bool isActive() const;
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TimePoint startTime() const;
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TimeDur elapsed() const;
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// 重置
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void reset();
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private:
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bool keep_mode_ = false;
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TimeDur timeout_ = 10min;
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bool time_mode_ = false;
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bool started_ = false;
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TimePoint start_time_;
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};
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```
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**收益**：
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- `act_start_done()` / `act_done()` / `act_timeout()` / `act_not_hold()` 四合一
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- 状态转换显式化，可画状态图验证
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- 消除 4 个布尔标志：`act_started_`, `act_triggered_`, `feedback_triggered_`, `feedback_done_`
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- 可独立单元测试（模拟时间推进）
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#### 组件四：StatCollector — 统计学习器
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**职责**：DAA::STA 统计学习的生命周期管理
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```cpp
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// 约 80 行
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class StatCollector {
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public:
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void configure(const std::string& ruleId, const std::string& ruleName,
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int distMode, bool isLearning);
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// mon 进程添加样本
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void addSample(double value);
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// cron 进程批量处理
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int processBatch(const std::vector<double>& values);
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// 从 DB2 加载置信区间
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bool reloadCiDist(double& limitDown, double& limitUp);
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private:
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std::unique_ptr<DAA::STA> sta_ptr_;
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int dist_mode_ = 0;
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bool is_learning_ = true;
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std::string rule_id_;
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};
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```
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**收益**：
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- `cron_proc()` 约 60 行逻辑从 ExpBase 抽离
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- 统计相关的 DB2 操作封装
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### 2.4 算法子类化设计
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ExpBase 变为只包含公共逻辑的薄层，具体算法行为通过子类多态实现：
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```cpp
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// ExpBase 精简后（~300 行）
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class ExpBase : public AlgBase {
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public:
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AlarmInfo exec_mon() override; // 模板方法，调用 virtual doMonProc()
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std::vector<AlarmInfo> exec_task(mix_cc::time_range_t) override;
|
||
mix_cc::json exec_cron() override;
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protected:
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||
// 钩子方法 — 子类重写
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||
virtual AlarmInfo doMonProc() = 0; // 纯虚，每个子类实现自己的逻辑
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virtual void doInitExtend() {} // 子类扩展初始化
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virtual bool doFilterCheck() const { return true; }
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// 共享组件
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VarManager vars_;
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BoundChecker bound_;
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FbStateMachine fb_fsm_;
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StatCollector stat_;
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||
// 共享表达式
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std::unique_ptr<Expression> exp_act_;
|
||
std::unique_ptr<Expression> exp_feedback_;
|
||
std::unique_ptr<Expression> exp_result_;
|
||
};
|
||
|
||
// 各子类实现（每个 60~150 行）
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||
class LogicAlg : public ExpBase { // Alg 1
|
||
AlarmInfo doMonProc() override {
|
||
if (exp_act_->evaluate()) {
|
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return buildAlarm(...);
|
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}
|
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return {};
|
||
}
|
||
};
|
||
|
||
class BoundAlg : public ExpBase { // Alg 2, 5
|
||
AlarmInfo doMonProc() override {
|
||
double val = exp_act_->evaluate();
|
||
if (!doFilterCheck()) return {};
|
||
if (is_learning_) stat_.addSample(val);
|
||
if (bound_.isOutOfBounds(val)) {
|
||
return buildAlarm(bound_.buildAlarmMsg(val, ...));
|
||
}
|
||
return {};
|
||
}
|
||
};
|
||
|
||
class BoundHoldAlg : public BoundAlg { // Alg 5
|
||
AlarmInfo doMonProc() override { /* 加上持续时间逻辑 */ }
|
||
};
|
||
|
||
class FeedbackAlg : public ExpBase { // Alg 3, 4
|
||
AlarmInfo doMonProc() override {
|
||
double val = exp_act_->evaluate();
|
||
auto state = fb_fsm_.update(val, exp_feedback_->evaluate(),
|
||
now_time_, vars_);
|
||
switch (state) {
|
||
case FbState::Done: return evaluateResult();
|
||
case FbState::Timeout: return timeoutAlarm();
|
||
default: return {};
|
||
}
|
||
}
|
||
};
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||
```
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### 2.5 现有子类的影响
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| 子类 | 当前继承 | 优化后 | 说明 |
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|------|----------|--------|------|
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| ExpTimes | ExpBase | ExpBase（组合 StatCollector, VarManager） | 丢弃不需要的 FbStateMachine, BoundChecker |
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| ExpSample2D | ExpBase | ExpBase | 使用自己的 fit/pear 逻辑 |
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| ExpBound | ExpBase | ExpBase（组合 BoundChecker） | 复用 BoundChecker |
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| Roller2 | ExpBase | ExpBase（组合 VarManager） | 丢弃反馈和统计组件 |
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| Roller3 | ExpBase | ExpBase（组合 BoundChecker, VarManager） | 复用 BoundChecker |
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## 三、实施路径
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### 分三个阶段，每阶段可独立交付
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#### 阶段一：提取组件（不改外部行为）
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时间估算：2-3 天
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1. **提取 VarManager**（最大收益）
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- 将 `mm_vars_` 及相关方法移入 VarManager
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- ExpBase 通过 `vars_` 成员访问
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- 不改变任何 public 接口
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2. **提取 BoundChecker**
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- `detect_up_down()` 移入 BoundChecker
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- Roller3 的 `detect_up_down()` 改为复用
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3. **运行现有测试验证**
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#### 阶段二：提取状态机 + 统计学习器
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时间估算：1-2 天
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4. **提取 FbStateMachine**
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- `act_start_done/act_done/act_timeout/act_not_hold` 四合一
|
||
- 消除 4 个布尔标志
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||
5. **提取 StatCollector**
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||
- `cron_proc()` 统计逻辑移入
|
||
6. **运行验证**
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#### 阶段三：子类化消除类型码
|
||
|
||
时间估算：2-3 天
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||
|
||
7. **创建 ExpBase 子类**（LogicAlg, BoundAlg, FeedbackAlg, BoundHoldAlg）
|
||
8. **migrate `build_algorithm.cpp`** 使用新子类
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9. **清理 ExpBase**：删除不再需要的分支逻辑
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||
10. **全量回归测试**
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## 四、收益评估
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| 指标 | 优化前 | 优化后 |
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|------|--------|--------|
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| ExpBase 总行数 | 1956 | ~300 |
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| 每个具体算法类行数 | N/A | 60~150 |
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| `exp_type_` 分支 | 16 处 | 0 |
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| 布尔状态标志 | 12 | ~4 |
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| `mon_proc()` 行数 | 200 | ~20（模板方法） |
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||
| 可单元测试的组件 | 1（整体） | 6+（VarManager, BoundChecker, FbStateMachine, StatCollector, 各算法子类） |
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||
| 新增算法类型的改动 | 修改 ExpBase 多处分支 | 新增一个 ~100行子类 |
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## 五、风险评估
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- **风险低**：阶段一和阶段二仅做提取，不改变外部行为，配合回归测试风险可控
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- **风险中**：阶段三涉及算法 ID 映射变更，需确保所有 18 个 Alg ID 的映射关系正确
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- **缓解措施**：每个阶段完成后执行 task 模式对历史数据回测，对比优化前后的报警输出一致性
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