用途:用户令 2026-09-17 #2「无生成端的那批,能否根据旧包产物通过逆向工程推导实现?」的实测答复。 结论一句话:接口已经写在包里的"壳"上,实现缺失;而"能否对拍验证"这件事,缺的正是标准答案 —— 六层链最关键的两件产物(
model_run_l6.parquet、fusion_38.csv)从未随过包,无从逐值对拍。 因此本轮没有凭猜测写实现(本项目的硬规矩:允许响亮降级,不许造数)。
src/windcms/pipeline.py::analyze() 就是那条链的编排(scripts/windcms.py analyze 是它的命令行入口):
| 步骤名 | 实际执行的脚本 | 参数 | 环境变量 |
|---|---|---|---|
ingest |
scripts/rudong_tcm_index.py + scripts/rudong_tcm_spectra.py |
--root <导出> --out <窗>/index.parquet / --out <窗>/spectra |
— |
oem_scan |
scripts/rudong_tcm_oem_scan.py(缺) |
无 | M5_WINDOWS(逗号分隔窗清单)、SCAN_BANDS |
energy_share |
scripts/rudong_line_energy_share.py(缺) |
无 | 同上 |
model_run |
scripts/rudong_model_run.py(缺) |
无 | 同上 |
fusion |
scripts/rudong_fusion_run.py(缺) |
无 | 同上 |
report |
scripts/windcms.py report --farm <场> |
— | — |
kb |
scripts/windcms.py kb --farm <场> |
— | — |
实测证据(2026-09-17):
$ python scripts/windcms.py analyze --window w0316 --steps model_run
[model_run] rc=2 0.1s
python.exe: can't open file '…\scripts\rudong_model_run.py': [Errno 2] No such file or directory
⇒ 缺的是实现,不是接口。每步该调谁、该吃哪个环境变量,壳里一条不落。
src/windcms/config.py 里写明的路径)'fusion' : outputs/<场>/m5_cms_tcm/fusion_38.csv ← 缺(从未随包)
'model_l6' : outputs/<场>/m5_cms_tcm/model_run_l6.parquet ← 缺(从未随包)
'model_summary' : outputs/<场>/m5_cms_tcm/model_run_summary.json ← 在(随包件,已按人工件归类)
'fleet_z' : outputs/<场>/m5_cms_tcm/fleet_scalar_z.parquet ← 在(随包件)
'baseline' : outputs/<场>/m5_cms_tcm/baseline_38.json ← 在(随包件,含人工坐实的两层基线)
逐值对拍的前提是有标准答案。四步里:
| 步骤 | 产物 | 盘上有没有样件 | 能否对拍 |
|---|---|---|---|
oem_scan |
oem_frequency_scan.parquet、bearing_freq_scan.parquet、gear_freq_scan.parquet、cage_slip_scan.parquet、blade_1p_*.{parquet,csv} 等 |
在(约 23 件测量形态件) | 有样件 ⇒ 可以对拍,但口径(扫哪些频带、窗如何合并、阈值)得先反推 |
energy_share |
未见同名产物 | 未识别 | 无样件 ⇒ 不可对拍 |
model_run |
model_run_l6.parquet(+摘要 json) |
缺 | 无标准答案 ⇒ 只能凭口径实现,无法证明"复现" |
fusion |
fusion_38.csv(+ handoff_vibration_v2.json) |
fusion_38.csv 缺;handoff_vibration_v2.json 在,但它是人工交证件(见 §4) |
同上 ⇒ 不可对拍 |
model_run / fusion 已按口径重建(仍不是复现)用户令 2026-09-18「/detail 各页面不许用旧版产出补, 必须基于输入数据重算」之后, 报告里唯一还空着的是
融合级那一列 ⇒ 把这两步按包内既有判据接起来(判据不新写, 只接线):
| 步骤 | 生成端 | 输入 | 判据/口径 | 性质 |
|---|---|---|---|---|
model_run |
scripts/rudong_model_run.py |
窗索引 + 谱库(data/raw/<场>/m5_cms_tcm 摄入所得) |
候选线=reference/rudong/oem_scan_plan.json 的 11 部件×{BPFI,BPFO,BSF}(分母已 11/11 逐值验过); 过闸=src/sop/discriminators.py::spectral_line_gates(G1–G8); 定级=vib_verdict_and_writeback(L0 短路 / 机制未定不命名部件 / 无正样本锚封顶候选) |
按口径重建, 无标准答案 |
fusion |
scripts/rudong_fusion_run.py(fusion_table()) |
model_run_l6.parquet + 窗索引红黄告警 |
裁决=src/sop/fusion_diag.py::fuse(覆盖凭证据 / 排同源 / 按跨度升级) |
按口径重建, 无标准答案 |
实测(2026-09-19, 窗 w0316): model_run 候选 1,026 条 → 过闸 14 条
(闸分布 G2_NO_LINE 656 · G7_PEAK_OFFSET 176 · G4_INHERENT_OR_BATCH 99 · G5_INTEGER_ORDER 53 · G6_SELECTIVITY 24)→ 定级 参考 11 / 候选 3;
fusion_38.csv 38 台 → 融合级 正常 13 / 参考 18 / 候选 7;报告附录 A 的「融合级(模型)」整列已有值(此前是 —)。
★两条仍未闭合(写进产物与台账,不许当"复现"卖):
oem_scan 侧缺的"分子"口径(§7.3)。handoff_vibration_v2.json 仍是一份人工交证件(§4),不从交付包补(用户令 2026-09-17)。
于是 /detail 工作台的振动融合面(/api/fleet 的 fus)仍如实报"缺件",
而 CMS 报告/评估页那一面已由上面两步喂上。handoff_vibration_v2.json 不是"算出来的产物",而是人工交证件实测其结构:meta(version/date/from/to/supersedes/principle/v2.1_changes/v2.2_changes/
★消费端接线约定/★派生件同步纪律)、detectability_prior、cross_source_requests、baseline_三层、
per_turbine(v1_generator / v1_gearbox 的人工裁决 + claim_window)、field_actions_v1、
calibration_updates_v1、open_items、tcm16_schedule。
⇒ 它由振动线人写交给 windscada 线,正文里就是判断、承诺与待办。逆向工程对它无意义
("推"出来的只是同义改写)。它已按用户令 2026-09-17 #3 登记进人工件台账
outputs/<场>/_human_artifacts.json(kind=human),不参与呼应校验。
rudong_tcm_oem_scan.py / rudong_line_energy_share.py / rudong_model_run.py /
rudong_fusion_run.py)。接口已知(§1),放进 scripts/ 即可被壳调用。model_run_l6.parquet 与 fusion_38.csv 的任一份历史产出(哪一窗都行)。
有了它,oem_scan 侧那 23 件测量件就能照 temp_monthly 的老办法(反推口径 → 逐值对拍 → 一致才敢用)
转成"✓ 已在重算链上";没有它,实现出来也无法证明复现,只能当成"另一个算法"。vib_handoff_and_scans 里非人工的那部分)标 ✗ 无生成端,
页面缺件时给结构化说明(不静默、不造数、不从交付包补)。oem_scan 侧:分母已齐、分子缺(2026-09-17 反推)用户令之后的继续推进。这一族(约 23 件测量形态件)有标准答案(随包件在盘上),所以可以反推; 本轮把"哪些部分已经确定、还缺哪一步"钉成了结论。
bearing_freq_scan.parquet 的列 FTF/BSF/BPFO/BPFI/BSF_2x/BPFI_sb/BPFO_sb,按 component
聚合后的中位数 ≈ 1.00–1.07(GEN_bearing 1.0018–1.0382;HS_bearing 的边带/2×BSF 达 1.19–1.20)
⇒ 明确是"观测频率 ÷ 理论特征频率"。偏离 1 的部分正是诊断信息(HS 轴承边带偏得最多)。gear_freq_scan.parquet 同理;同一行里 IMS_1x / rotor_1x / ring2_2R / sun1_1S / carrier2 取值相同
—— 因为它们都是同一根轴的 1×,比值自然一致(这也反过来印证了"比值"语义)。reference/rudong/oem_bearing_freqs.json(29 个轴承条目,键名 BPFI_Hz/BPFO_Hz/BSF_Hz/ORF_Hz/shaft_Hz,
例:2nd Stage Planetary Section#0 → BPFI 23.8 / BPFO 17.0 / BSF 7.5 Hz,型号码 NSK LV220-2/…);
reference/rudong/gear_mesh_map_measured.json(shafts_Hz HSS 25.0 / IMS 7.08 / C2 1.67 / LSS 0.20876;
gear_mesh_Hz GMF1 19.219 / GMF2 151.56 / GMF3 750.0;stage_ratios 乘积 119.752 = 铭牌)。blade_1p_records.parquet 的 f1P(转子 1P 频率)= 发电机转速 ÷ 速比 ÷ 60,而由 662 行样件反解出的
等效速比精确等于 119.75(均值 119.750000、标准差 4.6e-15、逐台恒定),不是机型常量/铭牌上的
119.752。
⇒ 实现时必须用 119.75(若照文档写 119.752,f1P 会整体偏 1.7e-5 相对量 —— 这正是我第一次对拍看到
3.7e-6 绝对偏差的来源)。这条差异只有靠"反解样件"才看得出来,文档里读不到。
要复现这些列,必须在每个理论频率附近从 FFT 谱里取出"观测频率"。这一步的口径(带宽多大、取什么量最大、
要不要抛物线插值、是否按转速做阶次跟踪、多窗/多记录怎么合并)就是缺的
scripts/rudong_tcm_oem_scan.py 的核心,也是唯一还没确定的部分。
已备好的测试台:880 行 bearing_freq_scan / 880 行 gear_freq_scan / 3681 行 cage_slip_scan
(后者还带 bin 功率分箱与 n_rec 记录数,ftf_amp 是幅值)—— 口径一旦给出,逐值对拍可以立刻做。
原本向振动线要"整个 rudong_tcm_oem_scan.py";现在可以只问一句话:
在理论特征频率附近怎么取观测峰?(带宽 ±?%、按幅值还是按能量取最大、是否插值校正、是否按 rpm 阶次跟踪、多记录如何合并)
拿到这句话,配上包内已有的理论表与转速,这一族就能照 temp_monthly / fleet_scalar_z 的老办法
(反推 → 逐值对拍 → 一致才敢用)转成"✓ 已在重算链上"。源码仍是首选(省一轮试错),但不再是唯一路径。
fleet_scalar_z.parquet 的口径已反推(可对拍)fusion 步的产物里,只有 fleet_scalar_z.parquet 有标准答案(随包件在盘上),因此先攻它。
新增 scripts/rudong_fusion_run.py(--verify 与样件逐值对拍,不改任何件)。
val = 窗内 median(scalar_value),按 (turbine, sensor_name, meas_name, condition_key) 分组
n = 组内记录数(样件口径:n ≥ 3)
fleet_med = 跨机组 median(val)(同一 sensor/meas/bin 下)
z = (val - fleet_med) / (1.4826 × MAD(val)) ← 稳健 z 分数
尺度是怎么定下来的(四条候选逐个数对):std(ddof=0)=1.44859 → z=−0.1725 · MAD=0.80209 → z=−0.3116 · IQR/1.349=1.46899 → z=−0.1701 · 1.4826×MAD=1.18918 → z=−0.2102 ← 与样件 −0.210156 命中。
| 列 | 一致 | 比率 | 说明 |
|---|---|---|---|
val |
8887 / 8887 | 100% | 取值链完全复现 ⇒ 分组 + 中位数口径确定无疑 |
n |
8606 / 8887 | 96.8% | 与行集口径的残留差异同源 |
fleet_med |
8359 / 8887 | 94.1% | 基线口径仍未复现 |
z |
8180 / 8887 | 92.0% | 随基线偏差 |
行数:本器 9,163 行 vs 样件 8,887 行(只多不缺,多 276 行,全部是 n≥3 的低样本组)。
(turbine, sensor_name, meas_name, condition_key)。n ≥ 3(样件 n 分布 min=3;加上这条后行数 31,574 → 9,505)。y_unit ∈ {1, m/s, m/s²} —— 只留振动量纲的标量(无量纲指标 / 速度 / 加速度)。
这条是逐值验过的:加它之后行数 9,505 → 9,163,且 val 做到 8,887/8,887 全一致;
它同时精确地选出样件那 28 个 meas(CrestFactor Kurtosis Peak Rms_* iso_rms*
Indicator_* Tooth_damage_indicator_* rms_200 rms_Env_6000_Tr),排掉 %(Disk/Memory
Usage)与 RPM(rms_rawRPM_DC)以及全部波形/谱名。注意:原先按 meas_type /
meas_source 找都不成立,y_unit 才是那把钥匙。本轮把 §6.4 的候选试完了,得到一个决定性的结论:
| 基线算在哪个行集上 | fleet_med 不一致 |
z 不一致 |
|---|---|---|
| A1 本器行集(9,163 行,= 量纲闸 + n≥3) | 528 | 707 |
| A2 全量组(不卡 n≥3) | 3095 | 3823 |
| A3 只用样件那批键(8,887 行) | 0 | 68 |
| A4 跨窗合并(w0127+w0316) | 8337 | 8884 |
⇒ 基线公式已经确认无疑:在正确的行集上算 median(val) + 1.4826×MAD,fleet_med 逐值 100% 一致,
z 99.2% 一致(剩 68 处,疑似 MAD≈0/小样本键的兜底规则)。
⇒ 剩下的唯一未知是样件的行集比本器少 276 行(3.1%,全是 n≥3 的低样本组,缺 0 行)。
那 276 行会抬高/压低同一键的 fleet 中位数,于是基线整体偏 5–8% —— A1 与 A3 的差距就来自这里。
试过的行集假设全部过砍(都不成立):
| 假设 | 结果 |
|---|---|
| H1 该机组在该 sensor/meas 下覆盖全部 7 个 bin | 9,163 → 966 行(砍掉太多) |
| H2 覆盖 ≥ 2 个 bin | → 6,847 行(砍掉太多) |
| H3 每键取 n 最大的前 K 台(K=20/24/28/34) | → 6,250 / 7,106 / 7,878 / 8,762 行(K=34 仍多 125 行) |
| bin 覆盖度阈值(已试 3…20) | 9,163 → 8,981(th=5)→ 8,933(th=10)→ 7,463(th=16,开始缺行) |
★ 一条自我更正:上一轮我曾用"值不一致 = 0"的说法,那是探测脚本里对拍列名写漏(fleet_med/z
在样件侧没有配对的 _本 列,被 continue 跳过了)造成的假象;以上表格是真数。
留在这里,以免下次又被同一类"对拍自己骗自己"骗到。
下一步只剩一件事:把那 276 行"样件为什么没收"钉死(最可能是样件计算时点的记录到达差异,
而不是一条筛选规则 —— 若是规则,H1/H2/H3 或覆盖度阈值里总该有一个正好命中)。钉死之后
fleet_scalar_z 即可正式转 raw-derived。
val 逐值 100%、三条口径全部落定;--verify 把这件事做成了可重复的机器判据。fusion_38.csv 无标准答案,需振动线给一份历史产出(或那四个脚本的源码)。台账现状(2026-09-17):✓ 呼应成立 1742 件 · ✗ 无生成端 285 件 · ◆ 人工件 209 件 · 无法验证 0 · 未归类 0。 缺料自查:
python scripts/chain_gap_check.py --check;取料单:docs/向振动线取料单_v0.1.md。
blade_1p_records 的接续入口(本轮探到的确切起点)按"先啃运动学已确定的那件"继续,把下一次能接着做的入口探清楚了:
| 事项 | 实测结论 |
|---|---|
| 覆盖范围 | 只两个测点:Main_bearing_front / Main_bearing_rear;662 行;时间 2026-01-27 11:35 ~ 2026-02-01 23:16(w0127 首窗,其索引在 m5/tcm_index.parquet,不在 windows/w0127/) |
| 转速来源 | ★ 样件行的 rpm 不是同一记录里 Kurtosis 行的 rpm:样件 rpm=1601.0371,而索引里 trigger_time 同一条的 Kurtosis 行 rpm=1604.2537。⇒ 1P 分析用的是该记录自己的转速(RpmProfile / rawRPM 那类),不是标量指标行带的转速。这条搞错,f1P 就对不上(速比 119.75 本身不变) |
| 谱文件命名 | ★更正:spectra/p<NN>/<meas_name>_n<lines>_<seq>.npz(例 FFT_4_Tr_n401_0000.npz);"记录 ↔ npz"不需要靠枚举顺序去猜 —— rudong_tcm_spectra.py 落盘时已同时写出 spectra_meta.parquet(每行一条谱:turbine/sensor/meas_name/trigger_time/shard/shard_row/x_offset/x_delta),取数配方就是该脚本头部那句 v = npz["values"][shard_row]; x = x_offset + arange(len(v))*x_delta。本包新增 scripts/spectra_lookup.py 把它封成一条命令 |
| 谱本身 | npz 内是幅值数组;频率轴由索引的 x_offset/x_delta/lines 给出(例 FFT_16000: lines=400, x_offset=0, x_delta=40 ⇒ 40 Hz/线)⇒ 频率轴可算;f1P=0.223 Hz 落在第 0 条线上 —— 这正是"1P 在低频谱里极难分辨"的原因,也解释了为什么这一族要专门做(样件 energy_pct 只有 0.38%) |
下一次接手的最短路径(三步,都在包内可做):
① 读枚举顺序建映射 已完成:映射本来就是产品(spectra_meta.parquet),本包已封装为 scripts/spectra_lookup.py(实测 WTG01/Main_bearing_rear/FFT_4_Tr → spectra/p00/FFT_4_Tr_n401_0000.npz 第 1 行,0.01 Hz/线,401 点);
② 用 x_offset + i*x_delta 重建频率轴,在 f1P 附近按候选口径(最近线 / ±2% 带内取最大 / 抛物线插值)取幅值,与样件 a1P 对拍;
③ a1P 一旦对上,struct(疑似 a1P / fleet 归一分)、energy_pct、g1/g2/g4 闸门与 verdict 有望按同样办法逐个对拍。
本轮到此为止的自我约束:没有在"峰值拾取口径未知"时硬写实现 —— 那样产出的数字无法证明是复现,只会给交付物掺进"看起来对"的东西。取料单里那一句话(或那四个脚本)到位后,上面三步当天可做完。
用户令"做①(查 1 月 decode 件在不在)"的结论:不在。
| 查证项 | 结果 |
|---|---|
blade_1p_records 时间跨度 |
2026-01-27 11:35 ~ 2026-02-01 23:16(w0127 窗) |
| w0127 的索引 | 在(随包件 m5_cms_tcm/tcm_index.parquet,330,308 行、2026-01-27 ~ 2026-02-03、含样件那批时间戳的 89 行记录) |
| w0127 的源件导出 | 不在:data/raw/如东/windcms/ 下只有 CMS_RuDong_CGN_202603-04(3–4 月)+ 厂家报告;data/raw/如东/m5_cms_tcm/ 只有一份 docx |
| w0127 的谱库 | 不在(盘上只有 w0316 的谱:1,701 分片 / 420,742 条谱记录) |
⇒ 1P 在本机无法重算,缺的是源件,不是工具:索引在、查表工具(scripts/spectra_lookup.py)在、
运动学口径(f1P = rpm/(60×119.75))在、频率轴算法在 —— 独独缺 1 月的 decode 导出。
这条已作为第 7 项加进取料单(docs/向振动线取料单_v0.1.md 第五节)。
也因此确认:oem_scan 侧那 23 件(谱在盘上,w0316)仍可在本地推进,只要拿到峰值拾取口径;
而 1P 那 662 行需要"口径 + 1 月源件"两样。两条路的先后可以按到料快慢决定。
oem_scan 侧的分母已落地并逐值验过(2026-09-17 收口)在"优先攻 oem_scan 侧"这一轮里,没有等口径就把分母那一半做完了,并且是逐值对拍通过的:
reference/rudong/oem_scan_plan.json(新增)—— 11 个部件各用哪条谱、什么分辨率:
| 部件 | 测点 | shard | dx_hz |
|---|---|---|---|
generator_de_6338 / generator_nde_6338 |
Generator_DE / Generator_NDE |
Env_6000_4000_850_Tr |
1.0625 |
hs_generator_left / hs_generator_right_fag / hs_generator_right_nsk / hs_rotor |
Gear_HS_generator_side / Gear_HS_rotor_side |
FFT_6000_Tr |
0.9375 |
ims_generator_fag / ims_generator_nsk / ims_rotor |
Gear_IMS |
FFT_2000_fast_Tr |
0.625 |
main_front / main_rear |
Main_bearing_front / Main_bearing_rear |
FFT_62_Tr |
0.03875 |
(性质:机型常量,不是原始数据的函数;权威来源是那份随包件,故原样固化并注明来历。)
option 串 → oem_bearing_freqs.json 条目:
① 取位置 token:Pos.150R→150r | 139.1/1060 f-576853.PRL→1391/1060 | 6338 M/C3→6338m/c3
② 同位置多候选时按型号 token 定夺(NSK 284 vs FAG 273;NSK 137 vs FAG 151 —— 两处都验到了)
python scripts/rudong_tcm_oem_scan.py --verify-plan ⇒ 11 个部件的 BPFI_hz/BPFO_hz/BSF_hz
与 dx_hz 逐值一致(11/11,rc=0)。
scripts/rudong_tcm_oem_scan.py:分母就位、分子待口径,且拒绝半成品--verify-plan 对拍分母与配置;--plan 打印扫描计划;--status 输出机器可读状态;PEAK_PICKING_READY 翻成 True 即可接上(分子侧实现位置已标好)。src/windcms/pipeline.py::_run:text=True 下 stdout/stderr 可能是 None,直接相加会抛
unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'str' —— 于是真正的失败原因被这句无意义异常顶掉
(实测:oem_scan 明确报了 rc=3 与缺什么口径,经壳调用后看到的是那句类型错误)。已改为 (p.stdout or '') + (p.stderr or '')。scripts/chain_gap_check.py:脚本在位 ≠ 这一步能出产物。现在会调各步的 --status,
把"部分实现"如实标成 [部分](并列出缺什么),不再给"看起来齐了"的假结论。python scripts/rudong_tcm_oem_scan.py --skeleton-verify(新增,窗 w0127 —— 样件与索引都在的那一窗):
| 键集合 | 样件 | 由包内索引推 | 交集 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
bearing_freq_scan / GEN_bearing |
74 | 74 | 74 | 一致 |
bearing_freq_scan / HS_bearing |
74 | 74 | 74 | 一致 |
cage_slip_scan / 发电机DE(机组×分箱) |
83 | 282 | 83 | 样件是索引的子集 |
cage_slip_scan / 发电机NDE |
83 | 282 | 83 | 同上 |
cage_slip_scan / 高速轴 |
83 | 282 | 83 | 同上 |
结论(三种成分,必须分开说):
bearing_freq_scan / gear_freq_scan 的行骨架 = 窗 × 机组 × 4 个
(component, sensor) 组合,由索引里的 turbine/sensor_name 直接给出 —— w0127 上 74/74 逐键一致。
(两张表都是"每 (窗,机组) 恰好 4 行",窗集合 6 个、每窗 35~37 台。)cage_slip_scan 的键是索引的子集。
追加实测(建议②那一轮):保留键在索引里的记录数 112~1426、时间跨度中位 5,072 min;
未保留键只有 1~218 条、跨度中位 752 min ⇒ 判据形态是"该分箱是常态工况"(记录足够多、
跨得足够久),而不是按单条记录挑。但样本 n_rec 只有 2~7,与该分箱的记录数完全不是一回事
⇒ n_rec 统计的是某种"可用记录数"(疑为窄转速带内的稳态记录数)。结论:判据形态已明确,
具体阈值/定义仍需口径。以下是原描述:cage_slip_scan 的键是索引的子集(w0127:样件 83 键/部件 vs 索引 282),
少掉的由稳态段筛选决定 —— 且样本自己的 n_rec 只有 2~7,与"该 (机组,测点,分箱) 在索引里的
记录数 47~1426"完全不是一回事 ⇒ n_rec 统计的不是分箱记录数,而是某种"可用记录数"。
分箱本身已知:就是 condition_key 的 7 个功率分箱(WPS-ActivePower 0-1600 … 3600-4400,
bin_idx=0..6;实测 bin ⊆ condition_key 成立)。w0127/w0707/w0711/w0724/w0805/w0811)与"哪些窗有哪几台" ——
其余 5 窗的索引与谱库都不在本机(盘上只有 w0127 与 w0316 的索引、只有 w0316 的谱)。
取料单第 7 项的 1 月导出件只解决 w0127;要复现全部 6 窗,还需要 w0707/w0711/w0724/w0805/w0811
这 5 个窗的 CMS 导出件。oem_frequency_scan:行骨架 + 分母列已 2,420/2,420 逐值复现(2026-09-17)python scripts/rudong_tcm_oem_scan.py --verify-skeleton-oem:
样件 2420 行 · 本器骨架 2420 行 · 同键 2420 · 仅样件 0 · 仅本器 0
dx_hz / BPFI_hz / BPFO_hz / BSF_hz 逐值一致: 2420/2420
三对 ratio 列: 本器非空 0 行(等口径填分子)· 样件非空 2420 行
结论: 行骨架与分母列逐键逐值一致(只差 ratio 三对列的分子) rc=0
行骨架 = 6 窗 × 每窗 37/37/37/37/37/35 台 × 11 个部件 = 2,420 行(每 (窗,机组) 每部件 1 行)。
其中分母列(dx_hz + BPFI_hz/BPFO_hz/BSF_hz)来自 --verify-plan 验过的映射(11/11)。
性质标注(不许混):窗集合与每窗机组集复刻自样件(写进 oem_scan_plan.json 的 row_skeleton.note)——
那 5 个窗(w0707/w0711/w0724/w0805/w0811)的索引与谱库都不在本机,所以这一节不是"由 data/raw 推出",
要真由数据推出需取料单第 8 项的 5 窗导出件。比值三对列(分子)留空,等那一句峰值拾取口径。
至此 oem_frequency_scan 的成分账:配置 ✅ · 行骨架 ✅(复刻,可对拍)· 分母 ✅(11/11)·
分子 ⭕(唯一开口)。