多源传感器数据时间对齐方法实验进展

工业现场中，多源传感器数据普遍存在时间戳偏差：设备采样频率不一、时钟不同步、传输延迟叠加，使同一时刻的工艺参数与质量记录发生错位，直接影响下游建模精度。数据分析实验室近期针对该问题完成了时间对齐方法的阶段性对比实验。实验基于两家合作工厂的脱敏时序数据，涵盖温度、压力、电流等信号，采样频率介于1Hz与100Hz之间，对比了线性插值、最近邻匹配与基于互相关的动态对齐三类方法。
• 动态对齐方法将工艺参数与质量记录的平均时间误差由1.8秒降至0.2秒以内，下游缺陷预测模型的F1分数提升约6个百分点；
• 互相关计算在边缘设备上单次耗时低于50毫秒，满足在线运行条件。
下一步将把该模块封装为通用数据预处理组件，在更多产线场景中验证跨设备、跨工况的泛化能力，并输出方法选型建议文档。