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readHistoryAtTime

给一组离散时间点, 服务端按 "前一个 / 后一个 / 线性插值" 算法返回那个时刻的值. 用于"对齐时序":

前置 / 配套

签名​

public List<OpcUaDataValue> readHistoryAtTime(
    String nodeId,
    List<Instant> times,
    boolean useSimpleBounds);
参数说明
nodeId目标 NodeId
times离散时间点列表 (UTC Instant)
useSimpleBoundstrue = 阶梯型 (用 ≤ t 的最近点); false = 线性插值

用法​

import java.time.Instant;
import java.time.LocalDate;
import java.time.ZoneOffset;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Collectors;

// 拉过去 24 小时, 每整点的温度
Instant midnight = LocalDate.now(ZoneOffset.UTC)
    .atStartOfDay().toInstant(ZoneOffset.UTC);
List<Instant> hours = IntStream.rangeClosed(0, 24)
    .mapToObj(h -> midnight.plusSeconds(h * 3600L))
    .collect(Collectors.toList());

List<OpcUaDataValue> values = ua.readHistoryAtTime(
    "ns=2;s=Temperature", hours, true);

try {
    for (int i = 0; i < hours.size(); i++) {
        OpcUaDataValue dv = values.get(i);
        if (dv != null) {
            System.out.println(hours.get(i) + ": " + dv.variant());
        }
    }
} finally {
    for (OpcUaDataValue dv : values) if (dv != null) dv.close();
}

与 ReadProcessed 的区别​

API返回
ReadAtTime每个时间点对应一个内插值 (不聚合)
ReadProcessed每个子区间一个聚合值 (Avg / Min / Max / ...)

例 "拉 24 小时, 每小时一个值":

  • ReadAtTime: 输入 25 个整点, 返回 25 个内插点 (每个整点的值, 可能是相邻原始点的线性插值)
  • ReadProcessed: aggregate=Average, interval=1 h, 返回 24 个区间的平均值

应用场景​

  • 时序对齐: 不同传感器采样时间不同, 要拉到同一时刻才能比较
  • 数据库导出: 整点抽样
  • 报表: 每天 24 行

下一步​