组合多个传感器的状态

combination 传感器平台允许您将多个传感器的状态组合为一个。要使用此传感器，请指定组合类型并添加源传感器。

unit_of_measurement、device_class、entity_category、icon 和 accuracy_decimals 属性默认从第一个传感器继承。 state_class 明确不继承，因为当多个传感器用于某些组合类型时，total_increasing 状态仍可能下降。

源传感器状态可以通过几种方式组合：

KALMAN 滤波器：此类型将一或多个传感器以减小误差的方式过滤为一个。如果使用单个传感器作为数据源，它的作用类似于 sensor-filter-exponential_moving_average 滤波器。使用多个传感器时，它根据其各自的标准差组合它们的值。

# Example configuration entry
sensor:
  - platform: combination
    type: kalman
    name: "Temperature"
    process_std_dev: 0.001
    sources:
      - source: temperature_sensor_1
        error: 1.0
      - source: temperature_sensor_2
        error: !lambda |-
          return 0.5 + std::abs(x - 25) * 0.023

LINEAR 组合：此类型在将所有源传感器分别乘以配置的系数后进行求和。

# Example configuration entry
sensor:
  - platform: combination
    type: linear
    name: "Balance Power"
    sources:
      - source: total_power
        coefficient: 1.0
      - source: circuit_1_power
        coefficient: -1.0

MAX、MEAN、MEDIAN、MIN、MOST_RECENTLY_UPDATED、 RANGE、SUM 组合：这些类型在所有源传感器状态中计算指定的组合。

# Example configuration entry
sensor:
  - platform: combination
    type: median
    name: "Median Temperature"
    sources:
      - source: temperature_sensor_1
      - source: temperature_sensor_2
      - source: temperature_sensor_3

配置变量

type (必选, enum): 组合统计类型，应为 KALMAN、LINEAR、MAX、MEAN、MEDIAN、MIN、 MOST_RECENTLY_UPDATED、RANGE 或 SUM 之一。
sources (必选, list): 用作源的传感器列表。
- source (必选, Sensor 的 ID): 用作采样源的传感器 id。
- error (必选, 仅适用于 KALMAN 类型, float, 可模板化): 传感器测量的标准差。这与 process_std_dev 参数类似，低值表示准确数据。如果实现为模板，则测量值在参数 x 中。
- coefficient (可选, 仅适用于 LINEAR 类型, float, 可模板化): 将所有源传感器状态求和之前，乘以传感器状态的系数。如果实现为模板，则测量值在参数 x 中。
process_std_dev (必选, 仅适用于 KALMAN 类型, float): 测量值每秒变化的标准差（例如 1/3600 = 0.000277，如果温度通常每小时变化最多 1 开尔文）。此处较低的值将对当前状态赋予高重要性，对测量样本的变化响应缓慢。较高的值将更新更快，但也会更嘈杂。
std_dev (可选, 仅适用于 KALMAN 类型, Sensor): 一个传感器，每次更新时发布当前状态的标准差。
来自 Sensor 的所有其他选项。

组合多个传感器的状态

配置变量

参见