在工业自动化领域，无人值守称重系统的稳定性直接影响生产效率和产品质量。其中传感器漂移问题尤为突出，主要表现为零点漂移和灵敏度漂移两种形式。根据实验数据统计，在连续工作72小时后，约65%的应变式称重传感器会出现超过0.2%FS的漂移误差。

造成漂移的主要因素包括：1）环境温度波动导致的材料热胀冷缩；2）长期负载造成的弹性体疲劳；3）供电电压不稳定引起的信号偏移。特别是温度变化，每1℃的温差可能导致0.05%的示值偏差。

现代补偿机制采用三级防护策略：

1. 硬件层面：选用温度系数小于0.002%/℃的合金材料，并在传感器内部集成PT100温度探头，实现实时温度补偿。某知名品牌通过此方案将温漂降低了78%。

2. 软件算法：建立ARIMA时间序列模型，通过历史数据预测漂移趋势。测试显示，该算法可提前30分钟预警漂移风险，准确率达92%。

3. 系统级校准：设置自动零点跟踪功能，当检测到空载状态时触发自校准程序。某汽车生产线应用后，将称重误差控制在±0.1%以内。

最新研究将深度学习引入补偿系统。通过LSTM神经网络分析多传感器数据，能区分真实负载变化与漂移信号。实验表明，该方法使72小时漂移量降至0.05%FS以下。

维护建议包括：每月进行砝码标定，每季度检查电缆连接，以及在系统日志中记录漂移修正记录。某食品厂实施该方案后，年维修成本下降43%，称重合格率提升至99.7%。

未来发展趋势是构建数字孪生系统，通过虚拟传感器实时仿真比对，实现预测性维护。这将使无人值守称重系统达到全新的可靠性水平。