无法直接通过单条 SCPI 命令查询或读取“校准后输出电压的长期稳定性与老化效应的关系”。
这和之前讨论的稳定性、校准有效期等问题类似：这种“关系”属于器件物理特性的宏观统计规律，并不会作为实时计算值存储在电源固件中。要实现这一关系的评估，必须采用 “SCPI 读取基础数据 + 外部长期采样 + 数学分析” 的间接方案。
具体实现路径如下：
获取“老化时间”基准（通过 SCPI）
利用 SCPI 指令读取最后一次校准的日期，以此作为老化计时的起点(若从未校准过，则参考出厂日期或上电时长 *IDN?结合 DIAGNOSTIC:LOG:READ?里的上电小时数)：
CALibration:DATE?：返回上次校准日期(格式如 "April 22. 2011"或 "2023.06.15")。
结合当前系统时间，计算出校准后的天数或月数(即老化时长)。
获取“长期稳定性”数据（通过 SCPI + 长期记录）
长期稳定性通常指输出值在长时间(小时、天、月)内的慢漂移。
在设定的输出电压点(如 SOUR:VOLT 50)开启输出。
编写脚本，以较低频率(如每 1 小时或 1 天一次)定时发送 MEAS:VOLT?或 MEAS:VOLT:DC?读取实际输出电压。
将每次采样的时间戳和电压值记录下来(存入 CSV 或数据库)。
分析“关系”（外部数据处理）
拿到“老化时间轴”上的“输出电压漂移数据”后，在外部(如 Python, Excel, MATLAB)进行计算：
漂移量：计算相对初始值的偏差 (Vmeas−Vset)/Vset。
关系曲线：以“校准后经过的时间(老化)”为 X 轴，以“输出电压漂移量(稳定性指标)”为 Y 轴，绘制散点图或拟合曲线。
老化效应速率：计算单位时间内的漂移量(如 ppm/年)，即可量化该电源在这个功率点的老化效应。
总结：SCPI 负责提供“时间戳”(校准日期)和“瞬时电压值”(采样点)，而“长期稳定性与老化效应的关系”需要你通过长时间的自动化监测脚本采集数据后，在外部自行做数据拟合与趋势分析来得出。
