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1. 用**未来/新采集**的密集段（4/6 号机与 7/8/9 持续运行 + 有维修记录）做验证；
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2. 稳定 `n_comp`（限制拟合区间、最小样本）；
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3. 将“同级偏差 + 双腔差”的长期基线与 evolution 段联合，做多证据互验与偏离报警。
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+# 附录：方法总览与总结
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+## A. 名词解释
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+| 名词 | 含义 |
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+| 功图（示功图） | 气缸一个压缩循环内的“压力–曲柄转角 / 压力–容积”曲线，反映吸气、压缩、排气、膨胀四过程 |
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+| `wave_file` | 高频波形文件记录，每测点约 15 分钟一条；字段含 `point_name/device_part/measurement_type/sample_time/rpm` 等 |
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+| `wave_sample_one` | 每条 `wave_file` 对应的**一个首周期**采样点：`sample_index, signal_value(压力), second_value(键相触发)`；约 1540 点 |
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+| `wave_sample` | 全量采样表，本项目**基本为空**，实际用的是 `wave_sample_one` |
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+| 键相/触发 | `second_value>=30` 的脉冲；8 个脉冲/转，较宽的那个是 0° 标记 → 一周期≈60 ms（≈996 RPM）、25.6 kHz |
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+| 缸 / 级 | 该机 6 缸按压缩级串联：**一级=2/4/6、二级=3/5、三级=1**，压力逐级升高 |
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+| 盖侧 / 轴侧 | 同一缸两个腔的测点（压力盖侧、压力轴侧），**可互换互补** |
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+| `P_s` / `P_d` | 吸气平台压力 / 排气平台压力 |
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+| `pressure_ratio` | 压比 = `P_d / P_s`（单腔的压缩能力） |
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+| 指示功 | 一圈内 `∮P dV`（算在气体上的净功） |
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+| 等熵效率 `efficiency` | 理想等熵功 / 实际指示功，<1 合理，实测 0.68~0.89 |
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+| `n_comp` | 压缩线多变指数（拟合 logP–logV 斜率），不稳定 |
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+| peer 相对 | 同一“级 + 侧”内，各缸相对其它缸中位数的偏差（消工况） |
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+| 双腔差 | 同一缸“盖侧 − 轴侧”的差（活塞/窜气类故障会两侧不对称） |
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+| 自身基线 z | 本测点相对自己近期中位数/MAD 的稳健 z（看时间趋势） |
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+| MAD | 中位数绝对偏差，稳健尺度 |
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+| dead / weak / high | 通道 QC 标记：压力≈0（坏）/ 明显偏低 / 明显偏高 |
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+## B. 观察对象（故障点）
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+故障锚点来自 `7,8,9号压缩机故障汇总.xlsx`，逐事件查功图：
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+| 机组 | 日期 | 类型 | 故障前是否有功图 |
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+| 7 号机 | 2025-01-10 | 活塞（一级3#缸，笔误） | ❌ 无 |
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+| 7 号机 | 2025-08-08 | 气阀（污染） | ✅ 2025-07-25~27 |
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+| 7 号机 | 2025-10-07 | 气阀（一级排气阀阀片） | ❌ 2025-10 无，最近 07-27 |
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+| 7 号机 | 2026-05-21 | 气阀（进气阀组油压管） | ✅ 2026-05-07~21（连续） |
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+| 8 号机 | 2025-02-17 | 气阀（阀片） | ❌ 数据 2025-03 才开始 |
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+| 8 号机 | 2025-12-06 | 活塞（开裂） | ❌ 故障前无 |
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+| 8 号机 | 2026-03-10 | 十字头 | ❌ 故障前无 |
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+| 8 号机 | 2026-03-29 | 气阀（一级进气滤网） | ⚠ 仅 2026-03-16~20 |
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+| 8 号机 | 2026-04-01 | 气阀（阀片/弹簧/缓冲片） | ⚠ 仅 2026-03-16~20 |
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+| 9 号机 | 2026-01-18 | 活塞（三级活塞杆断裂） | ❌ 数据 2026-01-30 才起 |
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+涉及的测点：7/8/9 号机 × 6 缸 × {盖侧, 轴侧}（共 35~36 个压力测点）。
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+## C. 用过的方法、原理与结果
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+1. **稳健平台检测（Otsu 双峰）**
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+ - 原理：对一周期压力做直方图，用 Otsu 找双峰分界，分别取低压/高压簇中位数作 `P_s/P_d`。
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+ - 结果：同段内稳定，是后续所有特征的基础；比“分位数”更抗噪。
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+2. **物理相位对齐 + 指示功/等熵效率**
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+ - 原理：用曲柄连杆几何把转角换算成容积 `V(θ)`；在整转内搜索使 PV 环面积（指示功）最大的曲柄偏移，再用等熵理想功算效率。
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+ - 结果：`efficiency` 合理（0.68~0.89）；`n_comp` 不稳定（部分为 0/负），不宜作主特征。
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+3. **通道 QC（按级）**
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+ - 原理：以“同级的期望排气压力”为基准，把明显偏离的测点标记为 dead/weak/high 并排除。
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+ - 结果：发现 **8 号机六缸盖侧 dead、7 号机四缸盖侧 dead、7 号机六缸盖侧 weak** 等；修正了“三级一缸天然高压被误判 high”的跨级错误。
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+4. **三种归一化对照（`analyze.py`）**
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+ - 同级（peer）/ 双腔（chamber）/ 自身（self），用于消工况。
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+ - 结果：证明 8 号机 2026-03 的大偏离是**工况级**（同级与双腔同步移动）；四缸轴侧为**单侧配置变化**。
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+5. **修前 / 修后同级对照（`repair_compare.py`）**
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+ - 原理：对比维修前段与维修后段的 peer 相对值，找“维修后恢复”的缸。
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+ - 结果：8 号机 2026.3.29/4.1 仅四缸轴侧显著（+30.9%→+13.4%）；7 号机两个气阀事件无恢复特征；活塞事件无故障前段。
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+6. **波形形状 / 归一化相位剖面（`shape_analysis.py`）**
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+ - 原理：PV 环对齐 + 平台归一化，得到与工况无关的 P–θ 形状；比较修前/修后、同级、双腔的 L2 距离。
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+ - 结果：7 号机两气阀、8 号机一级二/四缸形状**极稳（L2≈0.05~0.8）**；唯一大变化是三级一缸（负荷耦合）。**无单缸形状畸变**。
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+7. **突发跳变检测（`trend.py`）**
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+ - 原理：自身基线与 peer 相对的“按天跳变”，阈值取 MAD 的若干倍。
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+ - 结果：跳变集中在 8 号机 2025-03-17/18、05-01~03 等**工况切换日**，多缸同步，非单缸故障。
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+8. **长窗口慢趋势（`trend.py` slow_trends）**
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+ - 原理：数月、每点每天多条，按天中位数做线性回归，找缓慢漂移。
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+ - 结果：7 号机六缸盖侧 p_discharge 从 ~1.9 骤降到 ~0.81（**单侧传感器失效**）；9 号机全缸同步漂移（**负荷**）；8 号机一缸（负荷）/四轴（配置）。
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+9. **全事件慢漂移自动扫描（`event_scan.py`）**
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+ - 原理：对每个维修事件回看 120~180 天，计算 peer 相对/自基线的漂移量并用 MAD 归一化、按强度排序。
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+ - 结果：多数事件**数据不足**；7 号机 2026-05-21 只有六缸盖侧（传感器）；7 号机 2025-08-08 的“漂移”实为 **二缸盖侧传感器卡死**（2025-04-30~06-11 卡在 13.3 MPa，后恢复 1.69）。**未见气阀/活塞缸级漂移。**
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+## D. 为什么活塞事件“数据不足”
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+按 `wave_sample_one` **直接计数**（不是抽样）确认：
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+- **7 号机 2025.1.10 活塞**：窗口 2024-12~2025-02 内 `wave_file` **0 条** → 完全没有采集。
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+- **8 号机 2025.12.6 活塞**：窗口 2025-10~12 内 `wave_file` 521 条，但 `wave_sample_one` **0 条** → 有功图文件但**未生成首周期**（机器停机 / 采集处理缺口）。其后一直无数据到 2026-03。
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+- **9 号机 2026.1.18 活塞**：`wave_file` 与 `wave_sample_one` 都**从 2026-01-30 才开始**（事件后 12 天）→ 故障前无。
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+根因：`wave_sample`（全量）整表基本为空，真正存数据的是 `wave_sample_one`；而这三段时间 `wave_sample_one` 要么为空、要么在故障之后才开始。对比气阀事件（如 8 号机 2026-03 有 535 个文件），所以出现“气阀有、活塞没有”的差异，属**采集期差异**，不是分析漏看。
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+## E. 总体结论
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+- 工具链已完备：稳健平台、相位对齐/等熵效率、按级通道 QC、同级/双腔/自身三种归一化、修前修后对照、波形形状、突发跳变、长窗口慢趋势、全事件扫描。
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+- 方法对**缓慢/阶跃变化是敏感的**：稳定抓出了两处**传感器故障**（7 号机六缸盖侧骤降、二缸盖侧卡死 13.3 MPa）以及一处**年度配置变化**（8 号机四缸轴侧排序反转）。
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+- 但在**现有功图数据**上，**没有找到可归因于气阀/活塞、且只在单缸出现的故障特征**；已有较大变化均被解释为工况、配置或传感器问题。
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+- 主要制约：活塞事件故障前无 `wave_sample_one`；气阀事件多为突发或数据有长缺口。
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