# PKS models —— 压力/振动算法与模型重构

本目录把原先合并在一起的 PKS 故障算法与泛化模型拆开、规范化重排，是本项目
压力/振动算法与模型的唯一实现。原 `backend/model_assistant_generalized/` 已删除，
其逻辑与文档已全部迁入本目录；`backend/scan_pks_fault_evolution.py`（合并版扫描器）
保留作为历史参照。

## 目录

| 目录 | 内容 |
|---|---|
| `common/` | 公共层：数据库连接、报警阈值、小时聚合、数据查询、稳健统计、CSV 输出、窗口切分、训练/评估/推理、自动校验 |
| `generalized/` | **压力算法 + 压力模型**：`pressure_algorithm.py`、`features_pressure.py`、`build_datasets.py`、`split_datasets.py`、`train_model.py`、`evaluate_model.py`、`infer_and_combine.py`、`run_pipeline.py` |
| `vibration/` | **振动算法 + 振动模型**：与 `generalized/` 对称 |
| `datas/` | 中间数据与训练数据：`hourly/`（小时中间表）、`pressure/`、`vibration/`（窗口样本）、`artifacts/`（训练产物）、`reference/`（golden 基准） |
| `results/` | 算法扫描结果与模型测试结果：`common/`、`pressure/`、`vibration/`、`verification/` |
| `markdown/` | 文档：压力算法、压力模型、振动算法、振动模型、模型辅助确认方案 |
| `scan_all.py` | 一次运行压力+振动扫描并缓存小时中间表 |

## 复现（3 小时）

```bash
# 1) 算法扫描结果（复用已缓存小时中间表，逐字节对齐 golden）
python models/scan_all.py --hourly-csv models/datas/hourly/pks_hourly_full.csv

# 或从数据库全量重跑并缓存小时中间表
python models/scan_all.py --save-hourly

# 2) 压力模型 3h：build -> split -> train -> evaluate -> infer
python models/generalized/run_pipeline.py --window-hours 3

# 3) 振动模型 3h
python models/vibration/run_pipeline.py --window-hours 3

# 4) 自动校验（算法 CSV、数据库全量重跑、模型 3h 指标）
python models/common/verify.py
```

`--window-hours 6` 的参数化代码路径保留，但本轮不重新生成 6h 产物。

## 校验基线

`python models/common/verify.py` 会比对：

- 5 个扫描结果 CSV 与 `models/datas/reference/` 逐字节一致；
- `models/results/verification/db_parity.json` 显示数据库全量重跑与缓存一致；
- 压力 3h：阈值 `0.862553`、异常 F1 `96.59%`、事件召回 `10/10`、分机组正常误报率 `0.32%/1.13%/0.00%`；
- 振动 3h：阈值 `0.916630`、异常 F1 `71.43%`、事件召回 `4/4`、分机组正常误报率 `0.00%/0.71%/0.13%`。

报告写入 `models/results/verification/verification_report.json`。

## 标签来源

模型标签来自算法扫描结果（`润滑油压力小时阶段段.csv` / `振动异常段.csv`），
指标衡量的是对规则标签的泛化一致性，不等同于物理故障诊断。