# 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 |
| `service/` | 实时服务定时脚本：`mac/`（launchd）、`linux/`（systemd）、`windows/`（schtasks） |
| `migrations/` | 数据库结构变更 SQL（如 `alarm_des` 扩到 4000） |
| `scan_all.py` | 全量扫描（压力+振动），按设备号输入，结果可存本地或数据库 |
| `realtime_service.py` | 实时扫描（`--once` / `--loop` / `--simulate`），结果合并写入 `compressor_alarm` |

## 设备号输入

算法与扫描统一使用 `--device 7# 8# 9#`（默认 `7# 8# 9#`），设备通过
`compressor_data_import.directory_path` 解析到 PKS 导入批次。`4#/5#/6#` 暂不纳入。
算法内部仍按 `批次` 分组，因此本地全量结果与历史 CSV 逐字节一致。

## 全量运行

```bash
# 本地：自动查询起止时间（floor(最小)..floor(最大)+1h），先清理旧中间/结果再生成
python models/scan_all.py --device 7# 8# 9# --store local

# 数据库：本地结果与中间文件照常生成，并额外把最终段写入 compressor_alarm
python models/scan_all.py --device 7# 8# 9# --store db

# 也可显式指定时间，或复用已缓存小时中间表
python models/scan_all.py --start "2025-01-01 00:00:00" --end "2026-09-01 00:00:00"
python models/scan_all.py --hourly-csv models/datas/hourly/pks_hourly_full.csv
```

数据库存储映射（表 `compressor_alarm`）：

| 结果 | device_code | device_part | device_point | alarm_type | alarm_level |
|---|---|---|---|---|---|
| 压力段 | `7#` | `润滑油压力` | `YSJ_5` | `润滑油压力故障` | 压力阶段 |
| 振动段 | `7#` | 按 `最强异常侧` 取 `联轴器端振动` / `链轮端振动` | 对应 `YSJ_10` / `YSJ_11` | `振动故障` | 振动阶段 |

`alarm_des=阶段触发依据`（≤4000）、`alarm_info_json`=对应 CSV 行 JSON、`status=1`。
全量写库会先删除所选设备的历史压力/振动告警再插入。

## 实时运行

```bash
python models/realtime_service.py --once                 # 单次
python models/realtime_service.py --loop --interval 300  # 每 5 分钟（命令行定时）
```

- 窗口：`end = min(floor(now), floor(最新数据)+1h)`，`start = end - 45 天`。
- 合并：同 `(设备, 类型, 等级)` 且时间重叠或间隔 ≤6h 的段合并为一条，
  同一等级连续段不会因跨小时或“最强侧”切换被拆开；等级变化保留为不同行，
  合并时 `device_part/device_point` 更新为最新 `最强异常侧`。
- 定时服务安装/卸载见 `models/service/README.md`。
- 冒烟测试：`python models/realtime_service.py --simulate "2026-02-03 20:00:00,2026-02-04 00:00:00"`（默认结束后回滚）。

## 复现（3 小时）

```bash
# 1) 算法扫描结果
python models/scan_all.py --device 7# 8# 9# --store local

# 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（含 compressor_alarm 对应关系）
python models/common/verify.py --with-db
```

`--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 --with-db` 会比对：

- 5 个扫描结果 CSV 与 `models/datas/reference/` 逐字节一致；
- 数据库全量重跑与缓存一致；
- 压力/振动 3h 模型指标与文档一致（阈值 `0.862553`/`0.916630`，异常 F1 `96.59%`/`71.43%`，事件召回 `10/10`、`4/4`）；
- `compressor_alarm` 行数与参考 CSV 对应（压力 72、振动 25，共 97）。

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。