# 7/8/9 号机压力泛化模型结果（机组相对 + 周期相对特征）

本实验重构于 `models/generalized/`（压力算法与压力模型）+ `models/common/`（公共层）。
3 小时模型已用新代码完整复现，指标与本文件完全一致（见 `models/results/verification/verification_report.json`）。
压力算法输出位于 `models/results/pressure/`，训练样本位于 `models/datas/pressure/`，模型位于 `models/datas/artifacts/pressure/`。

目标：把 7/8/9 号机数据全部纳入，用**机组相对特征**训练共享压力模型，解决原全量模型“7 号机正常窗口被大量误报”的跨机组问题。

当前版本：`generalized_cycle_relative_v2`（在 v1 机组相对特征基础上，加入扫描器口径的周期/近期相对与趋势形态特征）。

## 一、方法

### 1. 特征演进

**v1（已弃用）**：去掉绝对油压，只用窗口内相对 + 机组归一化（`oil_*_z`）。

**v2（当前）**：v1 基础上加入周期/近期相对特征，共 22 维：

- 窗口内相对：`oil_last_relative_to_window`、`oil_range_rel`、`oil_slope_rel`、`oil_min_dev`、`oil_max_dev`、`oil_low_ratio_mean`、`oil_low_low_ratio_mean`、`running_coverage_mean`、`running_coverage_min`
- **周期/近期相对（新增）**：`oil_rel_cycle_mean/min/last`（窗口油压 / 周期基线 − 1）、`oil_rel_recent_mean/last`（窗口油压 / 近 24h 基线 − 1）、`oil_slope_rel_cycle`、`oil_decline_hours`、`oil_drawdown_cycle`、`oil_range_rel_cycle`
- 机组归一化：`oil_mean_z`、`oil_min_z`、`oil_last_z`、`oil_slope_z`

周期基线按扫描器口径计算：周期**前 3 个自然日**每日油压中位数，再取其中位数；近期基线用窗口前 24 个有效小时的稳健基线。二者都只用窗口之前/周期开始的数据，无泄漏。

特征重要度（3h v2）显示周期相对特征主导：

| 特征 | 重要度 |
|---|---:|
| oil_rel_cycle_min | 46.77% |
| oil_drawdown_cycle | 22.66% |
| oil_rel_cycle_mean | 10.25% |
| oil_rel_cycle_last | 8.24% |
| 其余 18 维合计 | 12.08% |

### 2. 机组基准

机组 `median/MAD` 只用该机组 train 划分的正常窗口计算，存 `models_*/pressure_unit_baselines.json`。仅用于 `oil_*_z`。训练正常窗口少于 24 个或 MAD=0 直接报错。

### 3. 数据与切分

- 窗口：3 小时与 6 小时各一套；标签：重叠即异常（含 1 小时“轻微”阶段，用前后小时补足窗口，不做过渡窗口降权）。
- 数据来源：复用 `datasets/pressure/hourly.csv`（`--hourly-csv`，不查库）；阶段来源 `cache/pks_scanner/evolution/润滑油压力小时阶段段.csv`。
- 切分：6.5 / 2 / 1.5，seed 20260921，事件组整体不拆，按（机组、标签）分层，并保证每机组 train 都有正常事件组。

## 二、数据范围

| 版本 | 候选（正常/异常） | train | validation | test | 事件组泄漏 |
|---|---|---:|---:|---:|---:|
| 3h | 13,805（12,789/1,016） | 9,095（8,439/656） | 2,457（2,256/201） | 2,253（2,094/159） | 0 |
| 6h | 13,710（12,507/1,203） | 8,646（7,868/778） | 2,841（2,596/245） | 2,223（2,043/180） | 0 |

异常来源：8 号机 986、7 号机 24、9 号机 6（3h）。

## 三、训练

| 版本 | 采样 | 轮数 | 早停 | 最佳轮次 | 最佳验证 logloss |
|---|---|---|---:|---|---:|---:|
| 3h | `--all-normal` | 请求 800 | 151 轮 | 101 | 0.03169 |
| 6h | `--all-normal` | 请求 800 | 150 轮 | 100 | 0.03327 |

## 四、验证集

| 版本 | 阈值 | 查准率 | 召回率 | F1 | PR-AUC |
|---|---|---:|---:|---:|---:|
| 3h | 0.862553 | 93.90% | 99.50% | 96.62% | 99.65% |
| 6h | 0.389191 | 92.45% | 100.00% | 96.08% | 97.41% |

## 五、封存测试集

### 3 小时窗口

测试集 2,253 窗口（正常 2,094、异常 159）。

| 类别 | 查准率 | 召回率 | F1 | 样本数 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 正常 | 99.86% | 99.62%（特异度） | 99.74% | 2,094 |
| 异常 | 95.12% | 98.11% | 96.59% | 159 |

综合：准确率 99.51%、平衡准确率 98.87%、macro-F1 98.17%、PR-AUC 99.61%、**ROC-AUC 0.9997**；事件召回 10/10。

分机组：

| 机组 | 正常窗口 | 正常误报率 | 异常窗口 | 异常召回 | 异常查准 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| 7 号机 | 952 | 0.32% | 10 | 70.00% | 70.00% |
| 8 号机 | 442 | 1.13% | 149 | 100.00% | 96.75% |
| 9 号机 | 700 | 0.00% | 0 | — | — |

### 6 小时窗口

测试集 2,223 窗口（正常 2,043、异常 180）。

| 类别 | 查准率 | 召回率 | F1 | 样本数 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 正常 | 100.00% | 98.92%（特异度） | 99.46% | 2,043 |
| 异常 | 89.11% | 100.00% | 94.24% | 180 |

综合：准确率 99.01%、平衡准确率 99.46%、macro-F1 96.85%、PR-AUC 99.45%、**ROC-AUC 0.9995**；事件召回 14/14。

分机组：

| 机组 | 正常窗口 | 正常误报率 | 异常窗口 | 异常召回 | 异常查准 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| 7 号机 | 937 | 0.85% | 6 | 100.00% | 42.86% |
| 8 号机 | 415 | 3.13% | 174 | 100.00% | 93.05% |
| 9 号机 | 691 | 0.14% | 0 | — | — |

## 六、规则联合辅助输出

- 3h：`models/results/pressure/压力模型辅助确认.csv`，13,805 行
  - 模型辅助确认异常 1,012、保留规则异常人工复核 4、继续观察 122、正常 12,667
- 6h：本轮未重新生成（`models/generalized/run_pipeline.py` 保留 `--window-hours 6` 参数化路径）
  - 模型辅助确认异常 1,203、继续观察 113、正常 12,394

v2 下“继续观察”从 v1 的 11,000 降到约 120，说明模型对正常窗口的疑似标记大幅减少。

## 七、版本对比

| 版本 | 特征 | 测试查准率 | 测试召回率 | F1 | PR-AUC | 8 号机正常误报率 |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| v1 3h（机组相对） | 13 | 50.91% | 70.44% | 59.10% | 57.92% | 14.93% |
| **v2 3h（+周期相对）** | 22 | **95.12%** | 98.11% | **96.59%** | **99.61%** | **1.13%** |
| v2 6h（+周期相对） | 22 | 89.11% | **100.00%** | 94.24% | 99.45% | 3.13% |
| 旧全量 6h（绝对油压） | 10 | 11.44% | 43.40% | 18.11% | 10.71% | 约 3.6%（170 个） |

**结论**：加入扫描器口径的周期相对特征后，跨机组误报和异常召回同时大幅改善。3h 与 6h 都接近完美，3h 的 F1（96.59%）略高于 6h（94.24%），6h 召回 100% 但误报更多。**推荐 3h v2**。

## 八、限制

- 周期基线依赖“周期开始前 3 天正常”的假设，与扫描器一致；若周期起始即异常，基线会偏。
- 周期相对特征本质上接近规则核心信号，模型更偏向“跨机组复现并校准规则”，而非发现规则之外的新异常，符合“辅助确认”定位。
- 7 号机测试异常只有 10 个窗口（来自 1 小时“轻微”阶段），其召回/查准数字样本弱，不作结论；9 号机测试无异常。
- 标签仍来自扫描器规则阶段，未经维修记录或人工确认，指标代表对规则标签的泛化，不是物理故障诊断能力。