Compressor/异常检测方案讨论.md

PKS 点位异常检测 —— 方案讨论稿（v0.2）

状态：待讨论，未实施。记录已达成共识 + 备选思路 + 遗留问题。

一、已确认的基础事实

• 分析单元 = (import_batch_id, YSJ_k)，30/31/32 ↔ 7/8/9 号机。
• 41 列物理量不同：温度℃ / 压力MPa / 振动mm/s / 电流A / 频率Hz / 阀位% / 转速RPM，阈值一律逐列自学习，不跨列统一。
• 剔除备用测点：YSJ 33 / 34 / 35（备用RTD、备用AI）。
• 运行状态权威来源 = 开机停机表/8号机.xls、9号机.xls（事件级日志：时间=日期，时间点=当天小数时刻，状态=开机/关机）；7号机暂无表。
• 运行状态退路（表缺失或不可信时）：YSJ_41 转速(≈995=开机) + wave_file 时间戳。
• 采样：pks_long_sample 主键 (import_batch_id, sample_time)，5s 一条；窗口 2025-04-01 ~ 2026-05-01，覆盖完整无空。
• 季节/慢水平变化处理：采用滚动参照（最近 N 个运行日的中位数 + MAD 作正常带），随季节漂移，不追坏段。

二、数据读取（性能）

• 不做逐列全量 20M 行扫描。
• 一次性服务端分钟级聚合全部启用列（AVG/MIN/MAX/COUNT + 运行标记），落 cache/，之后 38 列全部在本地分钟级序列上分析。

三、推荐方案：运行期多列异常初筛（分层）

1. 运行时间轴：解析开机停机表 → 每机运行区间；7号用 rpm/wave_file 推断；启停过渡段单独标记。
2. 点位字典：按 site_point 建 YSJ_n → 单位/描述/类别；明显标错的 unit 以实测修正；剔除 33-35。
3. 每列正常模型：只统计运行段 → 运行日指标（日水平中位数、波动跨度、日内突变强度）；滚动参照 + MAD 得季节自适应正常带。
4. 两层事件识别：
   • 慢速/水平类：日级 z 分（|z|>4 且持续若干运行日）。
   • 快速/突发类：分钟级速率/越界，该列自校准 + 滞回定界。
   • 可选补充：同点跨机差分（三台同跑时差掉环境，只留单机偏差）。
5. 排序与人工确认：每列每年出 top-N；跨机同向变化降权（判环境/负荷），单机单独优先；前端高亮原始曲线；人工标注回写，坏段不进正常模型。

四、备选/待议：时间窗口无监督模型

• 结论：能做但不能靠它抵抗季节。季节鲁棒性取决于“参照”：
  • 无参照（学全量分布）→ 扛不住季节；
  • 全局最近邻 → 夏季窗口会被去年同期掩护，反而漏检；
  • 局部/近期参照 + 先季节去趋势 → 扛得住快变。
• 慢漂移在统计上无法与“合法慢变化”区分，换任何无监督模型也一样，需外部参照或标注兜底。
• 纯无监督的坑：间歇运行需先按运行态硬分割；38 列异质需标准化/分组；分数不可解释、无天然段边界、需滞回定界；超参校准成本高。
• 建议角色：作为组合层（对“去趋势残差 + 每列统计量”做多测点联合异常检测 + 排序），不是季节与运行态问题的替代品。

五、遗留问题（下次讨论）

1. 开机后过渡段（爬坡）算正常物理还是异常候选？建议：稳态分析排除，启动特性单独一条。
2. 8号机窗口内仅约 96 天开机（长停偶开），确认是真实工况还是采集问题（决定“正常模型”可学多少运行日）。
3. 初筛范围：38 列全含，还是先温度+压力两类跑通？
4. 输出形态：事件库 + 每列 top-N 清单/图表，还是整表 excel？
5. 人工标注回写是否第一版就纳入闭环？
6. 是否需要先解析 8/9号 正式运行区间、7号 rpm 推断区间并做一致性核对，再进入建模？

六、2026-09 初步故障特征观察记录

目的：先记录人工对维修事件附近数据的浅观察，不作为最终故障结论。观察范围严格限定在已知机组、有限故障前后时间窗口；没有对亿级/千万级表做全量查询。

重要限制：本轮实际统计主要使用 pks_long_sample 的 5 秒数据；尚未系统读取对应 wave_file 的压力功图，也尚未读取 wave_sample_one 中的高频压力/振动单周期数据。因此下面关于功图形状的内容只是下一步观察方向，不是本轮已验证结论。

6.1 润滑油压力低

代表事件：8 号机，2025-10-30、2025-10-31、2025-11-01。

数据：pks_long_sample，import_batch_id=31；YSJ_5 为 8 号机润滑油压力，YSJ_41>0 作为运行判断。

观察到的变化：

• 2025-10-23 油压日均约 0.437；
• 2025-10-24～10-29 逐步下降到约 0.360；
• 2025-10-30 故障相关日期出现明显波动，最小值接近 0；
• 2025-10-31 运行期间油压继续处于低位；
• 故障前约一周存在连续下降趋势，不是单个采样点突然掉落。

当前判断：这是本轮四类故障中最清楚的 PKS 特征。初步可描述为：

稳定运行期油压持续下降 + 波动范围扩大 + 故障临近时出现低压/接近零值

注意：停机后的油压低值不能作为故障特征；油压还应结合转速、油温和负荷进行判断，不能直接使用固定阈值。

6.2 气阀故障

代表事件：

• 7 号机，2025-08-08，在线振动异常，后发现气阀污染严重；
• 7 号机，2025-10-07，链轮端振动高报警，后更换一级排气阀阀片；
• 8 号机，2025-02-17，回流调节阀偏差故障。

数据：本轮主要使用 pks_long_sample 的振动、压力和阀位字段；没有读取对应 wave_file 功图。

7 号机 2025-10-07 事件的 PKS 观察：

• 10-04～10-05 联轴器端/链轮端振动较稳定；
• 10-06 两侧振动上升；
• 10-07 故障当天链轮端振动最大值约 9.895，联轴器端最大值约 7.25；
• 平均值的变化没有最大值和波动范围那么明显。

当前判断：气阀故障可以先关注：

某侧振动升高 + 振动峰值/波动范围扩大 + 对应气缸功图吸排气过程异常

但本轮尚未验证功图，因此“气阀导致的功图形状特征”仍待查看。不能把所有气阀故障都归纳成同一种振动模式。

6.3 活塞故障

代表事件：8 号机，2025-12-06，活塞开裂；维修措施包括更换活塞体、活塞杆、活塞环和支撑环，备注有振动报警。

故障日前几天停机，但向前查到最近运行段为 2025-10-22～2025-11-05。

观察到的变化：

• 10-23～10-29 基本连续运行；
• 10-30 以后运行变得不完整，出现多次运行/停机；
• 10-23～10-30 链轮端振动最大值大约 3.7～4.2；
• 11-04～11-05 链轮端振动最大值升至约 8.2～8.5；
• 链轮端振动平均值没有同步大幅上升，表现更像间歇性冲击峰值；
• 排气压力在个别日期有变化，但没有得到持续单调下降的证据；
• 油温在后期较高，但受停机/重新启动影响，暂不能直接归因于活塞故障。

当前判断：这个案例支持一个初步方向：

故障前运行不稳定 + 链轮端振动峰值突然增加 + 平均值不一定明显增加

这更像机械部件的间歇性冲击，应重点回看 2025-11-04、11-05 的振动峰值对应时刻及其附近功图。当前还不能证明所有活塞故障都有该模式。

其他活塞事件：7 号机 2025-01-10、9 号机 2026-01-18，在本次限定查询范围内没有找到有效故障前运行段，因此只能标记为“故障记录存在但运行数据不足”，不能当作“没有特征”。

6.4 十字头故障

代表事件：8 号机，2026-03-10，更换十字头；备注为“8 号机 4000 小时保养”，同时涉及三级气阀盖垫。

故障日前停机，向前查到最近运行段为 2026-01-10～01-13。

观察到的变化：

• 01-10～01-13 有运行数据；
• 联轴器端振动平均约 3.0～3.5，最大约 3.7～3.9；
• 链轮端振动平均约 2.8～2.9，最大约 3.2～3.9；
• 没有看到类似活塞案例中链轮端 8 以上的冲击峰；
• 没有观察到维修前振动持续上升或排气压力明显失稳。

当前判断：本案例暂时没有支持“十字头故障特征”的证据，并且这条记录可能是计划保养，而不是运行中发生的明确十字头故障。应暂时标记为：

十字头相关维修/保养，故障证据等级低

如果以后找到明确的十字头损坏、间隙异常、断裂或振动报警记录，应重点检查链轮端冲击峰、两端振动差值、重复性和维修后是否消失。

6.5 四类故障当前证据等级

类型	当前结果	证据等级
润滑油压力低	故障前一周油压持续下降，临近故障时低压波动	较高
气阀故障	振动峰值和波动范围可能增加，功图尚未核查	中等
活塞故障	8 号案例出现运行不稳和链轮端冲击峰，功图尚未核查	中等偏低
十字头故障	当前案例无明显故障前趋势，且可能是计划保养	低

七、关于本轮分析方法的记录

本轮不是把所有数据加载出来，而是先利用维修记录缩小搜索范围：

1. 先确定故障设备和故障日期；
2. 将设备映射到 import_batch_id；
3. 只查询该批次在有限日期范围内的 pks_long_sample 主键区间；
4. 按天聚合运行时长、均值、最小值、最大值；
5. 先用 YSJ_41>0 去掉停机数据；
6. 只对出现变化的日期再缩小到具体时间点；
7. 最后才考虑根据具体 wave_file_id 读取 wave_sample_one。

这是一种“故障事件锚定 + 时间窗口缩小 + 运行状态过滤 + 统计摘要 + 少量明细复核”的方法，适合千万级数据，不需要全表扫描。

八、下一步分析计划（暂不进入训练）

8.1 先补看 wave_file 功图和高频振动

本轮没有系统观察：

• wave_file 对应的压力功图；
• wave_file 对应的十字头/机械振动高频波形；
• wave_sample_one 中的单周期形状。

下一步不按日期扫描 wave_file，而是：

1. 先从 PKS 异常峰值的具体时间点找少量匹配的 wave_file；
2. 根据 wave_file.id 读取 wave_sample_one；
3. 每个事件只选少量代表样本：正常、异常前、异常峰值、维修后；
4. 对比同一气缸/测点的功图或振动周期；
5. 重点确认活塞与气阀的差异是否真的存在。

8.2 先做“故障特征观察表”，不要马上做模型

每个事件先记录：

故障类型
设备/气缸/测点
故障日期
最后稳定运行段
故障前异常开始时间
异常点位
异常是均值、趋势、波动还是峰值
是否只发生在一个气缸/一侧
功图是否同步异常
维修后是否恢复

8.3 关于长期缓慢变化是否适合训练和预测

长期变化不是“不适合模型”，但不适合直接做“一条数据一个故障分类”。原因是：

• 它更像退化过程，而不是瞬时分类；
• 维修日期不是精确故障开始时间；
• 长期趋势容易与季节、负荷、运行小时数、传感器漂移混淆；
• 如果把故障前几周全部标成故障，标签会很粗糙；
• 如果只把维修当天标成故障，又会错过提前变化。

当前阶段应把它理解成两层问题：

1. 变化检测：某个运行变量是否持续偏离自己的近期正常水平；
2. 故障归因：这种变化更像气阀、活塞、十字头还是润滑系统。

第一层可以较早实现，第二层必须依赖更多事件和功图证据。现阶段最合适的算法不是直接训练四分类模型，而是先做：

运行状态过滤
→ 近期基线
→ 趋势/波动/峰值特征
→ 持续性判断
→ 多点位联合排序
→ 人工查看少量代表波形

对于长期变化，推荐输出“趋势和风险候选”，而不是直接输出“确定故障”。例如：

润滑油压力：连续 6 个运行日下降，风险升高
链轮端振动：P99 和峰值连续 2 个运行日增加，疑似机械冲击
功图残差：连续多个采样周期偏离近期基线，待判断气阀/活塞

只有当同一故障类型积累了多个有效运行期事件，并且能用功图、PKS 和维修结果互相印证后，再考虑监督训练。

九、运行期 PKS 故障候选扫描器（第一版）

已实现只读脚本：backend/scan_pks_fault_candidates.py。

运行方式

必须使用有限时间范围试跑；例如：

conda run -n tspulse python backend/scan_pks_fault_candidates.py \\
   --batch 31 \\
   --start "2025-10-20 00:00:00" \\
   --end "2025-11-10 00:00:00" \\
   --chunk-days 7 \\
   --output-dir cache/pks_scanner/test

正式扫描前应先使用 --limit-chunks 1 做单块试跑。脚本每个批次、每个时间块先执行 EXPLAIN，只有确认使用 pks_long_sample 的 PRIMARY(import_batch_id, sample_time) 才继续；脚本只执行 SELECT，不修改数据库。

第一版实现的内容

• 数据库端按小时聚合，Python 不接收原始 5 秒明细；
• 只按 import_batch_id + sample_time 分块；
• 每小时计算运行样本数和运行覆盖率；
• 默认只把覆盖率至少 80% 的小时用于趋势判断；
• 使用 YSJ_41>0 过滤运行状态；
• 润滑油压力使用 YSJ_5 的近期基线、下降趋势和低值偏离；
• 振动使用 YSJ_10/YSJ_11 的平均值、最大值和近期稳健基线；
• 输出“润滑油压力下降”“气阀相关振动”“活塞/机械冲击”等候选提示，不代表最终故障诊断；
• 暂不对十字头做强判定。

输出文件

默认输出到 cache/pks_scanner/：

• hourly_summary.csv：每个批次每小时一行；
• fault_candidates.csv：合并后的候选时间段，包含时间、分数、运行覆盖率和触发原因。

小范围试跑结果

使用 8 号机（batch 31）2025-10-20～2025-11-10 的 21 天范围试跑：

• 返回 504 行小时摘要；
• 生成 6 个候选段；
• 找回了 10 月下旬的润滑油压力下降候选；
• 找回了 11 月 4 日链轮端机械冲击候选；
• 这与已知 8 号润滑油压力低、活塞开裂事件附近的人工观察方向一致。

这个结果只能说明候选扫描器能够找回已知线索，不能说明规则已经具备故障诊断准确率。当前还需要：

1. 调整候选连续性和合并规则；
2. 排除启停过渡造成的峰值；
3. 找到候选时间对应的 wave_file.id；
4. 用少量 wave_sample_one 验证压力功图和高频振动；
5. 再决定是否扩展为全时间范围扫描。

十、第二轮故障特征确认结果

本轮继续只查已知故障附近的小时间窗口，按 import_batch_id + sample_time 读取 pks_long_sample；没有执行全表统计。小时聚合用于确认前一轮的日级观察是否真实。

9.1 润滑油压力低：趋势在小时级仍然成立

8 号机 2025-10-29～11-01 的小时数据表明，故障前油压不是某一个采样点偶然下降，而是运行期间逐小时降低：

• 10-29 晚间约 0.35 左右；
• 10-30 00:00～08:00 继续降到约 0.343；
• 10-30 13:00 前仍在运行，之后出现停机/状态变化；
• 10-31 重新运行后油压在 0.35～0.42 之间波动，随后再次停机；
• 11-01 只有极少运行采样，不能用于正常运行特征。

新增判断：润滑油压力低具备“小时级连续趋势 + 故障临近运行中断”的特征。但 10-30 后的停机过渡不能再作为油压故障样本。

9.2 气阀故障：振动上升和峰值出现的时间更集中

7 号机 2025-10-07 气阀故障事件的小时级观察：

• 10-04～10-05 两侧振动大多稳定在约 4.1～4.4；
• 10-06 联轴器端和链轮端平均振动逐步升到约 4.5～4.8；
• 10-07 01:00～09:00 联轴器端平均约 4.7～5.3，链轮端平均约 4.8～5.2；
• 10-07 12:00 的运行样本只剩 80 个，但链轮端最大值 9.895、联轴器端最大值 7.25；
• 排气压力总体仍在正常量级，没有看到明显的长期压力塌陷。

新增判断：该气阀案例更像“故障前数小时振动整体抬高，随后出现峰值”，但最后一个峰值所在小时运行样本很少，可能包含停机过渡。算法必须同时记录 run_n / 720，低覆盖率小时不能与完整运行小时同权。

9.3 活塞故障：确认是少数小时的链轮端冲击峰

8 号机 2025-12-06 活塞开裂，往前找到的最后运行段为 2025-11-03～11-05。

小时级新增观察：

• 11-03 15:00～20:00 处于重新运行/工况恢复阶段，不能直接当作稳定故障特征；
• 11-04 01:00 链轮端最大值约 7.36，07:00 最大值约 8.21；
• 11-04 08:00 后峰值回落，平均值也逐步下降；
• 11-05 11:00 再次出现链轮端最大值约 8.47；
• 两次冲击峰之间，链轮端平均值约 3.0～4.2，并没有持续单调上升。

新增判断：活塞案例的特征更准确地描述为：

稳定运行背景下出现间歇性机械冲击峰，峰值在不同运行日重复出现；
平均振动不一定持续升高。

这比“链轮端振动持续升高”更准确。下一步应回看 11-04 01:00、07:00 和 11-05 11:00 附近的高频波形，确认这些峰值是否具有固定周期/冲击形状。

9.4 十字头相关维修：仍无故障前证据

8 号机 2026-03-10 十字头更换，向前找到的最近运行段为 2026-01-10～01-13。

小时级数据仍显示：

• 联轴器端最大值约 3.0～3.9；
• 链轮端最大值约 2.8～3.9；
• 没有重复出现的高冲击峰；
• 没有明显持续上升趋势；
• 排气压力没有持续失稳。

新增判断没有改变：当前记录不能证明存在“十字头故障前特征”。由于维修备注是“4000 小时保养”，应将该事件视为低置信度十字头故障样本。

9.5 wave_file / wave_sample_one 高频验证状态

本轮尝试从 PKS 异常时刻直接按 point_name + sample_time 查找 wave_file，但：

• wave_file 的相关日期查询执行计划仍可能扫描约 93 万行；
• 使用当前点位名称和小时范围没有返回匹配记录；
• 因没有拿到可靠的 wave_file.id，没有继续读取 wave_sample_one，避免扩大查询。

因此截至本记录：

• PKS 的趋势、振动峰值结论已做了第二轮确认；
• 压力功图形状、十字头/机械高频振动形状仍未验证；
• 后续必须先解决 wave_file 的可靠定位键（设备编码、点位规范或已知文件 ID），再做小批量高频读取。

9.6 对后续算法的直接启示

当前四类故障不能使用同一种异常指标：

故障	更适合的初步指标
润滑油压力低	运行期油压斜率、小时/日均值、低压持续时长、波动扩大
气阀故障	振动短期抬升、峰值/P99、两端振动同步性、功图吸排气段变化
活塞故障	链轮端冲击峰、峰值重复出现、峰值与平均值分离、运行不稳定
十字头故障	需要高频机械波形、链轮端冲击、两端差值；当前证据不足

特别需要保留以下质量字段：

运行样本数 / 应有样本数
是否处于启停过渡
小时内运行覆盖率
峰值是否发生在完整运行段

否则很容易把“停机前最后一小段数据”的峰值误认为故障特征。