注意:本文件是“模型辅助确认”方向的后续方案记录,尚未实现。 规则侧(压力/振动算法)的实时扫描与告警落库已经实现,见
全量与实时运行及告警落库.md(models/realtime_service.py,每 5 分钟写入compressor_alarm)。两者不要混淆。
本文件记录把泛化模型接入 backend/scan_pks_fault_evolution.py 实时检测的改造方案。当前只做方案记录,代码实现和阈值标定后续再讨论。
cache/pks_scanner/evolution/润滑油压力小时阶段段.csv(结构不变)。1. 读取最新原始采样数据(沿用扫描器的读取口径)
2. 聚合当前自然小时(YSJ_41>0 判运行,运行覆盖率≥0.80)
3. 更新该机组有效运行小时序列、周期与周期基线
4. 执行现有压力小时规则,更新/合并异常阶段
5. 若该运行周期已有 ≥3 个有效小时:
取最近 3 个有效小时生成窗口(窗口结束小时 = 当前最新有效小时)
用与训练完全相同的特征函数计算特征
调用 XGBoost 压力模型 + KNN 压力相似度
6. 按 设备 + 批次 + 窗口结束小时 关联规则小时/阶段
7. 输出规则结果 + 模型确认动作
build_datasets.py 的压力特征函数(周期基线、近期 24h 基线、回撤、连续下降小时数等)抽成共享模块,训练与实时共用,避免口径漂移。*_z 的 median/MAD)从 models/datas/artifacts/pressure/pressure_unit_baselines.json 加载。cache/pks_scanner/evolution/润滑油压力小时阶段段.csv。models/results/pressure/压力实时确认.csv机组 + 批次 + 窗口结束小时;15 分钟 tick 内更新同一行,不重复追加。联合判断沿用 PKS润滑油压力与振动算法说明.md 10.5 的状态:
数据不足 / 规则正常 / 模型疑似异常 / 模型辅助确认 / 规则与模型不一致
优先级:
阈值(概率、相似度)必须在独立验证集上确定,不能凭经验固定;当前离线 3h 压力模型验证阈值约为 0.8626,仅作参考。
机组 + 批次 + 阶段开始小时 作稳定主键,每次 tick 对受影响的周期重算阶段后原地 upsert;未结束阶段标“进行中”。润滑油压力小时阶段段.csv 现有列结构。