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2 هفته پیش | |
|---|---|---|
| .. | ||
| out | 2 هفته پیش | |
| .gitignore | 2 هفته پیش | |
| README.md | 2 هفته پیش | |
| __init__.py | 2 هفته پیش | |
| algorithm.py | 2 هفته پیش | |
| backtest.py | 2 هفته پیش | |
| config.py | 2 هفته پیش | |
| data.py | 2 هفته پیش | |
| hf_validation.py | 2 هفته پیش | |
| make_report.py | 2 هفته پیش | |
| make_transition_labels.py | 2 هفته پیش | |
| rescan.py | 2 هفته پیش | |
| scan.py | 2 هفته پیش | |
| unified.py | 2 هفته پیش | |
| 温度异常段_字段说明.md | 2 هفته پیش | |
位置:项目根目录
_tmp_temperature/。未改动models/下任何现有代码; 验证通过后再决定是否合并进models/temperature/。
把缸体温度的四类特征统一成一个检测器,输出带演化周期的事件数据:
压力、振动不参与本目录的计算。
| 文件 | 作用 |
|---|---|
config.py |
机组→批次、点位→级/缸、运行态、site_point 阈值、统一阈值 |
data.py |
小时聚合(宽表行 + 运行覆盖率) |
unified.py |
统一算法:通道异常、特征、分级、事件、演化周期 |
algorithm.py |
第一版(仅同级温差)实现,保留作对照 |
scan.py |
从数据库全量扫描 4#~9# |
rescan.py |
复用 out/pks_temperature_hourly.csv 秒级重跑(调阈值) |
backtest.py |
用 compressor_fault 温度类事件 + 通道异常回测 |
make_report.py |
生成 out/分析报告.md |
out/ |
结果、小时长表、回测表、报告 |
# 全量扫描(查库,约 6 分钟)
python3 _tmp_temperature/scan.py --device 4# 5# 6# 7# 8# 9# --output-dir _tmp_temperature/out
# 复用小时长表快速重跑(约 25 秒)
python3 _tmp_temperature/rescan.py --out _tmp_temperature/out
# 回测 + 报告
python3 _tmp_temperature/backtest.py --dir _tmp_temperature/out
python3 _tmp_temperature/make_report.py
| 文件 | 内容 |
|---|---|
温度小时特征.csv |
每小时 × 级:全部特征 + 等级/方向/类型/置信度/依据 |
温度异常段.csv |
唯一故障段表:温度事件 + 已确认高频波动,一行一段;当前 96 行 |
温度观察段.csv |
1h 观察,逐小时一行,关联后续事件 |
温度过渡段.csv |
启停/运行中过渡段(只保留 CSV,不进入页面和故障表) |
温度高频波动段.csv |
温度异常段.csv 中已确认的高频波动(47 行) |
温度高频候选.csv |
高频首轮候选 60 行,含去趋势残差、反复升降次数和是否确认 |
温度演化周期.csv |
每次开机周期 × 级 的演化汇总(“一份数据”) |
温度通道异常段.csv |
停机/通道异常、骤降、冻值、坏道 |
温度通道质控.csv |
死道/冻值/越界统计 |
同级温差特征.csv |
常开同级温差(无事件也输出) |
温度短时特征.csv |
1h/3h/6h 同级相对变化 |
pks_temperature_hourly.csv |
小时长表(点位级) |
回测_温度事件.csv |
维修事件回测(含通道异常命中/同日命中) |
分析报告.md |
结果与阈值说明 |
# 过渡段 CSV 单独生成;页面不再加载过渡段
python3 _tmp_temperature/make_transition_labels.py
# 后端(8000)
cd backend && python3 -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
# 前端(已有 5173 则直接用)
cd frontend && npm run dev
# 打开
# http://127.0.0.1:5173/temperature.html
页面只读 温度异常段.csv:
特征类型=高频波动 行);共 96 条,按类型(温度事件 / 高频波动)、机组、级、阶段、维修命中、温度事件命中筛选。
过渡段只保留 温度过渡段.csv,不进入页面和确认事件。
标签接口:/api/temperature-transition/labels
波形接口:/api/temperature-transition/series?key=event:0(5 秒粒度、前后各 6h)
列表标注:维修命中/未命中(compressor_fault,前 7 天~后 1 天)、温度事件命中/未命中(温度异常段.csv)、观察命中/未命中(温度观察段.csv)
维修命中 目前 25/96。
字段和取值域见 _tmp_temperature/温度异常段_字段说明.md。
图上方固定显示:维修命中(命中时)、阶段触发依据(不占列表);关联通道异常不再显示。
图内画出:各级缸温、级差/同级偏高/同级偏低、运行状态、累计运行小时/转速、机身振动、排压、调节阀等。
高频波动标签额外显示小时标准差、基线标准差、波动倍数和 z。
YSJ_41>0;4# 用累计运行小时 YSJ_31(+1/h=运行、0=停机,机身振动/进气压力兜底);5#/6# 用 2/4 信号(一级排气压力、一级进气压力、机身振动、调节阀开度)。停机/通道异常,不参与故障。温度高频候选.csv,确认后才进入事件;6h 单缸相对抬升(单缸 3/4.5/6℃、整级 6h 抬升在 ±3℃ 内、持续 ≥2h)并入事件;已有持续偏高事件保持原类型;整级共同抬升只作特征。观察 不报警,只做提示。