（西南石油大学，第十二届泰迪杯特等奖案例）
一、案例背景与目标
1.1 问题背景
在制造业中，生产线设备故障可能导致以下问题：
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停机损失：每小时停机成本可达数万元（视行业而定）。
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资源浪费：人工排班不合理导致高技能员工闲置或低效分配。
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安全隐患：未及时预测的故障可能引发安全事故。
1.2 核心目标
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故障自动识别
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实时监测设备状态，预测故障类型（如机械磨损、电路故障）及发生时间（精确到小时）。
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要求模型准确率 >90%，误报率 <5%。
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人员动态优化
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基于故障预测结果，自动生成排班表，确保高技能员工优先处理高优先级故障。
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目标：停机时间减少30%，人力成本降低15%。
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二、技术路线与核心步骤（深度拆解）
2.1 数据采集与预处理
2.1.1 数据来源
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传感器数据（频率：1条/秒）
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温度（单位：℃）
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振动幅度（单位：mm/s²）
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电流波动（单位：A）
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压力（单位：MPa）
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历史维修记录（结构化表格）
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故障代码（如F001代表轴承磨损）
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维修时长、更换部件、维修人员技能等级。
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排班表数据
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员工ID、技能标签（如“电气维修LV3”）、可用时间段。
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2.1.2 数据清洗实战
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缺失值处理
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场景1：传感器短时断连（<5分钟）→ 线性插值填补。
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场景2：长时间断连（>30分钟）→ 结合同类型设备同期数据填充（需验证数据分布一致性）。
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异常值检测
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方法1：基于物理阈值（如电流超过额定值200%视为异常）。
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方法2：孤立森林（Isolation Forest）算法识别统计异常。
python
from sklearn.ensemble import IsolationForest iso = IsolationForest(contamination=0.01) # 假设异常数据占比1% outliers = iso.fit_predict(sensor_data) sensor_data_clean = sensor_data[outliers == 1] -
2.1.3 特征工程（核心部分）
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时域特征
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均值、方差、偏度、峰度。
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过零率（Zero-Crossing Rate，反映信号波动频率）。
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频域特征
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傅里叶变换（FFT）提取主频成分的能量占比。
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小波变换（Wavelet Transform）捕捉瞬态特征。
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滑动窗口统计
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窗口大小：10分钟（600个数据点）。
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计算窗口内最大值、最小值、线性拟合斜率。
python
# 滑动窗 -