机械设备故障诊断模型完整构建流程（从数据到落地）
一、流程总览（MECE框架）
全程围绕“数据驱动-模型赋能-业务闭环”核心逻辑，每个环节输出明确成果，确保可复现、可落地（以石油天然气领域设备为例，如调压器、压缩机、抽油机等）。
二、分步详细实施（含技术细节+石油行业案例）
阶段1：需求与场景定义（明确目标，避免无的放矢）
核心目标
- 明确诊断对象：具体设备类型（如页岩油开采中的螺杆泵、城市燃气调压器）、关键部件（如轴承、密封件、阀门）
- 明确诊断需求：故障类型识别（如磨损、泄漏、卡涩）、故障定位、故障严重程度评估、预测性维护（提前N小时预警）
- 明确业务约束：数据采集成本（是否允许加装传感器）、实时性要求（毫秒级/秒级诊断）、部署环境（边缘设备/云端）、误报率要求（≤1%）
关键步骤
设备调研与故障分析
- 收集设备手册、历史故障记录（近3年），梳理常见故障类型及诱因（如调压器卡涩可能因介质杂质、压力波动）
- 与运维工程师访谈，明确“关键故障”（影响安全生产、维修成本高的故障，如压缩机轴承断裂）
- 输出《设备故障清单》，包含：故障类型、发生概率、影响范围、典型特征（如振动异常、温度升高）
目标量化定义
- 分类任务：故障识别准确率≥95%、故障类型覆盖≥8种（如调压器的卡涩、泄漏、超压、密封失效等）
- 回归任务：故障严重程度预测误差≤5%（如磨损量预测）
- 预测任务：提前预警时间≥24小时（针对慢性故障）
方案初步规划
- 确定数据采集方式（现有传感器/新增传感器）、数据类型（振动、温度、压力、声音等）
- 确定模型技术路线（传统机器学习/深度学习）、部署方式（边缘计算盒/工业云平台）
- 输出《故障诊断项目计划书》，明确里程碑节点（如数据采集完成时间、模型验证完成时间）
输出物
- 《设备故障清单》
- 《故障诊断目标量化说明书》
- 《项目计划书》
阶段2：数据采集与预处理（数据质量决定模型上限）
核心目标
- 采集足量、高质量的“故障-正常”标签数据，覆盖全工况（如设备启停、满负荷运行、低负荷运行）
- 通过预处理消除噪声、填补缺失值，将原始数据转化为可用于建模的结构化数据
关键步骤
数据采集方案设计
- 传感器选型与部署
- 选型依据：故障特征相关性（如振动数据对应机械故障、压力数据对应密封故障）、环境适应性（高温、防爆）
- 案例（调压器故障诊断）：部署3类传感器——振动传感器（安装在阀体，采样频率10kHz，测量X/Y/Z三轴振动加速度）、压力传感器（进出口压力，采样频率1Hz）、温度传感器（阀体温度，采样频率1Hz）、声音传感器（安装在附近，采样频率44.1kHz，捕捉泄漏声）
- 部署原则：靠近故障敏感部位（如轴承附近、密封面附近），避免遮挡和干扰
- 数据采集参数设置
- 采样频率：机械故障推荐≥10kHz（捕捉高频振动特征），工况参数（压力、温度）≥1Hz
- 采集时长：正常数据≥100小时，每种故障数据≥20小时（覆盖不同严重程度）
- 工况记录：同步记录设备运行工况（如进出口压力、流量、运行时间），用于后续特征筛选
- 数据存储与传输
- 存储格式：原始数据以CSV/Parquet格式存储，标签信息（故障类型、发生时间、严重程度）单独记录
- 传输方式：边缘设备本地缓存+定时上传云端（避免实时传输带宽压力）
- 传感器选型与部署
数据采集执行
- 正常数据采集：在设备无故障、稳定运行状态下，采集不同工况（启停、满负荷、低负荷）的原始数据
- 故障数据采集：
- 真实故障数据：通过设备历史运行记录提取（需标注故障发生时间、类型）
- 模拟故障数据：在安全可控前提下，通过人工干预制造轻微故障（如调压器故意加入少量杂质模拟卡涩），采集故障演化过程数据
- 数据增强：对稀缺故障类型，通过“时间拉伸、加噪、翻转”等方式扩充数据（如振动数据加±5%的高斯噪声）
- 数据标注：
- 人工标注：由运维工程师根据故障发生时间、传感器数据异常特征，标注数据样本的标签（如“2024-05-20 10
