vviiishu/Sensor-Fault-Detection

# 传感器故障检测 ## 项目概述 本项目实现了一个用于检测传感器数据故障的机器学习 pipeline。出现故障的传感器可能会产生误导性信息，从而影响系统的可靠性、安全性和效率。该系统自动化了数据摄入、预处理、模型训练和预测，以实时或从历史数据中识别异常或故障。它被设计为模块化、可复现且随时可部署的。 ## 功能特性 - 数据摄入：加载并预处理原始传感器数据，用于训练和推理 - 模块化 Pipeline：基于配置驱动的训练、评估和预测工作流 - 故障检测：对传感器读数中的异常进行分类或检测 - 模型持久化：保存训练好的模型供未来使用 - 日志与错误处理：确保可靠性和可追溯性 - 随时可部署：支持与 API 或 dashboard 集成 ## 技术栈 - 语言：Python - 机器学习：scikit-learn, pandas, numpy - 可视化：matplotlib, seaborn - 模型持久化：pickle / joblib - 部署：Flask / FastAPI（如果启用） ## 安装与设置 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/vviiishu/Sensor-Fault-Detection.git cd Sensor-Fault-Detection 2. 创建并激活虚拟环境 python -m venv venv venv\Scripts\activate # 在 Windows 上 source venv/bin/activate # 在 Mac/Linux 上 3. 安装依赖 pip install -r requirements.txt ## 如何运行该项目 - 训练模型 python src/model_trainer.py - 对新数据进行预测 python src/prediction_pipeline.py --input_file data/new_sensor_data.csv - 启动 API 进行部署（如果启用） python app.py 然后在浏览器中打开 http://127.0.0.1:5000 或使用 Postman ## 性能指标 - 准确率：~92% - 精确率：~90% - 召回率：~88% - F1-score：~89% （指标可能会根据数据集和重新训练的情况有所变化） ## 未来改进 - 增加对实时流式数据的支持 - 尝试针对时间序列传感器的深度学习模型（LSTM/GRU） - 集成监控 dashboard 以实现实时故障检测

标签：Apex, ML Pipeline, MongoDB, REST API, scikit-learn, 异常检测, 机器学习, 逆向工具, 预测性维护