云端设备健康监控预测建模

19/25云端设备健康监控预测建模第一部分云端设备健康监控需求分析 2第二部分预测建模方法论选择 5第三部分数据预处理和特征提取 7第四部分机器学习模型训练和验证 9第五部分模型优化和超参数调整 12第六部分预测结果可视化和解释 14第七部分预测模型性能评估 17第八部分预测建模系统的设计 19

第一部分云端设备健康监控需求分析关键词关键要点云端设备健康状态监测的必要性

1.设备故障造成的经济损失和运营中断，需要及时主动的健康监测和维护。

2.设备健康状态监测有助于优化设备维护计划，降低维护成本并延长设备使用寿命。

3.通过预测性维护，可以提前识别潜在故障，避免意外停机和灾难性故障。

云端设备健康监测技术

1.传感器技术：用于收集设备运行数据，如振动、温度、功率消耗和声学信号。

2.数据分析技术：利用机器学习和统计模型分析传感器数据，识别设备异常和预测故障。

3.云计算平台：提供强大的计算能力和存储空间，用于数据分析和模型训练。

云端设备健康监测数据来源

1.设备传感器数据：来自设备嵌入式传感器的实时数据流，提供设备运行的详细视图。

2.日志文件数据：包含设备事件、错误和诊断消息，有助于识别异常行为和故障模式。

3.操作数据：包括维护记录、故障报告和操作历史，提供设备使用和维护方面的背景信息。

云端设备健康监测模型

1.故障预测模型：利用机器学习算法分析传感器数据，预测设备故障的可能性和时间。

2.诊断模型：识别设备故障的根本原因，协助维护人员快速诊断和修复问题。

3.优化维护模型：制定预防性维护计划，基于故障预测和设备健康状态优化维护间隔。

云端设备健康监测的挑战

1.数据收集和处理：确保传感器数据的质量和准确性，并处理大量数据带来的挑战。

2.模型准确性和可解释性：建立可靠且可解释的模型，以获得对设备健康状态的准确见解。

3.运营集成：将健康监测系统与现有维护流程和运营系统集成，实现无缝操作。

云端设备健康监测的未来趋势

1.边缘计算：将健康监测能力扩展到设备端，实现实时故障检测和快速响应。

2.数字孪生：创建虚拟设备模型，用于模拟设备行为并预测潜在故障。

3.人工智能（AI）：利用先进的AI技术，增强模型准确性并自动化健康监测过程。云端设备健康监控需求分析

随着边缘计算设备的广泛部署，远程监控和管理变得至关重要，云端设备健康监控需求日益增长。

1.故障检测与诊断

*监测设备关键指标（如温度、功耗、CPU利用率等），检测异常值或超出阈值情况，及时发现故障。

*基于历史数据或专家知识，建立诊断模型，准确识别故障类型，提供指导性诊断信息。

2.健康状态预测

*利用设备运行数据和环境信息，建立预测模型，预测设备未来健康状况，提前识别潜在故障。

*提供预警机制，提前通知用户潜在问题，避免设备故障和服务中断。

3.远程维护和优化

*通过云平台远程访问设备，执行软件更新、配置调整等维护操作，提高维护效率。

*根据设备健康状态和使用情况，优化设备设置，延长设备寿命，减少维护成本。

4.数据收集和分析

*实时收集设备运行数据，存储在云端，为故障分析、健康预测和维护优化提供数据基础。

*利用大数据分析技术，从数据中提取见解，优化设备设计和运维策略。

5.设备管理

*集中管理大量设备，监控设备状态、配置信息、维护记录等。

*跟踪设备健康状况，制定维护计划，优化资源调配。

6.安全性和合规性

*确保设备与云平台之间的安全通信，防止未经授权的访问和数据泄露。

*符合行业法规和标准，如ISO27001、GDPR等。

7.可扩展性和灵活性

*随着设备数量和类型不断增加，云端健康监控平台需要具备可扩展性，支持大规模设备管理。

*平台应支持多种设备协议和接口，满足不同设备类型的监控需求。

8.用户体验

*提供用户友好的界面和直观的仪表板，方便用户监控设备健康状况和执行维护操作。

*定期提供健康报告和警报，及时通知用户设备问题。

9.成本效益

*云端健康监控平台应提供成本效益比，帮助企业降低设备维护成本，提高设备可用性。

*通过预测性维护和远程维护，减少故障停机时间，提高生产效率。

10.市场趋势

*边缘计算和物联网设备的快速增长推动了对云端健康监控解决方案的需求。

*企业越来越重视设备正常运行时间和可靠性，以维持业务连续性和客户满意度。

*云计算技术的成熟为大规模健康监控和数据分析提供了基础。第二部分预测建模方法论选择预测建模方法论选择

预测建模涉及使用历史数据来构建模型，该模型可用于对未来事件进行预测。在云端设备健康监控中，预测模型可用于预测设备故障或性能下降。

选择预测建模方法论时需要考虑以下因素：

*数据的性质：数据是否是时间序列、分类还是回归数据？

*问题的复杂性：需要考虑的变量数量和变量之间的关系？

*可用的计算资源：模型是否需要大量计算资源来训练和部署？

*模型的可解释性：模型是否需要易于理解和解释？

常见预测建模方法论：

1.时间序列分析：

*适用于时间序列数据，例如设备传感器读数。

*方法包括：

*ARIMA模型：自回归积分移动平均模型，假设时间序列数据平稳或可平稳化。

*SARIMA模型：季节性ARIMA模型，考虑季节性因素。

*ETS模型：指数平滑模型，用于处理趋势和季节性。

2.回归分析：

*适用于回归数据，例如设备性能与环境因素之间的关系。

*方法包括：

*线性回归：预测变量与自变量之间为线性关系的模型。

*多项式回归：预测变量与自变量之间为多项式关系的模型。

*逻辑回归：用于分类问题的模型，预测概率事件发生的可能性。

3.决策树：

*适用于分类或回归数据，通过一系列二分划分将数据划分为子集。

*方法包括：

*C4.5：一种熵驱动的决策树算法。

*ID3：一种信息增益驱动的决策树算法。

4.支持向量机（SVM）：

*适用于分类或回归数据，通过在高维空间中找到最大间隔将数据点分隔开。

*SVM是内核函数的非线性扩展，允许它们处理非线性数据。

5.神经网络：

*适用于各种数据类型，从非线性回归到图像分类。

*神经网络是一系列层，每个层都学习数据中的特征。

*神经网络可以是人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

6.混合模型：

*结合多个预测建模方法论来提高准确性和鲁棒性。

*混合模型可以包括时间序列分析、回归分析和机器学习技术。

选择方法论的准则：

*准确性：模型的预测精度。

*鲁棒性：在不同情况下的模型性能。

*可解释性：模型的易懂程度。

*计算复杂性：训练和部署模型所需的计算资源。

*可扩展性：模型处理大量数据或新变量的能力。

通过考虑这些因素，可以为云端设备健康监控选择最合适的预测建模方法论。第三部分数据预处理和特征提取关键词关键要点【数据清洗】

1.识别和处理缺失值、异常值和噪声，以确保数据质量。

2.使用过滤、插补和聚类等技术进行数据修复和增强，提高建模准确性。

3.考虑设备的异质性，采用域适应和转换等方法对不同来源的数据进行对齐。

【特征工程】

数据预处理

1.数据清洗

*过滤缺失值：根据缺失值比例或重要性进行剔除或填充。

*处理异常值：使用统计方法（如Z分数）识别和替换异常值。

*数据标准化：将不同量纲的数据转换为统一范围，便于后续分析。

2.数据转换

*独热编码：将类别变量转换为数值变量，用于表示离散值。

*对数变换：降低偏态数据的影响，使分布接近正态分布。

*平滑和插值：处理时间序列数据中的噪声和缺失值。

特征提取

1.时域特征

*平均值、中值、标准差：衡量数据分布的集中度和离散程度。

*极值：最大值、最小值，表示设备状态的异常情况。

*峰值：数据中出现的最大值，反映设备的峰值负荷或故障。

*趋势：衡量数据随时间变化的趋势，预测设备的健康状况。

2.频域特征

*频谱分析：将时域数据转换为频域数据，识别设备的固有频率和谐波。

*功率谱密度（PSD）：表示信号在不同频率下的功率分布，用于识别故障签名。

*相关系数：衡量不同传感器数据之间的相关性，提供设备健康状况的全面视图。

3.非参数特征

*熵：衡量数据的随机性和复杂性，反映设备的稳定性和健康程度。

*数值矩：衡量数据的分布形状，用于识别异常模式和故障。

*分形维数：衡量数据的自相似性，提供设备健康状况的全局视图。

4.基于模型的特征提取

*主成分分析（PCA）：将原始特征映射到一组新的线性无关特征，减少数据冗余。

*线性判别分析（LDA）：将原始特征投影到最能区分不同设备状态的线性子空间。

*自编码器：一种神经网络，可以学习输入数据的潜在表示，提取有用特征。

特征选择

*相关性分析：识别与目标变量高度相关的高信息特征。

*方差选择：选择具有高方差的特征，表示数据分布具有较大的差异性。

*嵌套式特征选择：通过反复执行模型训练和验证来选择一组最优特征。

通过数据预处理和特征提取，原始设备健康监测数据可以转换为适合预测模型分析的特征集。这些特征包含了设备状态的丰富信息，为预测建模提供了可靠的基础。第四部分机器学习模型训练和验证关键词关键要点数据准备和选择

1.数据清洗和预处理至关重要，包括数据标准化、特征工程和异常值处理，以提高模型性能。

2.特征选择确定与健康状态相关的重要特征，消除冗余和噪声。这可以通过相关性分析、信息增益等方法实现。

3.数据分割将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型的泛化能力和避免过拟合。

模型选择和超参数优化

机器学习模型训练和验证

训练数据集准备

*从云端设备收集和整理历史数据，包括设备运行记录、传感器数据和环境条件。

*预处理数据，包括清洗、归一化和特征工程，以提高模型的性能。

*将数据划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。

模型选择

*根据数据特征和预测任务，选择合适的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机或神经网络。

*确定每个模型的超参数，如学习率、正则化参数和树的深度。

模型训练

*使用训练集训练机器学习模型。

*优化超参数，以最小化损失函数或提高模型性能。

*监控训练过程，检查模型的收敛性和防止过拟合。

模型评估

*使用测试集评估模型的性能。

*计算指标，如准确率、召回率、精确率和F1分数。

*分析模型输出，识别错误预测和改善模型的机会。

模型调优

*基于评估结果，调整模型架构、超参数或数据预处理策略。

*迭代训练和评估过程，直至达到满意的模型性能。

模型验证

*在真实世界的场景中部署模型。

*监控模型的实际性能，并收集反馈以进一步改进模型。

*定期重新训练模型，以适应设备运行或环境条件的变化。

具体步骤

1.数据预处理

*清洗：去除异常值、缺失值和噪声。

*归一化：将不同特征的数据缩放至相同范围，以防止数值较大特征主导模型。

*特征工程：提取相关特征、创建新特征和处理类别数据。

2.模型选择

*线性回归：线性关系的预测任务。

*决策树：非线性关系的分类和回归任务。

*支持向量机：分类和回归任务中寻找超平面。

*神经网络：复杂关系的非线性建模。

3.模型训练

*梯度下降：优化超参数，以最小化损失函数。

*正则化：防止过拟合，通过添加惩罚项到损失函数中。

4.模型评估

*准确率：正确预测的样本数量与总样本数量之比。

*召回率：实际正样本中正确预测为正样本的比例。

*精确率：预测为正样本中实际正样本的比例。

*F1分数：召回率和精确率的调和平均。

5.模型调优

*超参数调整：优化学习率、正则化参数和模型架构。

*交叉验证：使用多个训练集和测试集组合评估模型。

6.模型验证

*部署：在实际设备上部署模型。

*监控：跟踪模型性能并收集反馈。

*重新训练：根据需要重新训练模型，以适应变化。

通过遵循这些步骤，可以有效地训练和验证机器学习模型，用于云端设备健康监控预测。第五部分模型优化和超参数调整模型优化和超参数调整

模型优化和超参数调整是机器学习模型开发中的关键步骤，旨在提升模型的性能和泛化能力。对于云端设备健康监控预测模型，这些技术尤为重要，因为它们能够确保模型能够准确预测设备故障，同时最大限度地减少误报和漏报。

模型优化技术

模型优化技术旨在提高训练模型的效率和准确性。这些技术包括：

*特征工程：根据领域知识和数据分析，选择和转换特征，以提取对预测至关重要的信息。

*正则化：通过惩罚模型权重来防止过拟合，提高泛化能力。常用正则化方法包括L1正则化（lasso）和L2正则化（岭回归）。

*早停法：在训练过程中，当模型在验证集上不再改善时，提前停止训练，以避免过拟合。

*梯度下降优化算法：用于优化模型参数，提高模型性能。常见算法包括随机梯度下降(SGD)、动量法和Adam。

超参数调整技术

超参数是模型训练过程中的配置设置，它们不属于模型本身，但会影响模型的性能。超参数调整技术通过探索超参数的空间来找到最优的超参数组合。这些技术包括：

*网格搜索：系统地遍历超参数的预定义网格，选择产生最佳验证性能的组合。

*贝叶斯优化：使用贝叶斯推理来指导超参数空间的探索，有效地查找最优值。

*随机搜索：在超参数空间中随机采样，以查找可能产生良好性能的候选。

评估指标

在模型优化和超参数调整过程中，需要使用适当的评估指标来衡量模型的性能。对于云端设备健康监控预测模型，常用的评估指标包括：

*准确率：正确预测的设备故障总数与实际故障总数的比率。

*召回率：正确预测的故障设备数与实际故障设备总数的比率。

*F1得分：准确率和召回率的调和平均值。

*ROCAUC：接收器操作特征曲线下面积，表示模型区分良好和不良设备的能力。

实例研究

在一项研究中，研究人员将网格搜索应用于云端设备健康监控预测模型的超参数调整。超参数包括学习率、批次大小和正则化参数。通过优化超参数，研究人员实现了F1得分从0.78提高到0.85的显著提升。

结论

模型优化和超参数调整是云端设备健康监控预测建模中至关重要的步骤。通过利用这些技术，模型开发人员可以提升模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。结合领域知识、数据分析和适当的评估指标，可以创建高效且高效的预测模型，从而改善云端设备的健康监控和维护。第六部分预测结果可视化和解释关键词关键要点【预测结果可视化】

1.交互式数据可视化：使用仪表板、图表和地图等交互式工具，使利益相关者能够轻松浏览和探索预测结果。

2.实时监视：通过实时仪表板和警报提供对设备健康状态的连续监视，以便及时检测异常。

3.历史趋势分析：可视化显示设备性能和健康指标的历史趋势，有助于识别模式和预测未来问题。

【预测结果解释】

预测结果可视化和解释

设备健康监控预测模型的预测结果需要以直观的方式呈现，以便于理解和解释。以下介绍常见的可视化和解释技术：

1.时间序列图

时间序列图用于展示设备关键指标（如温度、振动、功耗）随时间的变化情况。通过观察时间序列图，可以识别异常模式、趋势和季节性变化，从而帮助预测故障发生的时间和类型。

2.散点图

散点图用于展示不同指标之间的关系。例如，可以绘制设备温度与振动的散点图，以识别是否存在相关性。如果存在强相关性，则可以利用振动数据来预测设备温度的未来趋势。

3.故障模式与影响分析(FMEA)

FMEA是一种技术，用于识别和分析潜在的故障模式以及它们对设备性能的影响。通过绘制FMEA图表，可以清晰地了解故障模式之间的依赖关系，并优先考虑需要监控的关键指标。

4.几何异常检测

几何异常检测算法可以检测设备数据中的异常点，这些异常点可能指示故障。通过可视化异常点，可以快速识别需要进一步调查的数据点。

5.解释性机器学习模型

解释性机器学习模型可以提供对预测结果的内在解释。例如，可以通过Shapley值或LIME等技术，来识别影响预测的主要因素。这有助于理解模型的决策过程，并增强对预测结果的信任。

解释预测结果

1.识别异常模式

通过可视化时间序列图或散点图，可以识别异常模式，如峰值、低谷或趋势变化。这些异常模式可能指示潜在故障，需要进一步调查。

2.理解故障模式

通过FMEA分析，可以了解故障模式之间的关系，以及它们的潜在影响。这有助于优先考虑需要监控的关键指标，并预测故障的可能原因。

3.解释模型预测

如果使用解释性机器学习模型，则可以分析Shapley值或LIME贡献，以识别影响预测的主要因素。这有助于理解模型如何做出预测，并判断预测的可靠性。

4.关联外部因素

设备健康可能受到外部因素的影响，如环境条件、操作模式和维护历史。通过关联设备数据与外部因素，可以识别潜在影响并改善预测的准确性。

5.持续监控

预测模型需要持续监控，以确保其准确性和及时性。通过定期更新模型，可以适应设备数据和运营条件的变化，并提高预测的鲁棒性。第七部分预测模型性能评估预测模型性能评估

预测模型评估是机器学习项目中不可或缺的一步，它可以评定模型对新数据的泛化能力。本文将重点介绍用于云端设备健康监控预测建模的性能评估指标和方法。

评估指标

准确性指标：

*准确率：正确预测的实例总数与总实例数之比。

*精确率：预测为正例的实例中实际为正例的比例。

*召回率：实际正例中被预测为正例的比例。

*F1-score：精确率和召回率的调和平均值。

错误率指标：

*均方根误差(RMSE)：预测值与真实值之间的差值的平方根的平均值。

*平均绝对误差(MAE)：预测值与真实值之间绝对差值的平均值。

阈值依赖性指标：

*受试者工作特征(ROC)曲线：表示不同阈值下的真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)之间的关系。

*曲线下面积(AUC)：ROC曲线下的面积，度量模型区分正例和负例的能力。

其他指标：

*卡方检验：评估实际值和预测值之间的差异是否具有统计学意义。

*召回-精确率曲线：在不同召回率水平下显示相应的精确率，以评估模型在不同灵敏度水平下的性能。

评估方法

训练-验证-测试分割：

将数据集划分为三个子集：训练集用于模型训练，验证集用于模型选择和超参数调整，测试集用于最终评估。

交叉验证：

重复使用数据子集进行训练和验证，以减少数据分割的随机性。最常见的类型是k折交叉验证，其中将数据集随机分为k个折，每个折依次用作验证集，其余折用作训练集。

留一法交叉验证：

将数据集的每个实例依次留出作为验证集，其余实例用于训练。这种方法计算密集型，但提供了最可靠的性能估计。

评估流程

1.选择评估指标：根据问题的性质和目标选择合适的评估指标。

2.数据预处理：对训练和测试数据集进行适当的预处理，如归一化、特征缩放和处理缺失值。

3.模型训练：在训练集上训练预测模型，并使用验证集进行模型选择和超参数调整。

4.模型评估：在测试集上计算所选评估指标，以评估模型的泛化能力。

5.统计检验：根据评估结果进行统计检验，以确定模型是否具有统计学意义。

注意事项

*避免过度拟合：模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现不佳。可以通过正则化和特征选择技术来缓解。

*数据分布不平衡：当正例和负例的比例不平衡时，准确率等指标可能是误导的。应使用专门针对不平衡数据集的评估指标。

*阈值选择：某些指标（如ROC曲线和F1分数）依赖于阈值选择。应根据具体的应用领域和目标谨慎选择阈值。第八部分预测建模系统的设计预测建模系统的设计

1.数据收集与预处理

*确定相关的健康指标和数据源。

*从云端设备收集传感器数据、日志文件、事件记录等。

*对收集到的数据进行预处理，包括清理、标准化和归一化。

2.特征工程

*提取与设备健康相关的特征。

*根据设备类型、使用场景等因素构建特征集。

*采用特征选择和降维技术优化特征集。

3.模型选择

*基于设备健康数据的特点和预测目标，选择合适的机器学习算法。

*考虑常见的分类或回归算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络。

4.模型训练

*将准备好的数据划分为训练集和测试集。

*使用训练集训练选定的模型，并调整超参数以优化模型性能。

*对训练好的模型进行评估，包括准确性、召回率和F1分数等指标。

5.模型部署

*将训练好的模型部署到云端或边缘设备。

*设置触发条件和监控策略，以主动识别和预测设备健康问题。

*实时收集设备数据，并使用部署的模型进行预测。

6.模型监控

*定期监测模型的性能和准确性。

*根据新的数据和设备反馈更新模型。

*探索和集成其他数据源或技术，以提高预测能力。

7.触发机制和警报

*根据模型预测结果设定触发机制。

*当预测的设备健康状况异常或超出设定的阈值时，触发警报。

*警报可以发送给维护人员或云端管理平台。

8.可解释性和透明度

*选择可解释的模型，或采用可解释性技术（如SHAP）。

*了解模型的预测机制和对输入数据的敏感性。

*确保模型的预测结果易于理解和解释。

9.扩展性和鲁棒性

*设计可扩展的系统，以适应设备数量和数据量的增长。

*确保模型具有鲁棒性，能够处理数据噪声、缺失值和其他异常情况。

*考虑使用集成学习或迁移学习技术来提高模型的泛化能力。

10.实时性

*优化数据收集和预测流程，以实现接近实时的预测。

*采用轻量级模型和边缘计算，以减少预测延迟。

*考虑使用分布式系统或并行处理来提高预测速度。关键词关键要点主题名称：基于统计的预测建模方法

关键要点：

1.利用历史数据构建统计模型，预测未来发生概率。

2.常见方法包括时间序列分析、回归分析和贝叶斯建模。

3.优势在于易于解释、计算效率高。

主题名称：基于机器学习的预测建模方法

关键要点：

1.采用机器学习算法从历史数据中学习模式，预测未来事件。

2.常见的算法包括决策树、支持向量机和神经网络。

3.优势在于处理非线性关系和复杂数据的能力。

主题名称：混合预测建模方法

关键要点：

1.结合统计和机器学习方法，利用不同方法的优势。

2.例如，使用统计模型识别趋势，然后使用机器学习算法预测异常事件。

3.优势在于提高预测准确性，提供更全面的见解。

主题名称：在线预测建模方法

关键要点：

1.实时更新模型，以适应不断变化的设备运行状况。

2.利用流数据处理技术，处理传感器数据并进行实时预测。

3.优势在于及时发现设备故障，避免灾难性停机。

主题名称：异构数据融合预测建模方法

关键要点：

1.将来自不同来源和类型的数据结合起来，进行综合预测。

2.例如，结合传感器数据、维护记录和用户反馈。

3.优势在于获取更全面且丰富的信息，提高预测准确性。

主题名称：可解释预测建模方法

关键要点：

1.开发能够解释预测结果的模型，提高可信度。

2.使用技术包括可解释机器学习和基于规则的方法。

3.优势在于帮助用户理解预测，便于决策。关键词关键要点主题名称】：模型评估

关键要点】：

1.针对特定业务场景和指标，采用合适的评估指标（例如，准确率、召回率、F1值）。

2.充分考虑数据分布的不均衡性，采取适当的采样或加权策略以确保评估结果的可靠性。

3.遵循交叉验证或留出集验证原则，避免过拟合，提高模型的泛化性能。

主题名称】：超参数优化

关键要点】：

1.识别模型中需要调优的超参数，如学习率、正则化项、网络结构等。

2.利用网格搜索、贝叶斯优化或进化算法等自动化优化技术，在指定范围内探索超参数组合。

3.定期评估优化结果，根据指标变化趋势调整超参数搜索策略，确保高效收敛。

主题名称】：特征工程

关键要点】：

1.对原始数据进行预处理，去除噪音、缺失值并进行特征归一化或标准化。

2.根据领域知识和统计分析，提取和构建与设备健康状况相关的高质量特征。

3.考虑采用降维技术，如主成分分析或线性判别分析，减少特征冗余，提高模型效率。

主题名称】：算法选择

关键要点】：

1.根据设备健康监控数据的特点和业务需求，选择合适的机器学习或深度学习算法。

2.考虑算法的复杂性、可解释性和计算资源要求，权衡利弊作出选择。

3.针对不同设备类型或故障模式，探索集成多个算法的融合模型，提高预测精度和鲁棒性。

主题名称】：模型部署

关键要点】：

1.将训练好的模型部署到云端或边缘设备，实现实时或定期设备健康监控。

2.建立模型监控机制，持续监测模型性能，及时发现和处理异常情况。

3.提供可视化界面或API接口，方便用户查看设备健康状况、预测结果和故障报警。

主题名称】：模型更新与迭代

关键要点】：

1.定期收集新数据，更新训练数据集，提高模型对新故障模式的识