基于CMAPSS数据集的图神经网络实战：从数据预处理到模型部署

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CMAPSS 数据集包含多个航空发动机从正常运行到故障的传感器时序数据，每条记录包含 21 种传感器读数（温度、压力等）。传统 RNN/LSTM 方法存在两个显著缺陷：

拓扑关系缺失：不同发动机间的相似性模式（如相同故障早期征兆）无法通过独立时序建模捕捉
全局模式利用不足：当某个发动机出现罕见故障时，传统方法难以借鉴其他发动机的相似历史数据

模型类型	验证集 RMSE	推理延迟(ms)	显存占用(MB)
LSTM	18.7	23	1200
Transformer	16.2	45	2100
GraphSAGE	14.8	32	1800
GAT（本文方案）	13.5	38	1950

动态边权重：GAT 的注意力机制可自动学习传感器间的动态相关性（如高温传感器对振动传感器的影响程度随时间变化）
归纳式学习：GraphSAGE 的邻居采样策略适合处理新出现的发动机数据

import pandas as pd
import numpy as np
from torch_geometric.data import Data

# 示例：滑动窗口生成图结构
def create_graph(window_data: pd.DataFrame, 
                window_size: int = 10) -> Data:
    """
    window_data: 包含单设备某个时间窗口的 DataFrame
    返回：PyG 格式的图数据对象
    """
    # 节点特征矩阵 (传感器数 × 特征维度)
    node_feat = window_data[[f's{i}' for i in range(1,22)]].values.T  

    # 边构建：基于皮尔逊相关系数
    corr_matrix = np.corrcoef(node_feat)
    edge_index = np.where(np.abs(corr_matrix) > 0.7)  # 阈值可调
    edge_attr = corr_matrix[edge_index].reshape(-1,1)  # 边权重

    return Data(x=torch.FloatTensor(node_feat),
        edge_index=torch.LongTensor(np.stack(edge_index)),
        edge_attr=torch.FloatTensor(edge_attr),
        y=torch.FloatTensor([window_data['RUL'].iloc[-1]])
    )

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv

class RULPredictor(torch.nn.Module):
    def __init__(self, 
                 node_feat_dim: int = 21,
                 hidden_dim: int = 64,
                 heads: int = 4):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(node_feat_dim, hidden_dim, heads=heads)
        self.conv2 = GATConv(hidden_dim*heads, hidden_dim, heads=1)  # 最后一层单头
        self.regressor = torch.nn.Linear(hidden_dim, 1)

    def forward(self, data):
        x, edge_index, edge_attr = data.x, data.edge_index, data.edge_attr
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index, edge_attr))
        x = F.dropout(x, p=0.2, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index, edge_attr)
        return self.regressor(x.mean(dim=0))  # 全局池化后回归

分块加载：将每个设备的完整生命周期数据拆分为多个.h5 文件
在线构图：在 DataLoader 的__getitem__中实时计算相关系数边，避免存储全量图

class SlidingWindowInfer:
    def __init__(self, model, window_size=15):
        self.model = model.eval()
        self.buffer = deque(maxlen=window_size)

    def update(self, new_sample: np.ndarray):
        """new_sample: 形状为 (21,) 的传感器数组"""
        self.buffer.append(new_sample)
        if len(self.buffer) == self.buffer.maxlen:
            graph = create_graph(pd.DataFrame(self.buffer))
            with torch.no_grad():
                return self.model(graph).item()
        return None  # 窗口未满时不预测

方法	RMSE 影响	实现复杂度	适用场景
前向填充	+1.2	低	短暂缺失（<5 个周期）
同类设备均值替换	+0.8	中	特定传感器系统性失效
生成对抗填充(GAN)	+0.3	高	长期缺失且模式复杂

温度类传感器：必须做 min-max 缩放（原始值范围差异达 200 倍）
振动类传感器：适合 z -score 标准化（保留波动特征）
注意：不同缩放方式混合使用时需确保划分训练 / 测试集后再拟合 scaler

将维修记录作为特殊节点加入图结构：

# 在 create_graph 函数中添加：if has_maintenance_record:
    maint_feat = torch.FloatTensor([...])  # 维护类型 / 时间等特征
    x = torch.cat([x, maint_feat.unsqueeze(0)], dim=0)  # 新增节点
    # 添加与关键传感器的连接边
    new_edges = torch.tensor([[21, 5], [21, 8]])  # 示例连接
    edge_index = torch.cat([edge_index, new_edges.t()], dim=1)

通过 FD004 子集测试（最复杂工况）：