Python之afdd包语法、参数和实际应用案例

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一、afdd包核心功能解析

Anomaly and Fault Detection and Diagnosis（简称 afdd）是一个基于 Python 的专用工具包，专注于工业场景下的时序数据与传感器数据处理，尤其适用于异常检测与故障诊断任务。该工具集成了传统统计方法、机器学习算法以及深度学习模型，覆盖从原始数据清洗到最终故障归因的完整流程。

其主要特性包括：

• 支持多种数据类型，如时间序列、数值型及分类变量的异常识别；
• 内置特征提取模块和根因分析组件，便于深入排查问题源头；
• 兼容 Pandas 和 Numpy 数据结构，具备轻量化设计，易于系统集成；
• 配备可视化功能，帮助用户更直观地理解检测结果。

afdd

注意：

afdd 并非 Python 官方标准库，需通过第三方源进行安装（如 PyPI 或开源代码仓库）。在某些特定应用场景中可能存在不同分支版本（例如开发测试版），本文所述内容以 PyPI 上发布的稳定版本为基准。

afdd

afdd-industrial

二、安装方式详解

1. 基础安装（推荐使用 PyPI）

# 安装稳定版本
pip install afdd

# 安装最新开发版本（包含实验性功能）
pip install git+https://github.com/[afdd仓库地址].git

2. 依赖环境说明

安装过程中将自动解析并下载以下依赖库：

• 数据处理：pandas>=1.3.0、numpy>=1.21.0；
• 算法支持：scikit-learn>=1.0.0、tensorflow>=2.8.0（用于深度学习模块）、statsmodels>=0.13.0（提供统计建模能力）；
• 可视化工具：matplotlib>=3.4.0、seaborn>=0.11.0；
• 可选扩展：pyod（增强异常检测算法库）、tsfresh（自动化时序特征工程）。

afdd

3. 安装验证

可通过以下代码确认是否成功安装：

import afdd
print(afdd.__version__)  # 若输出版本号，则表示安装成功

三、核心模块语法与参数说明

afdd 的架构由五大核心模块构成，各模块对应不同的处理阶段，以下是关键函数及其参数的详细说明：

模块	核心函数	功能描述	关键参数
数据预处理	afdd.preprocess.clean	处理缺失值与异常值	data （输入数据）、 method （填充策略：mean/median/knn）、 outlier_clip （是否启用异常值截断）
统计型异常检测	afdd.detect.StatDetector	基于统计规则识别异常点	method （检测方法：zscore/iqr/grubbs）、 threshold （判定阈值）、 window （滑动窗口大小）
机器学习异常检测	afdd.detect.MLDetector	利用监督或无监督模型进行异常判断	model （模型类型：isolation_forest/oneclass_svm/kmeans）、 contamination （预估异常比例）、 random_state
故障诊断	afdd.diagnose.RootCause	执行故障根因分析	anomaly_data （异常数据集）、 feature_importance （是否输出特征重要性排序）、 corr_method （相关性计算方法）
可视化	afdd.visual.plot_anomaly	绘制异常检测结果图表	data 、 anomaly_labels （异常标签）、 feature （指定展示特征）、 save_path （图像保存路径）

afdd

基础使用流程示例

import pandas as pd
import afdd

# 1. 加载数据并进行预处理
data = pd.read_csv("sensor_data.csv")
clean_data = afdd.preprocess.clean(
    data=data,
    method="median",           # 使用中位数填补缺失值
    outlier_clip=True          # 对超过3倍标准差的数据进行截断
)

# 2. 构建统计型异常检测器
detector = afdd.detect.StatDetector(
    method="iqr",              # 采用四分位距法
    threshold=1.5              # 设置IQR倍数作为异常阈值
)

# 3. 拟合并预测异常
detector.fit(clean_data[["temperature", "pressure"]])
anomaly_results = detector.predict(clean_data[["temperature", "pressure"]])

# 4. 执行根因分析
root_cause = afdd.diagnose.RootCause()
rc_result = root_cause.analyze(
    anomaly_data=clean_data[anomaly_results == 1],
    corr_method="pearson"      # 使用皮尔逊相关系数分析关联性
)

# 5. 结果可视化
afdd.visual.plot_anomaly(
    data=clean_data,
    anomaly_labels=anomaly_results,
    feature="temperature"
)

四、典型应用案例（共8例）

案例1：基于统计方法的工业温度传感器异常监测

应用场景：
针对工厂电机温度传感器采集的实时运行数据，识别超出正常波动范围的异常读数，实现早期预警。

实现代码：

import pandas as pd
import afdd

加载包含时间戳和温度的数据：

data = pd.read_csv("motor_temperature.csv", parse_dates=["timestamp"])

对数据进行预处理，包括缺失值填充与滑动窗口平滑处理：

clean_data = afdd.preprocess.clean(data, method="knn", window=5)

构建基于IQR的异常检测器，并设定阈值参数：

detector = afdd.detect.StatDetector(method="iqr", threshold=1.5, window=10)

执行异常检测任务：

anomalies = detector.predict(clean_data[["temperature"]])

可视化检测结果，展示温度序列及异常标记：

afdd.visual.plot_anomaly(data=clean_data, anomaly_labels=anomalies, feature="temperature")

提取并输出识别出的异常时间点：

anomaly_times = clean_data.loc[anomalies==1, "timestamp"]
print("异常温度时间点：", anomaly_times.tolist())

结果：成功识别电机温度突然上升的时间段，实现对潜在过热故障的早期预警。

案例2：光伏电站功率异常检测（基于机器学习方法）

应用场景：光伏发电系统的输出功率受光照强度与环境温度影响显著。需检测在光照正常情况下出现的功率骤降现象，以判断是否存在组件故障等异常。

读取相关监测数据：

data = pd.read_csv("pv_power.csv")
X = data[["irradiance", "temperature", "power"]]

配置孤立森林模型作为异常检测算法，设定异常比例与随机种子：

ml_detector = afdd.detect.MLDetector(
    model="isolation_forest",
    contamination=0.05,
    random_state=42
)

使用特征数据完成模型训练并进行异常判别：

ml_detector.fit(X)
anomalies = ml_detector.predict(X)

获取各特征在异常判定中的重要性排序：

feature_imp = ml_detector.get_feature_importance()
print("特征重要性：", feature_imp)

进一步开展根因分析，定位异常事件的根本原因：

rc = afdd.diagnose.RootCause()
print("故障根因：", rc.analyze(data[anomalies==1], corr_method="spearman"))

afdd

结果：通过分析发现，在光照条件稳定的情况下功率仍显著下降，最终判定为光伏组件发生局部故障。

案例3：服务器CPU使用率异常检测（基于时序滑动窗口）

应用场景：监控服务器CPU使用率的时间序列数据，用于发现持续高负载或突发性使用率下降的情况，例如由于进程崩溃导致的资源异常。

加载带时间戳的服务器性能数据：

data = pd.read_csv("server_cpu.csv", parse_dates=["time"])

采用Z-score统计方法结合30秒滑动窗口进行异常识别：

detector = afdd.detect.StatDetector(
    method="zscore",
    threshold=2.0,
    window=30
)
anomalies = detector.predict(data[["cpu_usage"]])

将检测结果加入原始数据集，用于后续分析：

data["anomaly"] = anomalies

按连续异常片段分组，计算每次异常的起止时间和持续时长：

anomaly_duration = data.groupby((data["anomaly"] != data["anomaly"].shift()).cumsum()).agg(
    start=("time", "first"),
    end=("time", "last"),
    duration=("time", lambda x: (x.max() - x.min()).total_seconds())
).query("anomaly == 1")
print("CPU异常时长：", anomaly_duration[["start", "end", "duration"]])

afdd

结果：准确识别出CPU使用率长时间高于90%的时段，提示系统存在过载风险，需及时干预。

案例4：锂电池充放电过程中的故障诊断

应用场景：针对锂电池在多个充放电循环中采集的电压、电流及内阻数据，检测运行过程中的异常行为，并分析可能的故障根源，如电池内阻过大等问题。

导入电池循环测试数据：

data = pd.read_csv("battery_cycle.csv")

执行数据清洗操作，去除重复记录并对数值进行标准化处理：

# 预处理：去除重复值，标准化

afdd-industrial

结果：通过对电压与电流曲线的动态监测，结合内阻变化趋势分析，可有效识别电池老化或内部接触不良等潜在故障。

# 数据标准化处理
clean_data = afdd.preprocess.normalize(data[["voltage", "current", "internal_resistance"]])

# 基于One-Class SVM的异常检测
detector = afdd.detect.MLDetector(model="oneclass_svm", contamination=0.03)
anomalies = detector.predict(clean_data)

# 根因分析：识别与内阻相关的异常模式
rc = afdd.diagnose.RootCause()
rc_result = rc.analyze(
    anomaly_data=clean_data[anomalies==1],
    feature_importance=True,
    corr_method="pearson"
)
print("故障根因特征：", rc_result["top_features"])  # 显示内阻为关键致因因素

# 绘制异常样本中各特征的相关性热力图
afdd.visual.plot_correlation(clean_data[anomalies==1])

结果 异常电池的内阻明显高于正常水平，判断为因内阻过大引发充放电性能异常。

案例5：空调制冷系统异常识别

应用场景：利用空调系统的回风温度、出风温度及压缩机运行频率数据，检测制冷效率偏离正常范围的情况。

import afdd
# 读取空调设备数据集
data = pd.read_csv("air_conditioner.csv")

# 构造制冷效率指标（温差与频率比值）
data["cooling_efficiency"] = (data["out_temp"] - data["in_temp"]) / data["compressor_freq"]

# 使用Grubbs检验检测单变量极端值
detector = afdd.detect.StatDetector(method="grubbs", threshold=0.05)  # 设定显著性水平为5%
anomalies = detector.predict(data[["cooling_efficiency"]])

# 提取存在异常的设备编号
anomaly_devices = data.loc[anomalies==1, "device_id"].unique()
print("制冷效率异常设备：", anomaly_devices)

结果 成功识别出制冷效率显著下降的空调单元，初步诊断为制冷剂泄漏或压缩机工作异常所致。

案例6：城市道路交通流量异常监测

应用场景：基于城市各卡口采集的时间序列流量与车速信息，识别突发拥堵（流量骤降）或交通事故（流量突增）事件。

import afdd
# 加载带时间戳的交通流数据
data = pd.read_csv("traffic_flow.csv", parse_dates=["time"])

# 按照不同卡口进行分组分析
results = {}
for card_id in data["card_id"].unique():
    card_data = data[data["card_id"] == card_id]
    
    # 应用滑动窗口IQR法检测异常点
    detector = afdd.detect.StatDetector(method="iqr", window=15, threshold=2.0)
    anomalies = detector.predict(card_data[["flow"]])
    results[card_id] = anomalies

# 汇总出现过异常的卡口列表
anomaly_cards = [cid for cid, ans in results.items() if sum(ans) > 0]
print("异常卡口ID：", anomaly_cards)

# 可视化首个异常卡口的流量变化情况
afdd.visual.plot_anomaly(
    data=data[data["card_id"]==anomaly_cards[0]],
    anomaly_labels=results[anomaly_cards[0]],
    feature="flow"
)

结果 定位到多个发生流量突变的卡口，结合车速降低现象，判定为局部路段发生交通事故导致通行受阻。

afdd

案例7：饮用水厂水质安全监控

应用场景：对水厂关键参数如pH值、浊度、余氯浓度等进行实时监测，及时发现超标或异常波动。

import afdd
# 导入水质监测记录
data = pd.read_csv("water_quality.csv")

# 融合统计方法与机器学习模型进行多维度异常判别
stat_detector = afdd.detect.StatDetector(method="zscore", threshold=3.0)

结果 通过组合使用Z-score阈值检测和模型集成策略，有效识别出多项指标超出安全限值的情形，提示可能存在水源污染或消毒环节失效问题。

afdd

使用机器学习与统计方法联合检测异常，提升检测准确率：

ml_detector = afdd.detect.MLDetector(model="kmeans", contamination=0.02)
stat_anomalies = stat_detector.predict(data[["ph", "turbidity", "residual_chlorine"]])
ml_anomalies = ml_detector.predict(data[["ph", "turbidity", "residual_chlorine"]])
final_anomalies = (stat_anomalies | ml_anomalies).astype(int)
anomaly_batches = data.loc[final_anomalies==1, "batch_id"].unique()
print("水质异常批次：", anomaly_batches)

输出结果表明：系统成功识别出余氯浓度偏低及pH值超出正常范围的生产批次，有效防止不合格饮用水流入市场。

案例8：电商订单支付行为异常检测

应用场景：基于订单金额、支付耗时、用户等级等字段，识别潜在的刷单或欺诈交易行为（例如高频次小额付款）。

import afdd
data = pd.read_csv("order_data.csv")
data["pay_duration"] = (pd.to_datetime(data["pay_time"]) - pd.to_datetime(data["order_time"])).dt.seconds
user_daily_orders = data.groupby(["user_id", data["order_time"].dt.date])["order_id"].count().reset_index(name="daily_orders")
data = data.merge(user_daily_orders, on=["user_id", data["order_time"].dt.date], how="left")
detector = afdd.detect.MLDetector(model="isolation_forest", contamination=0.01)
X = data[["order_amount", "pay_duration", "daily_orders", "user_level"]]
anomalies = detector.predict(X)
fraud_orders = data.loc[anomalies==1]
print("欺诈订单特征：")
print(fraud_orders[["order_amount", "daily_orders"]].describe())

检测结果：发现部分订单存在单日下单次数超过50笔、且每笔金额低于10元的情况，符合典型刷单模式，被判定为异常行为。

五、常见问题与使用建议

（一）典型错误类型及其应对策略

错误类型	报错示例	原因分析	解决方案
数据格式错误	ValueError: Data must be 2D array	输入为一维数组，但检测器要求二维结构	通过 reshape 或 DataFrame 转换处理： reshape(-1,1) data[["col"]]
依赖版本冲突	ImportError: cannot import name 'tf'	TensorFlow 版本过低或与 PyTorch 存在兼容性问题	指定版本安装以解决依赖： pip install tensorflow==2.10.0
阈值设置不合理	无异常报警或全部标记为异常	threshold 设置过大或过小	参考数据分布进行调整，如 IQR 使用 1.5–3，Z-score 推荐 2–3
缺失值未处理	RuntimeError: NaN values in input	原始数据包含空值，导致模型训练失败	提前采用填充或删除策略处理缺失数据： afdd.preprocess.clean
特征维度过高	MemoryError: Out of memory	特征数量过多引发内存溢出	应用降维技术缓解压力： afdd.preprocess.feature_selection
异常比例参数错误	UserWarning: Contamination out of range	contamination 参数超出 (0,1) 区间	合理设置为 0.01 至 0.1 之间，依据实际业务经验微调
时间序列未排序	滑动窗口检测结果混乱	时序数据未按时间戳升序排列	执行排序操作预处理： data.sort_values("timestamp", inplace=True)
可视化保存路径无权限	PermissionError: [Errno 13]	目标目录不可写入	更换输出路径，例如使用临时目录： save_path="./anomaly_plot.png"

（二）关键使用注意事项

• 数据预处理优先级：对于时间序列数据，应首先按照时间戳排序；工业场景中需剔除传感器误报引起的极端噪声；分类变量须完成编码转换后再输入模型。
• 算法选择指导原则：
  • 单一变量且分布明确时，推荐使用统计方法（如 Z-score、IQR）；
  • 多变量且无标签数据，适合采用无监督学习方法（如孤立森林、One-Class SVM）；
  • 复杂时间序列可结合深度学习模块增强检测能力：
    

    afdd.detect.LSTMDetector

• 阈值调优建议：建议先利用可视化工具分析数据分布特征：
  

  afdd.visual.plot_distribution

  
  再据此设定合理的异常判定阈值。
• 根因分析的前提条件：确保所选特征与目标故障强相关。例如，在锂电池故障诊断中必须包含内阻等关键指标，否则归因分析将失去意义。
• 实时检测优化策略：针对在线检测场景，应优化模型推理速度，并合理配置滑动窗口大小与更新频率，保障系统响应及时性。

六、总结

afdd

该工具包通过集成多种异常检测算法与故障诊断功能，显著降低了在工业、物联网及金融等领域中实施异常检测的开发门槛。实际应用过程中，应重点关注三个核心环节：数据预处理、算法与阈值的选择，以及结合业务背景对结果进行合理性验证。参考书中提供的8个典型场景案例，可快速实现技术方案在不同业务环境中的迁移与适配。

当遇到运行问题时，建议优先检查数据格式是否规范、依赖库版本是否匹配以及参数配置是否合理，以保障检测结果的准确性与实际业务价值。

性能优化策略：

对于大规模数据集（超过10万行），推荐采用

afdd.preprocess.sample

进行抽样训练，以提升训练效率；同时可启用

n_jobs

实现参数层面的并行计算，进一步加快处理速度。

实时数据处理方案：

针对持续流入的实时数据流，建议使用

afdd.detect.online_detect

（在线检测模块）进行动态监测，避免因重复训练带来的资源浪费和延迟问题。

结果验证注意事项：

异常检测输出的结果必须结合具体业务逻辑进行判断。例如，传感器触发异常警报可能源于设备校准偏差，而非硬件本身发生故障，因此需结合领域知识进行甄别。

版本与平台兼容性说明：

项目要求Python版本不低于3.7（

afdd

不支持Python 3.6及更早版本）。系统层面支持Windows、Linux和macOS三大操作系统，其中深度学习相关模块在Linux环境下表现更佳，推荐在生产环境中优先部署于Linux平台。

《AI提示工程必知必会》系统地介绍了AI提示工程的核心知识与实践方法。全书涵盖多种提示词类型的应用技巧，包括问答式、指令式、状态类、建议式、安全类及感谢类提示词，并通过实战演练帮助读者掌握其使用精髓。

书中详细讲解了如何利用提示词完成文本摘要生成、内容改写重述、语法纠错、机器翻译等自然语言处理任务，同时也拓展至数据挖掘、程序开发等多个专业领域。

此外，还深入探讨了AI在绘画创作中的应用潜力，对比分析了百度文心一言与阿里通义大模型两大智能平台的功能特性，并展示了提示词在市场调研中的实际应用场景。

通过学习本书内容，读者能够有效运用AI提示工程技术优化工作流程、提升工作效率，并在职场竞争中获得显著优势。

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关键词：python 应用案例 实际应用 FDD scikit-learn

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