TQRNN30d：长期工业预测性维护
原文标题：Long Horizon Transformer Quantile Fault Prediction for Multi Site Industrial Predictive Maintenance
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提出TQRNN30d框架，结合双阶段分位数回归神经网络与多流时序融合分类器，实现30天故障预测。在72台机器数据上达到约80%的F1分数，领先18个基线。
- 问题
- 长期预测性维护需在数天窗口内区分缓慢退化与正常工况波动。
- 方法
- 双阶段分位数回归网络提取特征，配合多流时序融合分类器做30天故障预测。
- 结果
- 72台机器上30天F1 79.97%、ROC-AUC 0.820，领先18个基线。
- 影响
- 工业设备维护可把预测窗口从小时级拉到30天，提前安排检修。
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TQRNN30d在72台机器上实现30天故障预测，F1达79.97%，领先全部18个基线。
- •将81通道机器行为按小时映射为324维分位数状态表示，720个小时词构成30天文档
- •分类器融合分位数状态、动态协变量、通道级静态元数据与168小时潜在历史流
- •测试集为机器不重叠的43/14/15划分，覆盖9个工厂72台机器
- •30天指标：F1 79.97%、召回80.18%、精确率81.82%、ROC-AUC 0.820
- •在7天、14天、30天固定阈值比较中均领先18个基线
为什么重要：工业预测性维护从小时级拉到30天规划窗口，对制造企业排产与备件调度有直接参考价值。
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