工业时序数据对齐与缺失补全方法实验

工业现场的多源时序数据普遍存在采样频率不一、时间戳错位与传感器断点缺失等问题，直接影响后续建模的可靠性。数据分析实验室近期围绕这一问题开展了一组对比实验。

实验选取某车间三个月的设备运行数据，涵盖温度、压力、电流等六类信号，采样周期从1秒到5分钟不等。团队测试了三种处理路径：基于最近邻的时间对齐、线性插值补全，以及结合工况状态的分段补全策略。

初步结果显示：

• 在10%以内的随机缺失场景下，分段补全相比线性插值将重构误差降低约18%；
• 对齐精度对下游异常检测模型影响显著，未经对齐的数据使误报率上升约2.3倍。

下一步计划将该方法封装为数据预处理组件，在两个在建项目中验证效果，并补充长时段连续缺失场景的测试用例。实验室将持续沉淀可复用的数据治理方法，为工业AI项目提供更稳的数据底座。