随着国内物流行业的发展,商用车数量持续上涨,运输危化品、易燃易爆特征材料的商用车需要确保运输过程的安全性,运输普通货物的商用车需要确保货物能够及时到达目的地,因此故障预警变得至关重要。故障预警可以提前预知设备未来的运行状况并及时反馈,提示操作人员设备已出现故障征兆,有助于操作人员及时采取预防性维护或维修,使设备始终处于良好的运行状态,避免因故障造成的严重灾难,减少因故障带来的严重损失。目前的故障预警方法包括传统的故障预警方法和基于数据驱动的故障预警方法。基于数据驱动的方法克服了传统方法中对外部因素的依赖问题,可以仅使用历史数据分析未来的故障情况,具有良好的通用性。商用车联网技术的兴起使我们拥有了海量高频的多变量时间序列数据,恰好为基于数据驱动的模型提供了丰富的数据支持,秒级的数据采集频率为结果反馈的实时性创造了条件。因此,使用数据驱动模型实现海量高频数据环境下的实时故障预警具备可行性。目前基于海量高频时序数据的实时故障预警方法与系统仍存在以下不足:首先,故障发生前会有不同程度的异常,轻度异常会干扰故障预警结果,目前的模型尚未通过分析多变量时序数据间的复杂关系,量化异常严重程度,排除轻度异常,更好地分析未来的故障情况。其次,数据驱动模型通常具有较高的时间复杂度,直接应用到实时数据环境中会造成故障预警的延迟。最后,现有的系统通常通过监控和简单的相似计算进行故障预警,应用复杂数据驱动模型对海量高频数据分析并预警的系统并不多见。针对以上不足,基于与某大型商用车制造企业的合作项目,本文提出了故障预警模型 HIT-FEW（Real-time Fault Early Warning on Massive High-frequency Time Series Data）,并将其集成到实时系统中实现基于海量高频时序数据的实时故障预警。模型通过学习设备采集的多变量时序数据的时序规律以及变量间隐含的局部关系,将异常按严重程度进行分类,并通过快速的故障类型匹配算法计算严重异常的故障类型,以较低的延迟返回设备未来的故障情况。系统基于Flink实现数据的秒级处理,开发异动检测功能实现海量筛选,减少模型计算量,缩短故障预警的延迟。本文的主要工作和贡献概括如下:1.提出了基于多变量时序数据的故障预警模型HIT-FEW。该模型通过学习不同尺度时空特征量化异常严重程度,排除轻度异常对故障预警准确性的干扰,并可以有侧重的判断严重异常会引发的故障类型,实现方向明确的故障预警。模型分为异常检测模块和故障类型匹配模块。异常检测模块基于生成对抗网络构建,生成器通过学习不同局部范围中的多尺度时间依赖特征重构时空特征图,判别器结合不同尺度的时序信息计算重构图的异常概率值,使其反映异常的严重程度,在对抗训练中拟合正常数据模式,实现异常检测的同时量化异常的严重程度。在故障类型匹配模块中,通过长短序列区分以及粗细粒度结合的方式,计算异常序列与不同类型故障历史序列的相似度,实现故障类型判断的同时缩短计算延迟,使模型更好的适应实时数据环境。2.基于两个真实的数据集进行了大量实验,验证所提出的HIT-FEW模型的有效性。首先,设计模型与基线方法的对比实验,实验验证了 HIT-FEW模型在Precision、Recall、F1-score三个评价指标上的综合性能优于基线方法。接着,对HIT-FEW模型的不同特征提取模块进行了消融实验,分别验证了时间依赖特征、空间依赖特征以及多尺度特征对故障预警结果准确性的影响。通过对比实验分析模型在两个数据集上所选用的时间序列长度,实验结果分别确定了使模型表现最佳的时间序列长度以及预警的时间范围。最后,通过实验对比分析了本文故障类型匹配算法在效率上的优势。3.研发了基于海量高频时序数据的实时故障预警系统,实现HIT-FEW模型在实时系统中的有效集成,兼顾了数据的秒级处理与故障预警的准确性。系统使用Flink,Kafka,Zookeeper,ClickHouse等大数据组件构建,设计并实现了实时数据同步、实时数据处理、数据的存储与更新以及实时故障预警四个模块。通过实时数据处理中的异动检测,筛选潜在异常的同时缩小需要计算的数据量,有效降低了实时故障预警的延迟,实现了在海量高频数据环境下的实时故障预警。