线圈寿命预测 数据集讲解

来自-郭师兄

1.这个是线圈数据的阻抗、电抗等数据,我想根据这个个数据进行线圈寿命预测也就是RUL预测,请问有什么思路吗。

最简单的思路:

数据通过某种方法进行压缩表征到一维再通过 同时需要标签。

确定一个特征

使用降维方法如同PCA来构建HI指标也就是label

502 个点为一个周期数据 一共有106个周期

利用各个退化周期采集的电抗谱 数据集,通过对多个频率下的电抗数据 进行拟合,可以得到当前状态下的谐振频率 。在退化过程中,谐振频率一般呈下降趋势,第1次循环至第99次循环为退化阶段,第100次循环至第106次循环为失效阶段,如图5.4所示。试验结果表明,谐振频率可以作为评价电磁线圈健康状况的有效特征参数。

图1 电磁线圈退化状态下的谐振频率变化情况

思路1:拿到由多个频率下的电抗数据 拟合得到当前状态下的谐振频率 ,可以去做时序预测。

图2 电磁线圈退化过程中电抗谱的变化情况

相关推荐
lzhdim5 小时前
AI的分类
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘
程序员海军7 小时前
用了两年多 GPT,我最近开始换模型了,还折腾了个求职避坑 Agent
前端·人工智能·后端
AIsoft_86897 小时前
人才评估中的关键信息如何沉淀?
人工智能·iphone
紧跟先前的步伐7 小时前
Go AI Agent 实战 06|JSON 结构化输出与 Go 后端校验
人工智能·ai·golang
vibecoding779 小时前
Codex 分层用模型完整教程:让 GPT-6.1 Sol 拍板、GPT-6 Luna 跑侦察
人工智能·gpt
新知图书9 小时前
1.3 启动第一个机器人
人工智能·机器人
明志数科9 小时前
自主探索范式下机器人示教数据的工程定位:少量示范为何对质量更敏感
人工智能·机器学习·机器人
Maynor9969 小时前
WorkBuddy 一键接通 gpt-6.1-sol:MomoAI / TryAllAPI 把最新模型接到桌面
人工智能·gpt·ai·大模型·编程工具
火山引擎开发者社区9 小时前
问得出、搜得准、信得过:ContextSearch 重构销售检索体验
人工智能
Raymond168810 小时前
AI配音工具长文本合成架构技术解析:全局音色锚定与声学状态跟踪
人工智能·架构·实时互动·视觉检测·音视频·语音识别