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
hpoenixf3 分钟前
Agent 运行身份全景:从一次聊天到 Model Turn,系统到底在继续什么?
人工智能
玩美数据12 分钟前
市场调研数据分析与数据集驱动的行业格局变革深度解析
大数据·人工智能
lucas_AI23 分钟前
AI 思考时非要「说人话」吗?哈工大团队让模型「用数据格式思考」,省 5 倍 token 还更准
人工智能
知行产研25 分钟前
紫创智械:工程机械具身智能的「非运输」破局者
人工智能
微订校园外卖系统1 小时前
校园代取快递系统选型:现成系统与定制开发的技术核对项
大数据·运维·人工智能·外卖系统·本地生活·微订
QXWZ_IA1 小时前
管道GIS测绘如何实现自动化成图:三种成图方式怎么选
运维·人工智能·安全·自动化
严肃小白兔1 小时前
第 04/24 期:深度学习中的损失函数及其数学解释
人工智能·深度学习
无责任此方_修行中1 小时前
「不止技术」AIE 2026 会后感悟
人工智能·后端·ai编程
BYSJMG2 小时前
计算机毕业设计选题推荐:【基于深度学习的车辆损坏严重程度评估方法研究】ResNet50 图像分类
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·计算机视觉·分类·课程设计
在所不辞兄2 小时前
为什么在电池供电场景下,不能采用固定电压频率策略,而需要动态调整以最大化 Race-to-Sleep 收益?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习