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
火山引擎开发者社区6 小时前
没有长期记忆,Agent 谈何持续进化?一图看懂火山 Mem0:解锁 Agent 持续学习与进化之路
人工智能
冬奇Lab9 小时前
Workflow 系列(06):安全——跨步骤注入传播与四层防御
人工智能·工作流引擎
冬奇Lab9 小时前
每日一个开源项目(第149篇):RAG-Anything - 把图片、表格、公式当成一等公民的多模态 RAG 框架
人工智能·开源
米小虾10 小时前
AI Agent 安全实战指南:当智能体开始"不听话",开发者该如何应对?
人工智能·安全·agent
IT_陈寒11 小时前
Vite的热更新突然不香了,排查三小时差点砸键盘
前端·人工智能·后端
阿里云大数据AI技术13 小时前
构建高转化海外电商搜索:阿里云OpenSearch行业算法版的全链路智能优化策略实战
人工智能·搜索引擎
Awu122713 小时前
⚡从零开发 Agent CLI(五)实现一个可治理、可扩展的工具系统
前端·人工智能·claude
字节跳动视频云技术团队13 小时前
让 Agent 成为音视频工作台:AI MediaKit CLI + Skill 发布
人工智能·音视频开发
魏祖潇13 小时前
framework 整合实战——DDD/TDD/SDD 三件套在 framework 仓的真实落地
人工智能·后端