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
2601_949950633 小时前
练题簿,把培训从“走过场”变成“真落地”
人工智能·学习·小程序·刷题·小程序推荐
诸神缄默不语4 小时前
备战 AI 出海 DAY 0:海外数据采集
大数据·人工智能
Ysn07195 小时前
YOLO-Master工程:experts.py 专家结构详解与目标检测专家设计启发
人工智能·yolo·目标检测
BingoGo5 小时前
使用 GPT-6 Astra 模型 请立刻更新你的 Skill 与提示词
人工智能
香菜+5 小时前
端侧视频分析 · 架构笔记
人工智能
s1ckrain5 小时前
【论文阅读】A Survey on Vision–Language–Action Models for Embodied AI
论文阅读·人工智能·多模态·具身智能
深圳雨林凯AI6 小时前
图案裂变的“风格归一化“设计思路:主体保得住,画风才拉得齐|雨林凯AI技术笔记
人工智能·笔记
DevNo6 小时前
英文会议转中文纪要,三款AI工具实测体验
人工智能
深小乐6 小时前
AI 说话越来越难懂?Anthropic 员工都在用 ELI5 这个图解 Skill
人工智能
问天_观心6 小时前
大模型微调学习(二)
人工智能·python·深度学习·学习·语言模型·transformer