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
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
搜索倍增器:推动收入、生产力和 AI 实现规模化
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
wjkjpcba3 小时前
机器人控制板PCBA怎么加工?从SMT贴片到BGA焊接解析机器人电子制造工艺
大数据·人工智能
青 春 记 忆4 小时前
Dify Docker Compose 通用无损升级指南:从备份、双版本预演到切换与回滚
运维·人工智能·python·docker·容器
小猪妈咪爱学法4 小时前
欧盟最新发布《AI数字综合法案(Digital Omnibus‑on‑AI,AI综合修订法案)
人工智能·网络安全
ZGIAI4 小时前
ZGI Workflow 变量池:接住节点输出
人工智能·架构
梵构广告4 小时前
提升品牌识别度有哪些方法?
人工智能
ZGIAI4 小时前
ZGI 记忆隔离:多人共用不串号
人工智能·架构
星栈独行4 小时前
决定 Agent 交付下限的「操作系统」:Harness 六层架构拆解
人工智能·架构
AKAMAI5 小时前
实时可观测性:Akamai Cloud Pulse 警报功能正式发布
人工智能·云计算
Capricorn19885 小时前
解决全网抄 Karpathy 导致的 LLM Wiki 污染?基于知芽 Notebook Skill 的 raw/ 笔记法排障指南
大数据·论文阅读·人工智能·笔记·论文笔记