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
程序员Linc10 分钟前
写给新人的深度学习扫盲贴:向量与矩阵
人工智能·深度学习·矩阵·向量
xcLeigh18 分钟前
OpenCV从零开始:30天掌握图像处理基础
图像处理·人工智能·python·opencv
果冻人工智能21 分钟前
如何有效应对 RAG 中的复杂查询?
人工智能
2305_7978820930 分钟前
AI识图小程序的功能框架设计
人工智能·微信小程序·小程序
果冻人工智能31 分钟前
向量搜索中常见的8个错误(以及如何避免它们)
人工智能
碳基学AI37 分钟前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义免费下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·算法·语言模型·集成学习
补三补四40 分钟前
机器学习-聚类分析算法
人工智能·深度学习·算法·机器学习
果冻人工智能1 小时前
法官们终于似乎明白了:如果没有复制,那就没有版权
人工智能
tle_sammy1 小时前
AI 重构老旧系统:创业新曙光
人工智能·重构
果冻人工智能1 小时前
什么是 MCP,以及你为什么该关注它
人工智能