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
AI多Agent协作实战派4 小时前
【AI探索历程17】从“给自己用“到想“让别人用“
人工智能
吴佳浩5 小时前
Memory Provider 实战:Hermes、Mem0、Honcho、Hindsight 为什么都这样设计?
人工智能·agent·ai编程
吴佳浩5 小时前
企业级 Agent Memory 选型指南:如何构建可扩展的 Memory Service?
人工智能·agent·ai编程
北方的银狐-Zero6 小时前
ERP 管执行,数据管标准,OntoL本体 管思考:企业智能化升级的规划图
大数据·人工智能·本体论
浅安的邂逅7 小时前
260918-白帽把 OpenAI 论坛“打穿“了:攻防赛漏洞、账户被 Claude 入侵、模型偷偷掩盖不当行为
人工智能·大模型·ai编程·ai模型·行业动态
jinyishu_7 小时前
认识 AI Agent:概念、架构、设计模式与主流框架
人工智能
Hrain-AI7 小时前
AI 爬虫三档授权工程落地:搜索放行、训练拦截、Agent 分层(附脚本)
人工智能·elasticsearch·milvus
sunhy_csdn7 小时前
“词码”作为 Token 候选译名
人工智能
Hrain-AI7 小时前
多 Agent 并行不打架:worktree 隔离与反馈回流落地(附脚本)
网络·数据库·人工智能·架构