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
ZzT2 小时前
怎么做才不会被 AI 替代?
人工智能·程序员
道友可好2 小时前
从今天开始:你的第一个 Harness Engineering 实践
前端·人工智能·后端
小姜前线技术3 小时前
AI回答代码块高亮加一键复制
人工智能
洛阳泰山3 小时前
从 0 到 1.6K Star:一个 Java 开源项目的增长复盘
人工智能·后端·开源
米小虾4 小时前
Agent Skill 设计模式完全指南
人工智能·agent
饼干哥哥4 小时前
保姆级教程:用Image2 + Seedance2.0 做长视频,以品牌广告为例
人工智能
米小虾5 小时前
Agent Skill 规范与 Skill-Creator 核心思想
人工智能·agent
ZhengEnCi5 小时前
09e-斯坦福CS336作业四:大规模语言模型训练数据收集与处理
人工智能
oil欧哟5 小时前
Codex 最佳实践(超级长文):先搞懂 AI,再用好 AI
前端·人工智能·后端
甲维斯5 小时前
日本发布比肩Fable5的模型?Fugu Ultra初探!
人工智能·ai编程