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项目RUL:根据2012年PHM数据预测轴承的剩余使用寿命。

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简介:
轴承剩余寿命预测项目(projectRUL)依托于PHM2012大赛提供的轴承数据库,开展了一项基于深度学习算法进行滚珠轴承剩余寿命预测的探索性研究。该项目旨在预测轴承的剩余使用寿命,并于2021年1月17日进行最后更新。项目负责人分享了最初的设想:该项目起初仅仅是一个研究生记录其在深度学习算法领域学习经验的个人实践,因此其核心价值相对有限。尽管项目停止更新已超过两年,仍有人会向我发送邮件咨询该项目的信息,这可能与相关研究方向的代码资源相对匮乏有关。由于本人已不再从事相关领域的研究工作,因此撰写一份总结报告以回顾该项目的进展情况。值得注意的是,虽然项目中构建的深度模型基本具备运行能力,但实际效果却未能达到预期。作为面向新人的学习参考资料,我个人认为dataset.py是项目中表现较为出色的代码片段,它负责整合PHM2012数据集、德国帕德博恩大学提供的数据库以及cw数据。

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客服
客服
  • 基于2012PHM使寿(Project RUL
    优质
    本项目旨在利用2012年PHM数据集,通过先进的机器学习算法,精确预测滚动轴承的剩余使用寿命(RUL),以提高设备维护效率和可靠性。 轴承剩余寿命预测项目(projectRUL)使用PHM2012大赛的轴承数据库,研究如何利用深度学习算法对滚珠轴承进行剩余使用寿命预测的一个试错性项目。该项目最初只是一个默默无名的研究生用来记录自己在深度学习算法上的学习过程,因此本质上就是一个实用性不高的项目。然而,在停止更新后的两年多时间里,仍有人会联系我询问这个项目的进展。(也有可能是因为相关方向代码确实较少)。由于我不再从事该领域的工作了,所以在这里做一个总结:项目中的大部分深度模型都可以运行,但效果都不理想!(仅供新人学习参考);在该项目中我认为质量最好的代码是dataset.py文件。这是将PHM2012、德国帕德博恩大学的数据库以及cw进行整合处理的部分。
  • 基于退化使寿
    优质
    本研究探讨了在数据质量下降的情况下,如何准确预测设备或系统的剩余使用寿命,提出了一种有效的处理退化数据的方法。 退化数据分析与剩余使用寿命估算:基于Wiener过程的方法综述
  • 锂电池使寿(RUL)LSTM方法(含Python代码及
    优质
    本项目采用长短期记忆网络(LSTM)模型对锂电池剩余使用寿命(RUL)进行预测,并提供相关Python代码和数据集。 基于 LSTM 的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)的 Python 完整源码和数据。
  • 基于Transformer锂电池使寿(RUL)(Python完整源码及)
    优质
    本项目利用Python开发,采用Transformer模型进行锂电池剩余使用寿命(RUL)预测。提供完整代码和相关数据集,适用于研究与学习。 基于 Transformer 的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)采用 Python 编程语言实现,并使用了 PyTorch 1.8.0 和 pandas 0.24.2 这两个库。此项目是利用 PyTorch 实现的 Transformer 模型来对锂电池的剩余使用寿命进行预测。
  • 风电机组寿
    优质
    风电机组轴系剩余寿命预测研究通过先进的数据分析和机器学习技术,评估风力发电机轴系当前状态及未来退化趋势,以实现预防性维护,提高设备可靠性和经济效益。 风电机组轴系作为传动系统的关键组成部分,准确预测其剩余寿命有助于优化维修方案并有效降低运行成本。本段落提出了一种结合退化过程与扭振行为的耦合模型,并考虑了不确定因素如风速对轴系退化的影响。通过运用四阶龙格-库塔算法和雨流统计法进行多次蒙特卡罗模拟,获得了退化曲线,并进一步计算出剩余寿命的期望值及方差。研究表明,随着使用时间的增长,轴系的退化程度呈现指数型上升趋势;同时,其剩余寿命的期望与方差则表现出随退化度增加而呈负指数变化的特点。
  • 锂电池使寿(RUL)MLP、RNN、LSTM方法(Python完整源码和)
    优质
    本项目采用Python实现MLP、RNN、LSTM模型,针对锂电池进行剩余使用寿命(RUL)预测,并提供相关数据集。适合深入研究电池老化机制与寿命预测技术。 基于MLP、RNN和LSTM的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)采用马里兰大学CALCE数据集,并使用Python编写完整源码和数据分析。该研究还涵盖了电池使用寿命终点(End Of Life,EOL)的预测方法。
  • 锂电池寿提取.rar
    优质
    本资源为“锂电池剩余寿命预测的数据提取”相关研究资料,包含实验数据、特征提取方法等内容,适用于电池健康状态评估和寿命预测的研究与应用。 提取等压降放电时间和历史容量数据,用于锂电池剩余寿命预测。
  • 锂电池寿提取.rar
    优质
    本研究探讨了从大量电池运行数据中高效准确地提取关键特征的方法,旨在提升锂电池剩余使用寿命预测模型的精度与可靠性。 用于间接预测锂电池剩余寿命的方法可以提高电池的使用效率和安全性。通过分析电池的工作状态和历史数据,这些方法能够更准确地估计电池还能继续工作的时长,从而帮助用户合理规划设备的使用时间,并提前做好维护或更换准备。这种方法对于延长电子产品的使用寿命以及减少资源浪费具有重要意义。
  • 基于LSTMC-MAPSS寿(利Pytorch)
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    本研究运用长短期记忆网络(LSTM)模型,通过Python深度学习框架PyTorch,在C-MAPSS数据集上进行航空发动机剩余使用寿命预测,以提高预测准确性。 实验结果显示,在使用LSTM实现C-MAPSS数据集的剩余寿命预测任务中(基于Pytorch框架),每轮训练后的测试误差分别为445.4610、334.5140、358.6489、365.9250、331.4520、283.3463、460.4766、314.7196、325.5950和452.3746。对应的RMSE值分别为16.3614、14.8254、14.9796、15.5157、14.7853、14.2053、16.2834、14.6757、14.7481和15.8802。实验表明,MS-BLSTM模型的预测误差最低,并且在训练过程中收敛速度快,在涡扇发动机接近损坏时仍能保持较高的预测准确性。 与传统的机器学习方法相比,深度学习模型如CNN 和 LSTM 在预测误差方面表现更优。而本段落提出的 MS-BLSTM 混合深度学习预测模型进一步提升了RUL的预测精度,这得益于其有效利用了时间段内传感器测量值的均值和方差与剩余使用寿命的相关性,并且通过BLSTM能够更好地捕捉历史数据和未来数据之间的长程依赖关系。 综上所述,本段落提出的 MS-BLSTM 剩余使用寿命预测模型具有较高的预测准确性,可以为涡扇发动机的健康管理及运维决策提供有力支持。
  • 【锂电池寿】基于CNN-Transformer锂电池寿模型,使马里兰大学集(含Pytorch完整源码及
    优质
    本项目提出了一种结合CNN与Transformer架构的锂电池剩余寿命预测模型,并提供了基于马里兰大学公开数据集的Pytorch实现代码。 1. 【锂电池剩余寿命预测】使用CNN-Transformer进行锂电池剩余寿命预测(Pytorch完整源码和数据) 2. 数据集:马里兰大学提供的锂电池数据集已经处理完毕。 3. 环境准备:需要安装Python 3.8 和 PyTorch 版本1.8及以上,代码采用ipynb文件格式编写,易于阅读; 4. 模型描述:CNN-Transformer在许多问题上表现出色,并且被广泛使用。 5. 领域描述:随着锂离子电池的能量密度和功率密度的提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得越来越重要。本代码展示了如何利用CNN-Transformer来解决这一领域的问题。 6. 作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,在机器学习领域的创作者之一,并且在2023年被评为博客之星TOP50。从事Matlab和Python算法仿真工作8年,如果有更多关于仿真的源码或数据集需求可以联系博主获取更多信息。