Condivisione della tecnologia

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1. Introduzione al dataset C-MAPSS

Nel campo della diagnosi dei guasti, della manutenzione predittiva e del funzionamento e manutenzione (PHM), l'attuale ricerca sui metodi di previsione della vita residua basati su algoritmi di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico è estremamente interessante. Tra questi, il set di dati C-MAPSS è molto interessante ampiamente utilizzato in questo campo. Per la vostra comodità, per l'apprendimento e la comprensione dei colleghi, vorrei presentarvi brevemente questo articolo.

1.1 Caratteristiche dei dati

Innanzitutto va notato che il set di dati C-MAPSS è costituito da dati simulati. Ciò è dovuto alla struttura complessa dei motori aeronautici e ai percorsi aerei complessi e mutevoli dei motori aeronautici e i dati operativi dei motori aeronautici durante il volo, il decollo e l'atterraggio sono generalmente dati riservati di varie compagnie aeree e generalmente non lo sono; facile da ottenere. Quindi dalla NASAGenerato utilizzando il software di simulazione del sistema di propulsione aeronautica modulare commerciale Lo scopo di questo set di dati è testare le prestazioni di diversi modelli in base alle caratteristiche operative del motore.

1.2 Divisione dei dati

2. Test semplice di previsione della vita di Pytorch</