기술나눔

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1. C-MAPSS 데이터 세트 소개

현재 고장진단, 예측정비, 운영유지관리(PHM) 분야에서는 머신러닝 등 인공지능 알고리즘을 기반으로 한 남은 수명 예측 방법에 대한 연구가 매우 뜨겁다. 여러분의 편의를 위해, 동료들의 학습과 이해를 위해 이 글을 간략하게 소개하고자 합니다.

1.1 데이터 특성

우선, C-MAPSS 데이터 세트는 시뮬레이션된 데이터라는 점에 유의해야 합니다. 이는 항공기 엔진의 복잡한 구조와 항공기 엔진의 복잡하고 변경 가능한 공기 경로로 인해 발생하며, 비행, 이착륙 중 항공기 엔진의 작동 데이터는 일반적으로 다양한 항공사의 기밀 데이터이며 일반적으로 공개되지 않습니다. 쉽게 얻을 수 있습니다. 따라서 NASA에서는상업용 모듈식 항공 추진 시스템 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 생성됨 이 데이터 세트의 목적은 엔진의 작동 특성을 기반으로 다양한 모델의 성능을 테스트하는 것입니다.

1.2 데이터 분할

2. Pytorch 수명 예측 단순 테스트</