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1. Introducción al conjunto de datos C-MAPSS

En el campo del diagnóstico de fallas, el mantenimiento predictivo y la operación y mantenimiento (PHM), la investigación actual sobre métodos de predicción de vida restante basados ​​​​en algoritmos de inteligencia artificial como el aprendizaje automático es extremadamente interesante. Entre ellos, el conjunto de datos C-MAPSS es muy interesante. Ampliamente utilizado en este campo. Para su comodidad y para el aprendizaje y la comprensión de sus colegas, me gustaría presentarles brevemente este artículo.

1.1 Características de los datos

En primer lugar, cabe señalar que el conjunto de datos C-MAPSS son datos simulados. Esto se debe a la compleja estructura de los motores de avión y a las trayectorias aéreas complejas y cambiantes de los motores de avión y los datos de funcionamiento de los motores de avión durante el vuelo, el despegue y el aterrizaje suelen ser datos confidenciales de varias aerolíneas y generalmente no lo son; fácil de obtener. Por lo tanto por la NASAGenerado utilizando el software de simulación de sistemas modulares comerciales de aeropropulsión El propósito de este conjunto de datos es probar el rendimiento de diferentes modelos en función de las características operativas del motor.

1.2 División de datos

2. Prueba simple de predicción de vida de Pytorch</