风机故障诊断python

您好！对于风机故障诊断，您可以使用Python进行分析和预测。以下是一个简单的示例代码，用于风机故障诊断的机器学习模型：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('wind_turbine_data.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

请注意，以上代码仅为示例，您需要根据实际情况进行修改和调整。另外，您需要准备好包含风机传感器数据和相应故障标签的CSV文件（例如 wind_turbine_data.csv），并将其作为输入数据。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时向我提问。