用python代码实现上述问题

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现支持向量机(SVM)模型。下面是一个简化的代码示例，展示了如何加载数据、分割数据、训练模型并进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# Step 1: 加载数据
data = pd.read_excel('数据.xlsx')  # 假设文件名是'data.xlsx'
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征数据（电气信号）
y = data.iloc[:, -1]  # 目标变量（健康状态值）

# Step 2: 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Step 3: 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Step 4: 构建SVM模型
clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')  # 核函数选择RBF，参数需要调整以优化性能

# Step 5: 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# Step 6: 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# Step 7: 预测剩余风机
remaining_data = pd.read_excel('剩余数据.xlsx')  # 假设文件名是'remaining_data.xlsx'
remaining_X = remaining_data.iloc[:, :-1]
remaining_X_scaled = scaler.transform(remaining_X)
remaining_y_pred = clf.predict(remaining_X_scaled)

# Step 8: 结果整理
results = pd.DataFrame({'预测健康状态': remaining_y_pred})
results.to_excel('分类 result1.xlsx', index=False)

请注意，这只是一个基本的实现，实际操作可能需要对数据进行更多的探索性分析（如异常值检查、缺失值处理等），并可能需要对模型进行多次迭代以优化参数。此外，如果你想要对比其他模型，如随机森林或卷积神经网络，你需要相应地导入并替换`SVC`部分的代码。