轴承剩余使用寿命预测简单代码

轴承剩余使用寿命预测通常涉及到机械故障诊断和预测维护领域，它通过分析设备运行数据来估算轴承还能继续正常工作的时长。这里是一个简化版的Python代码示例，使用了监督学习模型如线性回归或随机森林来进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设你有一个CSV文件df，包含特征列（如振动、温度等）和目标列（剩余寿命）
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')

# 数据预处理（填充缺失值、编码分类变量等）
X = data.drop('RemainingLife', axis=1) # 特征
y = data['RemainingLife'] # 目标值

# 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)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression() # 或者RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测剩余寿命
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))
print("RMSE:", rmse)

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