phm2012剩余寿命预测

PHM2012剩余寿命预测项目是一个研究如何使用深度学习算法预测滚珠轴承的剩余寿命的试错项目。该项目使用了PHM2012大赛提供的轴承数据库进行研究。除了振动和温度数据，该数据集还提供了故障类型、故障位置和剩余寿命等标签信息，方便研究人员开展轴承剩余寿命预测任务的相关研究。IEEE PHM2012数据集是一个用于轴承剩余寿命预测的公共数据集，由IEEE联合无损检测协会组织，通过对一种在机械系统中广泛使用的轴承进行可控实验得到。

相关问题

根据PHM2012轴承数据集进行固定特征提取并进行寿命预测python代码

首先，我们需要导入所需的库和数据集。假设我们已经将数据集保存在名为`phm_data.csv`的文件中。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('phm_data.csv')

接下来，我们需要对数据进行预处理。首先，我们要移除数据集中的无关列，保留与寿命预测有关的列。假设我们的数据集中有以下列：

| 列名 | 描述 |
| --- | --- |
| id | 轴承的唯一标识符 |
| cycle | 操作周期数 |
| op_setting_1 | 操作设置1 |
| op_setting_2 | 操作设置2 |
| op_setting_3 | 操作设置3 |
| sensor_1 | 传感器1读数 |
| sensor_2 | 传感器2读数 |
| ... | ... |
| sensor_21 | 传感器21读数 |
| RUL | 剩余寿命（我们要预测的目标值） |

我们需要移除`id`列和所有`op_setting`列，因为这些列与寿命预测无关。

# 移除无关列
data = data.drop(['id', 'op_setting_1', 'op_setting_2', 'op_setting_3'], axis=1)

接下来，我们要对数据进行标准化，以便在训练模型之前进行固定特征提取。

# 将数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 将标准化后的数据转换为 pandas DataFrame
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=data.columns)

然后，我们可以使用PCA（主成分分析）算法进行固定特征提取。PCA算法可以将高维数据降至低维，并保留最具代表性的特征。

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建 PCA 模型
pca = PCA(n_components=10)

# 用标准化后的数据拟合 PCA 模型
pca.fit(data_scaled)

# 对标准化后的数据进行 PCA 变换
data_pca = pca.transform(data_scaled)

# 将 PCA 变换后的数据转换为 pandas DataFrame
data_pca = pd.DataFrame(data_pca)

最后，我们可以使用线性回归模型来预测轴承的寿命，并评估模型性能。

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_pca, data['RUL'], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('均方根误差：', rmse)

这就完成了固定特征提取和寿命预测的代码。你可以根据自己的需求进行调整和优化。

phm2012数据集介绍

PHM2012数据集是一个用于轴承剩余寿命预测的公共数据集，由IEEE联合无损检测协会组织。该数据集是通过对一种在机械系统中广泛使用的轴承进行可控实验得到的。数据集包含了滚珠轴承在整个使用寿命期间的退化情况，直至完全失效。数据集分为三种工况，每种工况有不同的训练集和测试集。其中，工况一和工况二有5个测试集，而工况三只有1个测试集。通过使用PHM2012数据集，研究人员可以评估轴承剩余寿命的预测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [介绍一下IEEE PHM2012数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43332715/article/details/130254528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [PHM2012轴承数据集](https://download.csdn.net/download/m0_60804625/87928575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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