白城北京网站建设,黔东南购物网站开发设计,wordpress网页模板制作,梧州论坛一红豆社区本例所用的数据集为C-MAPSS数据集#xff0c;C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集#xff0c;其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据#xff0c;共有 4 个子数据集#xff0c;每个子集又可分为训练集、 测试集和RUL标签。其中C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据共有 4 个子数据集每个子集又可分为训练集、 测试集和RUL标签。其中训练集包含航空发动机从开始运行到发生故障的所有状态参数 测试集包含一定数量发动机从开始运行到发生故障前某一时间点的全部状态参数RUL标签记录测试集中发动机的 RUL 值可用于评估模 型的RUL预测能力。C-MAPSS数据集包含的基本信息如下 添加图片注释不超过 140 字可选
本例只采用FD001子数据集 添加图片注释不超过 140 字可选
关于python的集成环境我一般Anaconda 和 winpython 都用windows下主要用WinpythonIDE为spyder类MATLAB界面。 添加图片注释不超过 140 字可选
正如peng wang老师所说
winpython, anaconda 哪个更好 - peng wang的回答 - 知乎 winpython, anaconda 哪个更好 - 知乎
winpython脱胎于pythonxy面向科学计算兼顾数据分析与挖掘Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面在大数据处理方面有自己特色的一些包winpython强调便携性被做成绿色软件不写入注册表安装其实就是解压到某个文件夹移动文件夹甚至放到U盘里在其他电脑上也能用Anaconda则算是传统的软件模式。winpython是由个人维护Anaconda由数据分析服务公司维护意味着Winpython在很多方面都从简而Anaconda会提供一些人性化设置。Winpython 只能在windows上用Anaconda则有linux的版本。
抛开软件包的差异我个人也推荐初学者用winpython正因为其简单问题也少点由于便携性的特点系统坏了重装后也能直接用。
请直接安装、使用winPythonWinPython download因为很多模块以及集成的模块 添加图片注释不超过 140 字可选
可以选择版本不一定要用最新版本否则可能出现不兼容问题。
下载、解压后如下 添加图片注释不超过 140 字可选
打开spyder就可以用了。
采用8种机器学习方法对NASA涡轮风扇发动机进行剩余使用寿命RUL预测8种方法分别为Linear RegressionSVM regressionDecision Tree regressionKNN modelRandom ForestGradient Boosting RegressorVoting RegressorANN Model。
首先导入相关模块 import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.svm import SVR from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense
版本如下 tensorflow2.8.0 keras2.8.0 sklearn1.0.2
导入数据 path # define column names col_names[unit_nb,time_cycle][set_1,set_2,set_3] [fs_{i} for i in range(1,22)] # read data df_train train_data pd.read_csv(pathtrain_FD001.txt, index_colFalse, sep \s, header None,namescol_names )
df_test和y_test同理导入看一下训练样本 df_train.head() 添加图片注释不超过 140 字可选
进行探索性数据分析 df_train[col_names[1:]].describe().T 添加图片注释不超过 140 字可选
数据可视化分析 sns.set_style(darkgrid) plt.figure(figsize(16,10)) k 1 for col in col_names[2:] : plt.subplot(6,4,k) sns.histplot(df_train[col],colorGreen) k1 plt.tight_layout() plt.show() 添加图片注释不超过 140 字可选 def remaining_useful_life(df): # Get the total number of cycles for each unit grouped_by_unit df.groupby(byunit_nb) max_cycle grouped_by_unit[time_cycle].max() # Merge the max cycle back into the original frame result_frame df.merge(max_cycle.to_frame(namemax_cycle), left_onunit_nb, right_indexTrue) # Calculate remaining useful life for each row remaining_useful_life result_frame[max_cycle] - result_frame[time_cycle] result_frame[RUL] remaining_useful_life # drop max_cycle as its no longer needed result_frame result_frame.drop(max_cycle, axis1) return result_frame df_train remaining_useful_life(df_train) df_train.head()
绘制最大RUL的直方图分布 plt.figure(figsize(10,5)) sns.histplot(max_ruls.RUL, colorr) plt.xlabel(RUL) plt.ylabel(Frequency) plt.axvline(xmax_ruls.RUL.mean(), ls--,colork,labelfmean{max_ruls.RUL.mean()}) plt.axvline(xmax_ruls.RUL.median(),colorb,labelfmedian{max_ruls.RUL.median()}) plt.legend() plt.show() 添加图片注释不超过 140 字可选 plt.figure(figsize(20, 8)) cor_matrix df_train.corr() heatmap sns.heatmap(cor_matrix, vmin-1, vmax1, annotTrue) heatmap.set_title(Correlation Heatmap, fontdict{fontsize:12}, pad10); 添加图片注释不超过 140 字可选 col df_train.describe().columns #we drop colummns with standard deviation is less than 0.0001 sensors_to_drop list(col[df_train.describe().loc[std]0.001]) [s_14] print(sensors_to_drop) # df_train.drop(sensors_to_drop,axis1,inplaceTrue) df_test.drop(sensors_to_drop,axis1,inplaceTrue) sns.set_style(darkgrid) fig, axs plt.subplots(4,4, figsize(25, 18), facecolorw, edgecolork) fig.subplots_adjust(hspace .22, wspace.2) i0 axs axs.ravel() index list(df_train.unit_nb.unique()) for sensor in df_train.columns[1:-1]: for idx in index[1:-1:15]: axs[i].plot(RUL, sensor,datadf_train[df_train.unit_nbidx]) axs[i].set_xlim(350,0) axs[i].set(xticksnp.arange(0, 350, 25)) axs[i].set_ylabel(sensor) axs[i].set_xlabel(Remaining Use Life) ii1 添加图片注释不超过 140 字可选 X_train df_train[df_train.columns[3:-1]] y_train df_train.RUL X_test df_test.groupby(unit_nb).last().reset_index()[df_train.columns[3:-1]] y_train y_train.clip(upper155) # create evalute function for train and test data def evaluate(y_true, y_hat): RMSE np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_hat)) R2_score r2_score(y_true, y_hat) return [RMSE,R2_score]; #Make Dataframe which will contain results Results pd.DataFrame(columns[RMSE-Train,R2-Train,RMSE-Test,R2-Test,time-train (s)])
训练线性回归模型 import time Sc StandardScaler() X_train1 Sc.fit_transform(X_train) X_test1 Sc.transform(X_test) # create and fit model start time.time() lm LinearRegression() lm.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()- start # predict and evaluate y_pred_train lm.predict(X_train1) y_pred_test lm.predict(X_test1) Results.loc[LR]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results def plot_prediction(y_test,y_pred_test,score): plt.style.use(ggplot) fig, ax plt.subplots(1, 2, figsize(17, 4), gridspec_kw{width_ratios: [1.2, 3]}) fig.subplots_adjust(wspace.12) ax[0].plot([min(y_test),max(y_test)], [min(y_test),max(y_test)],lw3,cr) ax[0].scatter(y_test,y_pred_test,lw3,cg) ax[0].annotate(text(RMSE: {:.2f}.format(score[0]) \n R2: {:.2%}.format(score[1])), xy(0,140), sizelarge); ax[0].set_title(Actual vs predicted RUL) ax[0].set_xlabel(Actual) ax[0].set_ylabel(Predicted); ax[1].plot(range(0,100),y_test,lw2,cr,label actual) ax[1].plot(range(0,100),y_pred_test,lw1,ls--, cb,label prediction) ax[1].legend() ax[1].set_title(Actual vs predicted RUL) ax[1].set_xlabel(Engine num) ax[1].set_ylabel(RUL); plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 添加图片注释不超过 140 字可选
训练支持向量机模型 # create and fit model start time.time() svr SVR(kernelrbf, gamma0.25, epsilon0.05) svr.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train svr.predict(X_train1) y_pred_test svr.predict(X_test1) Results.loc[SVM]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 添加图片注释不超过 140 字可选
训练决策树模型 starttime.time() dtr DecisionTreeRegressor(random_state42, max_featuressqrt, max_depth10, min_samples_split10) dtr.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train dtr.predict(X_train1) y_pred_test dtr.predict(X_test1) Results.loc[DTree]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 添加图片注释不超过 140 字可选
训练KNN模型 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # Evaluating on Train Data Set start time.time() Kneigh KNeighborsRegressor(n_neighbors7) Kneigh.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train Kneigh.predict(X_train1) y_pred_test Kneigh.predict(X_test1) Results.loc[KNeigh]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 添加图片注释不超过 140 字可选
训练随机森林模型 start time.time() rf RandomForestRegressor(n_jobs-1, n_estimators130,max_featuressqrt, min_samples_split 2, max_depth10, random_state42) rf.fit(X_train1, y_train) y_hat_train1 rf.predict(X_train1) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train rf.predict(X_train1) y_pred_test rf.predict(X_test1) Results.loc[RF]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 添加图片注释不超过 140 字可选
训练Gradient Boosting Regressor模型 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # Evaluating on Train Data Set start time.time() xgb_r GradientBoostingRegressor(n_estimators45, max_depth10, min_samples_leaf7, max_featuressqrt, random_state42,learning_rate0.11) xgb_r.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train xgb_r.predict(X_train1) y_pred_test xgb_r.predict(X_test1) Results.loc[XGboost]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 训练Voting Regressor模型
from sklearn.ensemble import VotingRegressor starttime.time() Vot_R VotingRegressor([(rf, rf), (xgb, xgb_r)],weights[1.5,1],n_jobs-1) Vot_R.fit(X_train1, y_train) end_fit time.time()-start # predict and evaluate y_pred_train Vot_R.predict(X_train1) y_pred_test Vot_R.predict(X_test1) Results.loc[VotingR]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results plot_prediction(y_test.RUL,y_pred_test,evaluate(y_test, y_pred_test)) 训练ANN模型 startime.time() model tf.keras.models.Sequential() model.add(Dense(32, activationrelu)) model.add(Dense(64, activationrelu)) model.add(Dense(128, activationrelu)) model.add(Dense(128, activationrelu)) model.add(Dense(1, activationlinear)) model.compile(loss msle, optimizeradam, metrics[msle]) history model.fit(xX_train1,yy_train, epochs 40, batch_size 64) end_fit time.time()-star # predict and evaluate y_pred_train model.predict(X_train1) y_pred_test model.predict(X_test1) Results.loc[ANN]evaluate(y_train, y_pred_train)evaluate(y_test, y_pred_test)[end_fit] Results 工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家《控制与决策》《系统工程与电子技术》《电力系统保护与控制》《宇航学报》等EI期刊审稿专家担任《计算机科学》《电子器件》 《现代制造过程》 《电源学报》《船舶工程》 《轴承》 《工矿自动化》 《重庆理工大学学报》 《噪声与振动控制》 《机械传动》 《机械强度》 《机械科学与技术》 《机床与液压》《声学技术》《应用声学》《石油机械》《西安工业大学学报》等中文核心审稿专家。
擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
