05 2023 档案

N-CMAPSS数据集解读
摘要：参考：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9673064 文章为《Exploratory Data Analysis of the N-CMAPSS Dataset for Prognostics》 摘要-近年来，航空、航 阅读全文
posted @ 2023-05-31 17:35 woxin_lab 阅读(3867) 评论(0) 推荐(0)
pytorch--训练分层学习率设置
摘要：在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 阅读全文
posted @ 2023-05-27 21:44 woxin_lab 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)
绘制RUL预测中的测试引擎预测表现
摘要：下图为C-MAPSS的4个数据子集测试集的所有发动机引擎的真实RUL与估计的RUL表现，并按照真实RUL值的大小从小到大排列。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2895301/202305/2895301-20230526192326174-204 阅读全文
posted @ 2023-05-26 19:35 woxin_lab 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)
t-SNE
摘要：文章摘自故障诊断与python学习 的 tSNE-python代码实现及使用详解 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2895301/202305/2895301-20230525235359431-951659380.jpg) 代码实现 ```pyt 阅读全文
posted @ 2023-05-26 00:09 woxin_lab 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
时间序列-1
摘要：时间序列是与时间相关的、一般按时间顺序的一组数字序列。 按平稳行可分为平稳时间序列和非平稳时间序列。 - 对于平稳时间序列，一般可以通过ARMA模型进行拟合。 - 对于非平稳时间序列，可以通过差分转化为非平稳时间序列。 个人理解： 在深度学习中，时间序列因为其含有稀疏特征而可能造成参数的欠拟合，时间 阅读全文
posted @ 2023-05-25 23:39 woxin_lab 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
RUL预测常用数据集--XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集解读
摘要：RUL预测常用数据集--XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集解读西安交通大学 轴承数据集 解读 阅读全文
posted @ 2023-05-16 16:21 woxin_lab 阅读(7994) 评论(0) 推荐(3)
论文--一种用于机械系统剩余使用寿命估计的新型双流自注意力神经网络--介绍
摘要：论文--一种用于机械系统剩余使用寿命估计的新型双流自注意力神经网络--介绍论文主要是针对不同传感器的监测数据未充分利用的问题，通过挖掘传感器内部信息差异作为辅助信息，来达到增强预测性能的目的。 阅读全文
posted @ 2023-05-16 15:13 woxin_lab 阅读(202) 评论(0) 推荐(1)
论文--一种用于机械系统剩余使用寿命估计的新型双流自注意力神经网络--中文翻译
摘要：A novel dual-stream self-attention neural network for remaining useful life estimation of mechanical systems Danyang Xu, Haobo Qiu *, Liang Gao, Zan Y 阅读全文
posted @ 2023-05-08 15:28 woxin_lab 阅读(702) 评论(0) 推荐(1)
RUL预测常用数据集--C-MAPSS Dataset解读
摘要：RUL预测常用数据集--C-MAPSS Dataset解读### 数据集来源 C-MAPSS是针对航空发动机剩余寿命预测的数据集。该数据集由NASA(美国国家航空航天局)发布，C - MAPSS是一个模拟现实大型商用涡扇发动机的工具。软件在MATLAB ®和Simulink ®环境下编写，包含多个可编辑的输入参数，允许用户输入自己选择的关于操作轮廓、闭环控 阅读全文
posted @ 2023-05-06 22:54 woxin_lab 阅读(13601) 评论(0) 推荐(2)