寿命预测Python代码

在各个公司和行业中，预测性维护的常见障碍表现在以下四个方面：
1.我们有没有足够的数据？
2.我们有没有足够的故障数据？
3.我们如何预测故障？
4.我们如何构建预测性维护算法？

寿命预测Python代码
2023年5月13日星期六

【注意】
import numpy as np
import pandas as pd

# 模拟数据
np.random.seed(123)
lifetimes = np.random.randint(200, 1000, size=100)
failure_modes = np.random.choice(['fatigue', 'wear', 'contamination'], size=100)

# 保存数据到csv文件
data = pd.DataFrame({
    
    'lifetime': lifetimes, 'failure_mode': failure_modes})
data.to_csv('bearing_life_data.csv', index=False)
需要注意的是，此代码仅作为示例，实际应用需要根据具体数据进行调参和调整。另外，需要准备轴承寿命数据文件bearing_life_data.csv，其格式应该为每一行表示一个时间序列样本，最后一列为对应的寿命值。
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 导入数据
data = pd.read_csv('bearing_life_data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# 数据集划分
train_size = int(len(X) * 0.7)
test_size = len(X) - train_size
X_train, X_test = X[:train_size, :], X[train_size:, :]
y_train, y_test = y[:train_size, :], y[train_size:, :]

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 模型训练
model.fit(X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)), y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 预测结果
predicted_y = model.predict(X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)))
predicted_y = scaler.inverse_transform(predicted_y)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(y_test, color='blue', label='Actual')
plt.plot(predicted_y, color='red', label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()