一般寿命预测任务中(Remaining Useful Life,RUL)标签需要自己设计，因此本文总结了几种常用的标签设置方法。
1. Piece-wise linear分段线性函数RUL标签
比如对于CMAPSS涡扇发动机数据集来说，我们知道其中某一台涡扇发动机全寿命周期为192，也就是说该涡扇发动机运行192个周期后失效。因此设计它的RUL标签为[192,191,190,…,1],（从192一次减1）。
对于CMAPSS数据集来说一般还会使用一个阈值，认为发动机在初始时处于健康的工作状态，没有退化，运行一段时间后剩余寿命低于阈值时才开始进行退化。
2. 寿命百分比RUL标签
设备运行寿命百分比由0到1，或者由1-0
康守强，周月，王玉静，谢金宝，V.I.MIKULOVICH ，基于改进 SAE 和双向 LSTM 的滚动轴承 RUL 预测方法 ，自动化学报，2020
3. 提取健康指标构造RUL标签
该方法主要是对数据进行降维，方法众多但是太缺乏可解释性，没有公认的标准。
Chang-Hua Hu, Hong Pei, Xiao-Sheng Si, Dang-Bo Du, Zhe-Nan Pang, and Xi Wang ，A Prognostic Model Based on DBN and Diffusion Process for Degrading Bearing ，IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS，2019
对PHM2012轴承数据集的振动信号先进行RNM降维，再进行LLE降维成一维，来提取健康因子