CMAPS基于传感器数据的喷气发动机故障分类

喷气发动机的预测维护：机器学习方法

想象一个未来，在喷气发动机发生之前预测了喷气发动机故障，挽救了数百万美元和潜在的生命。该研究使用NASA的喷气发动机仿真数据来探索一种新颖的预测维护方法。我们将展示机器学习如何分析传感器数据（温度，压力等）来评估发动机健康，并展示了AI彻底改变维护和提高安全性的潜力。这涉及数据准备，特征选择和复杂算法，例如随机森林和神经网络。

关键学习点：

• 使用AI和机器学习预测设备故障。
• 准备和处理复杂的传感器数据进行分析。
• 随机森林和神经网络的实际应用用于预测建模。
• 功能选择和工程以提高模型精度。
• 通过预测维护提高安全性和运营效率。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 数据集概述
• 商业理解
• 数据探索
• 数据预处理
• 建模和评估
• 常见问题

数据集概述

NASA的公开喷气发动机仿真数据集包含来自发动机操作的传感器读数直至故障。我们将分析这些模式以对发动机健康进行分类（正常或失败）。该项目将CRISP-DM方法用于结构化数据挖掘过程。

商业理解

本节概述了项目的背景，挑战和目标。

故障预测的重要性：喷气发动机在航空航天中至关重要，为飞机提供动力并产生推力。预测维护可防止灾难性的失败，从而提高安全性。通过测量温度，压力，振动和其他参数来监测发动机性能。该项目分析传感器数据以主动预测发动机健康。

问题：不可预见的发动机故障构成了重大风险。

目的：根据传感器数据对发动机健康（正常/失败）进行分类。

数据探索

此阶段涉及初始数据检查。

数据集详细信息：该项目使用CMAPSS喷气引擎模拟数据中的train_FD001.txt文件，其中包含26列和20,631个数据点。

功能描述：

范围	象征	描述	单元
引擎	-	-	-
循环	-	-	t
设置1	-	高度	英尺
设置2	-	马赫数	m
设置3	-	海平面温度	°f
传感器1	T2	风扇入口处的总温度	°r
传感器2	T24	LPC出口处的总温度	°r
...	...	...	...

原始数据检查：初始数据检查揭示了未命名的列和NAN值，需要在预处理过程中清洁。

数据预处理

此阶段着重于数据清洁和建模准备。

处理NAN值和重命名列：删除NAN值，并重命名为清晰度。

统计摘要：计算描述性统计数据是为了识别恒定值列（以提高效率）等潜在问题。

恒定值删除：自定义函数识别并删除具有常数值的列。

目标变量创建：使用阈值（剩余20个周期）创建“状态”列（0 =正常，1 =失败），以表示即将发生的故障。

特征相关性（热图）：热图可视化与目标变量的特征相关性，使用0.2的阈值来识别相关特征。

特征选择：相关值低于阈值的功能将被删除。

类不平衡和Smote：数据集显示类失衡（比失败实例更正）。 SMOTE（合成少数民族过采样技术）用于超过少数族裔，平衡数据集以进行培训。

数据拆分和缩放：数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 Z得分标准化应用于训练数据以扩展特征。

建模和评估

本节详细介绍了模型建设，培训和评估。

随机森林模型：对预处理数据进行了随机森林分类器的训练，并在测试集上进行了预测。使用准确性，精度，召回，F1得分和混淆矩阵评估模型的性能。

人工神经网络（ANN）模型： ANN模型是使用Tensorflow/keras构建的，使用与随机森林模型相似的指标进行了训练和评估。

结论

这项研究证明了机器学习在喷气发动机的预测维护中的有效性。随机森林和ANN模型可以准确预测潜在的故障，从而提高安全性和效率。结果突出了数据预处理和特征选择的重要性，以进行准确的预测。这项工作为在各个行业应用预测分析提供了先例。 （在GitHub上可用的完整代码）。

关键要点：

• 预测性维护对于喷气发动机的可靠性和安全性至关重要。
• 机器学习模型有效预测引擎故障。
• 数据准备和特征选择对于模型精度至关重要。
• NASA的数据为航空预测维护提供了宝贵的资源。
• 这种方法适用于各个行业。

常见问题：

• Q1。什么是对喷气发动机的预测维护？答：它使用数据分析来预测潜在的故障，从而积极维护。
• Q2。为什么重要？答：它可以提高安全性，降低停机时间并降低成本。
• Q3。使用了哪些型号？ A.随机森林，神经网络等。
• Q4。 NASA如何贡献？ A. NASA为模型开发提供了有价值的仿真数据。

（注意：所使用的图像不是该模型所有的，并且由作者自行决定使用。）

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