机器故障预测ML model

Question

我想开发一个 ML model 来预测机器故障之前的故障。 我有一个来自机器各种传感器（10 个传感器）的时间序列数据集。 在这个数据集中，我们有每次失败前 10 天的数据集。 我如何开始使用机器学习 model 和 python。

我想要这个 model 将在故障发生前 1 天预测故障。 请帮忙。 感谢您。

Answer 1

您可以尝试多种方法，我建议您创建一个延迟一天的功能，您可以将时间移动一步。

例如，如果您的数据：

特征	时间
12	31
37	7
19	6个
20	18

你可以这样做

特征	延迟一天
12	--
37	31
19	7
20	6个

你可以在这里查看有关时间序列的快速信息我从他们的第一课 https 中学到了这个https://www.kaggle.com/learn/time-series

Answer 2

我会建议您一些有关预测性维护的资源（这正是预测“机器故障先于故障”）。 这个源应该适应开始。

然后，您可能想了解生存分析，尤其是可以适应您的建模的威布尔分布。 这是表示组件故障时间的常用方法。 您可以在 Python 或 R 中找到许多关于 Weibull 模型或多或少技术性的在线资源以及实现。对于深度学习方法，您可以查阅此资源。