7、设备故障预测的机器学习实现

设备故障预测的机器学习实现

在设备维护领域，准确预测设备故障至关重要。本文将介绍如何使用不同的机器学习方法来实现设备故障预测，包括特征工程、使用 Keras 构建神经网络以及使用 LSTM 模型进行时间序列分析。

特征工程

在进行机器学习之前，需要对数据进行特征工程，以提高数据的可用性。以下是具体步骤：
1. 数据清理 ：去除无变化和高相关性的列，并对数据集进行去噪处理。在步骤 8 中，去除了无变化的列。通过查看图表发现许多变量根本没有变化。
2. 相关性分析 ：使用热力图找出具有相同数据的传感器。
3. 数据平滑 ：使用滚动平均将原始数据集平滑处理为新的数据集。

完成特征工程后，将处理后的数据保存到表中：

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("engine_ml_ready")

导入测试数据

除了训练数据，还需要导入测试数据和剩余使用寿命（RUL）数据集，以测试模型。具体步骤如下：
1. 导入测试数据 ：

file_location = "/FileStore/tables/test_FD001.txt"
df = spark.read.option("delimiter"," ").csv(file_location,