7、设备故障预测的机器学习方法实践

设备故障预测的机器学习方法实践

在设备维护领域，利用机器学习算法进行故障预测是一项重要的技术。本文将介绍如何通过特征工程处理数据，以及使用 Keras 和 LSTM 模型进行设备故障预测的详细步骤。

特征工程与数据导入

在进行机器学习之前，需要对数据进行特征工程处理，使数据更适合机器学习算法使用。具体操作如下：
1. 去除无变化和高相关性列 ：去除数据中没有变化的列以及相关性高的列，同时对数据集进行去噪处理。
2. 保存处理后的数据 ：将处理好的数据保存到表中，代码如下：

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

3. 导入测试数据和 RUL 数据集 ：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，用于测试模型。
   • 导入测试数据 ：

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