科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛冠军方案分享
本次分享从以下几个方面展开，尽可能做到有理有据，希望对读者有所帮助：赛题简介、赛题难点、数据预处理、特征工程、数据增强、模型构建、其他、总结。 1.赛题简介 预测性维护是工业互联网应用“皇冠上的明珠”，实现预测性维护的关键是对设备系统或核心部件的寿命进行有效预测。对工程机械设备的核心耗损性部件的剩余寿命进行预测，可以据此对于相关部件的进行提前维护或者更换，从而减少整个设备非计划停机时间，避免因计划外停机而带来的经济损失，比如导致整个生产现场其他配套设备等待故障设备部件的修复。本赛题由中科云谷科技有限公司提供某类工程机械设备的核心耗损性部件的工作数据，包括部件工作时长、转速、温度、电压、电流等多类工况数据。希望参赛者利用大数据分析、机器学习、深度学习等方法，提取合适的特征、建立合适的寿命预测模型，预测核心耗损性部件的剩余寿命。 2.赛题难点 针对数据量以及划分构造训练集的问题采用以下方案解决： 训练集与测试集的构造： a.一个训练样本按照寿命的一定比例进行构造多个小样本； 这里有两种方法，一是采用固定的比例列表，例如[0.45，0.55，0.63，0.75，0.85]。 二是采用多次选取随机比例构造。 b.测试集不变。 （队友周杰曾尝试过测试集也进行比例划分，有提升） 比如说一个样本的寿命为1000，我们截取450前的数据作为一个训练样本，其剩余寿命为550； 然后截取550前的数据