Germany
tilman151/rul-datasets
A collection of datasets for RUL estimation as Lightning Data Modules.
📦 RUL Datasets: Bộ dữ liệu RUL chuẩn cho PyTorch Lightning
Một bộ sưu tập các bộ dữ liệu đã được đóng gói dưới dạng LightningDataModules, sẵn sàng cho các thí nghiệm ước lượng tuổi thọ còn lại (RUL).
RUL Datasets là một thư viện Python cung cấp các bộ dữ liệu benchmark phổ biến cho ước lượng tuổi thọ còn lại (Remaining Useful Lifetime - RUL) dưới dạng LightningDataModules, tích hợp sẵn với PyTorch Lightning. Dự án hỗ trợ năm bộ dữ liệu chính: C-MAPSS Turbofan Degradation Dataset, FEMTO (PRONOSTIA) Bearing Dataset, XJTU-SY Bearing Dataset, N-C-MAPSS New Turbofan Degradation Dataset, và một bộ dữ liệu Dummy nhỏ gọn cho gỡ lỗi.
✨ Điểm nổi bật
- C-MAPSS: Bộ dữ liệu hao mòn động cơ xoay trực tiếp chuẩn cho ước lượng RUL
- FEMTO/PRONOSTIA: Bộ dữ liệu ổ bi trượt cho bài toán dự đoán tuổi thọ còn lại
- XJTU-SY: Bộ dữ liệu ổ bi từ Đại học XJTU, phù hợp nghiên cứu tiên phong
- N-C-MAPSS: Phiên bản cải tiến của C-MAPSS với đặc trưng mới
- Dummy dataset: Bộ dữ liệu nhỏ gọn giúp gỡ lỗi nhanh chóng
- API thống nhất: Tất cả bộ dữ liệu dùng cùng giao diện, thay thế dễ dàng
- Higher-order data modules: Hỗ trợ thí nghiệm học chuyển giao, thích ứng miền không giám sát và học bán giám sát
- Cài đặt đơn giản: Cài qua pip và sẵn sàng sử dụng với PyTorch Lightning
💡 Vì sao đáng chú ý
Điểm mạnh của dự án nằm ở sự đồng nhất của API — người dùng có thể chạy cùng một thí nghiệm trên bất kỳ bộ dữ liệu nào trong số năm bộ này mà không cần thay đổi mã nguồn. Ngoài các data module cơ bản, thư viện còn cung cấp các data module cao cấp cho các thí nghiệm học chuyển giao, thích ứng miền không giám sát và học bán giám sát, được thiết kế dưới dạng higher-order data modules nhận đầu vào là một hoặc nhiều data module cơ bản.
#RUL #RemainingUsefulLife #PyTorchLightning #MachineLearning #PredictiveMaintenance #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
PyTorch implementation of remaining useful life prediction with long-short term memories (LSTM), performing on NASA C-MAPSS data sets. Partially inspired by Zheng, S., Ristovski, K., Farahat, A., & Gupta, C. (2017, June). Long short-term memory network for remaining useful life estimation.
RUL prediction for C-MAPSS dataset, reproduction of this paper: https://personal.ntu.edu.sg/xlli/publication/RULAtt.pdf
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
用于预测性维护与健康管理的大型语言模型（故障诊断；寿命预测）
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Supercharge your AI agents with data from the web and beyond. Building the library for superintelligence. 🔥
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs