一个面向故障预测与健康管理（PHM）领域深度学习研究的模块化框架，支持高效开展剩余使用寿命（RUL）预测、故障诊断与异常检测等核心任务 快速上手、快速运行的 PHM 实验框架！

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一个面向故障预测与健康管理（PHM）领域深度学习研究的模块化框架，支持高效开展剩余使用寿命（RUL）预测、故障诊断与异常检测等核心任务  快速上手、快速运行的 PHM 实验框架！
本框架面向故障预测与健康管理（PHM）领域，专为基于深度学习方法的 PHM 实验（如剩余使用寿命（RUL）预测、故障诊断、异常检测等任务）设计，旨在提供一个高效、易用、低资源消耗的实验平台，帮助用户快速上手并搭建 PHM 相关实验流程，大幅简化代码开发工作，提高研究与开发效率。
功能概览

• 兼容多种深度学习框架：支持 PyTorch、TensorFlow、Pyro 等主流框架灵活构建模型
• 数据集自动导入：内置支持 XJTU-SY、PHM2012、C-MAPSS、PHM2008 等常用数据集
• 自动记录实验配置与结果：包括模型结构、正则化系数、迭代次数、采样策略等参数
• 每个 Epoch 支持自定义回调：内置 EarlyStopping、TensorBoard，均通过回调实现
• 模型训练过程可监控：支持 TensorBoard 训练可视化与梯度异常（如消失/爆炸）记录与报警
• 多种预处理与特征提取方法：滑动窗口、归一化、均方根、峭度等信号处理手段
• 多种退化阶段划分策略：支持 3σ 原则、FPT（First Predictable Time）等算法
• 多种预测方式支持：端到端预测、单/多步滚动预测、不确定性建模等
• 实验结果可视化：支持混淆矩阵、退化阶段图、预测结果曲线、注意力热图等
• 多种文件格式支持：模型、数据、缓存与结果支持 CSV、PKL 等多种格式导入与导出
• 内置多种评价指标：MAE、MSE、RMSE、MAPE、PHM2012 Score、NASA Score 等
• 灵活组件化设计：支持用户快速扩展和接入自定义算法模块
  
  

实验示例

以下是完成一次 PHM 实验（RUL预测）的极简流程示例，仅包含数据加载、模型训练与评估的最基本步骤，便于快速上手。

本示例专注于最小可运行流程，框架还支持更强大的功能，详见项目根目录下的 Notebook 示例。

只需十几行代码，即可完成端到端实验流程：

1. # Step 1: Initialize the data loader and labeler
   
2. data_loader = CMAPSSLoader('D:\\data\\dataset\\CMAPSSData')
   
3. labeler = TurbofanRulLabeler(window_size=30, max_rul=130)
   
4. 
   
5. # Step 2.1: Load and label the training dataset
   
6. turbofans_train = data_loader.batch_load('FD001_train', columns_to_drop=[0, 1, 2, 3, 4, 8, 9, 13, 19, 21, 22])
   
7. train_set = Dataset()
   
8. for turbofan in turbofans_train:
   
9.     train_set.add(labeler(turbofan))
   
10. 
    
11. # Step 2.2: Load and label the test dataset
    
12. turbofans_test = data_loader.batch_load('FD001_test', columns_to_drop=[0, 1, 2, 3, 4, 8, 9, 13, 19, 21, 22])
    
13. test_set = Dataset()
    
14. for turbofan in turbofans_test:
    
15.     test_set.add(labeler(turbofan))
    
16. 
    
17. # Step 3: Initialize the model and trainer, then begin training
    
18. model = MyLSTM()
    
19. trainer = BaseTrainer()
    
20. trainer.train(model, train_set)
    
21. 
    
22. # Step 4: Evaluate the trained model on the test dataset
    
23. tester = BaseTester()
    
24. result = tester.test(model, test_set)
    
25. 
    
26. # Step 5: Configure evaluation metrics and compute performance scores
    
27. evaluator = Evaluator()
    
28. evaluator.add(MAE(), MSE(), RMSE(), PercentError(), PHM2012Score(), PHM2008Score())
    
29. evaluator(test_set, result)

复制代码

在添加可视化代码和其他功能组件后，程序在 CMD 环境中的运行效果如下所示。
（ 该示例展示程序在 CMD 环境下的运行过程。实际上，在本地开发时，推荐使用如 PyCharm、VSCode、Jupyter Notebook 等集成开发环境（IDE））

一个面向故障预测与健康管理（PHM）领域深度学习研究的模块化框架，支持高效开展剩余使用寿命（RUL）预测、 ...

论文复现

本项目支持快速搭建 PHM 相关实验流程，并已尝试复现若干学术论文中的方法与实验结果。
本项目对原作者的研究成果保持充分尊重。若复现结果与原论文存在一定偏差，可能是实现方式或实验条件不同，也可能是复现过程存在疏漏。欢迎读者在 issue 区指出问题或提出建议。

注意事项

• 该框架使用Python 3.8.10编写，使用其他版本python运行可能会出现兼容性问题，若出现问题欢迎在issue提问
• 读取数据集时，不要改变原始数据集内部文件的相对位置（可以只保留部分数据），不同的位置可能导致无法读取数据
  

链接: https://pan.baidu.com/s/15YnAKreuUPl3zK9L11Ox8g
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