基于 C-MAPSS 数据集的民航发动机剩余寿命预测产品系统

航空发动机是民航飞机的核心动力系统，其运行状态直接关系到飞行安全、维修成本和航班运营效率。传统维修方式多依赖定期检修或故障后维修，容易出现维修不足或过度维修的问题。
本项目基于公开的C-MAPSS航空发动机退化数据集，面向发动机健康状态监测与剩余寿命预测场景，利用多传感器运行数据分析发动机从正常状态到退化失效的变化规律。通过构建RUL预测模型，可以提前评估发动机未来可用寿命，为预测性维修、备件管理和设备健康管理提供数据支持。

本项目主要完成航空发动机多传感器退化数据的处理、建模与结果可视化。功能包括：原始数据读取与整理、发动机RUL标签构建、传感器特征筛选、数据归一化与标准化处理、滑动窗口样本构造、训练集与测试集划分、深度学习模型训练、预测结果输出和评价指标计算。
项目可实现对发动机剩余寿命的预测，并通过RMSE、MAE、Score等指标评估模型效果。同时绘制真实RUL与预测RUL对比曲线、训练损失曲线、不同模型或不同预处理方法的结果对比图，用于分析模型预测精度和稳定性。

本人主要负责项目的数据处理、模型训练、结果评估与图表可视化部分。项目使用Python作为主要开发语言，结合pandas、numpy完成C-MAPSS数据读取、清洗和标签构建，使用sklearn进行数据标准化和评价指标计算，使用PyTorch搭建并训练深度学习预测模型，使用matplotlib绘制实验结果图表。
实现过程中，首先根据发动机运行周期构造RUL标签，并对多传感器数据进行筛选和归一化处理；随后采用滑动窗口方法构建时间序列样本，将传感器历史状态作为模型输入；最后训练模型并输出预测结果，通过RMSE、MAE、Score等指标进行性能评估。项目难点主要在于传感器退化特征提取、时间序列样本构造、模型参数调节以及预测曲线的稳定性分析。