https://medium.com/ai-techsystems/prediction-of-remaining-useful-life-rul-of-jet-engine-5a070acae8fb
제트 엔진의 데이터 세트는 다양한 압력, 온도 및 회전 장비 속도의 시계열 측정으로 구성된다. 상용 현대식 터보팬 엔진에서 이러한 측정 기준은 일상적으로 취해진다. 모든 엔진은 동일한 종류이지만, 각 엔진은 사용자에게 공개되지 않은 다양한 조기 마모 정도와 제조 공정 차이에서 시작된다. 각 기계에는 성능을 변경하는 데 사용할 수 있는 세 가지 대체 설정이 있다. 각 엔진에는 작동 중인 엔진 상태에 대한 데이터를 수집하는 21개의 센서가 포함되어 있다.
fig, ax = plt.subplots()
train_df.groupby('unit_number')['time_in_cycles'].max().hist(ax=ax, bins=30);
ax.set_xlabel("Number of cycles before failure");
ax.set_ylabel("Number of units");
unit별로 엔진이 fail하기까지 총 cycle 수가 다른 것을 알 수 있다.
위에서 구한 time_in_cycle.max()에서 현재 cycle을 빼서 RUL을 구하고 종속 변수로 추가한다.
LSTM을 이용한 모델 create후 compile, fit, evaluate
시각화 그래프를 통해 epoch가 반복됨에 따라 RMSE, loss가 줄어드는 것을 확인
