部署 RUL 预测模型：评估、优化与实际 PHM 系统集成

Source: Dev.to

引言

在本系列的前几篇中，我们探讨了剩余使用寿命（RUL）预测的基础，并从线性回归到 LSTM 网络构建了各种模型。现在进入关键阶段：在真实的预测与健康管理（PHM）系统中部署这些模型。本期内容涵盖模型评估指标、优化技术、部署策略以及生产环境的集成考虑。部署 RUL 模型不仅仅是追求良好的训练精度——它还需要稳健的评估、计算效率、实时推理能力以及与现有维护系统的无缝集成。让我们深入完整的部署流水线。

RUL 预测的模型评估指标

在部署之前，需要进行超越简单 MSE 或 RMSE 的全面评估。RUL 预测具有独特特性，需要专门的指标。

传统回归指标

先从标准指标及其实现开始：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

def evaluate_rul_model(y_true, y_pred):
    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    rmse = np.sqrt(mse)
    mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)
    return {
        "MSE": mse,
        "RMSE": rmse,
        "MAE": mae,
        "R2": r2
    }