CMAPSS Transformer 入门指南：从数据预处理到模型部署全流程解析

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CMAPSS（Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation）数据集是航空发动机预测性维护领域的基准数据集，它模拟了不同工况下发动机的退化过程。在工业场景中，准确预测设备剩余使用寿命（RUL）可以大幅降低维护成本并避免意外停机。然而，CMAPSS 数据具有高噪声、多工况和非线性退化等特点，传统统计方法难以处理。

数据标准化
由于传感器量纲不同，需对 26 个传感器通道分别做 Z -score 标准化
注意仅使用训练集计算均值和方差，避免测试集信息泄露
滑动窗口处理
将时间序列转换为监督学习格式，窗口大小建议取 30-50 个时间步
每个窗口的 RUL 标签采用线性衰减策略：RUL = max_rul - window_end_step
工况识别
利用操作条件编号（OpCond）创建 one-hot 编码特征
与传感器数据拼接形成最终输入特征

Transformer 相比 RNN 的优势：

并行处理整个序列，训练效率更高
自注意力机制能自动捕捉远距离依赖关系
多头注意力可识别不同退化模式的特征

核心组件：

位置编码
使用正弦余弦函数编码时间步位置信息
公式：PE(pos,2i)=sin(pos/10000^(2i/d_model))
编码器结构
6 层堆叠，每层包含多头注意力和前馈网络
头数设为 8，隐藏层维度 512
输出头
全局平均池化后接两层全连接
最终输出单个 RUL 预测值

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset

class CMAPSSDataset(Dataset):
    def __init__(self, window_size=30):
        # 实现滑动窗口处理
        self.windows = []
        for engine_id in df['unit'].unique():
            engine_data = df[df['unit']==engine_id]
            for i in range(len(engine_data)-window_size):
                window = engine_data.iloc[i:i+window_size]
                self.windows.append((window.values, calculate_rul(window)))

class TransformerRUL(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super().__init__()
        self.embed = nn.Linear(input_dim, 512)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)
        self.regressor = nn.Sequential(nn.Linear(512, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 1))

    def forward(self, x):
        # x: [batch, seq_len, features]
        x = self.embed(x)  # [batch, seq_len, 512]
        x = self.encoder(x)  
        x = x.mean(dim=1)  # global pooling
        return self.regressor(x)