近年来，随着机器学习技术的发展，剩余使用寿命（RUL）预测成为了研究热点之一。为了更好地评估算法性能，许多公开的数据集被广泛使用。这些数据集涵盖了多种应用场景，从航空发动机到风力涡轮机，为科研人员提供了宝贵的实验资源。
例如，CMAPSS数据集是航空领域的经典案例，包含丰富的传感器数据和设备退化信息；而 PHM08 Challenge 数据集则专注于涡轮机健康状态监测，其复杂性与挑战性使其成为测试先进模型的理想选择。此外，还有NASA提供的C-MAPSS系列数据集，它以高精度和多样性著称，非常适合用于训练深度学习模型。
选择合适的数据集对于构建高效准确的RUL预测系统至关重要。通过合理利用这些开源资源，我们能够更深入地理解设备老化机制，并为工业生产提供可靠的支持。💪🚀
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