利用随机森林和XGBoost模型进行机器故障关键因素研究

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1.项目背景

在当前工业生产体系中，对设备异常状况的提前预判已成为增强运作效能与缩短非生产时段的重要手段。实现对机械运行状态的精准识别，有助于企业规划前瞻性维护方案，从而削减维修开支，延长装置使用寿命，并保障制造流程的持续性。通过对主导设备失效的关键变量进行系统性解析，可使组织更深入掌握机械运转特性，进而设计出更具实效性的养护措施，全面提升制造效率与装置稳定性。本课题聚焦于识别影响设备损坏的核心要素，并运用随机森林算法及XGBoost算法构建预测模型，研究成果将为改进维护机制提供关键依据，对增强生产线的运行稳定性以及提升企业在市场中的竞争优势具有重要意义。

2.数据说明与描述

字段	说明
footfall	经过机器的人数或物体数量
tempMode	机器的温度模式或设置
AQ	机器附近的空气质量指数
USS	超声波传感器数据，表示接近度测量
CS	当前传感器读数，表示机器的电流使用情况
VOC	检测到的挥发性有机化合物水平
RP	机器部件的旋转位置或每分钟转数
IP	机器的输入压力
Temperature	机器的运行温度
fail	机器故障的二元指示器（1表示故障，0表示无故障）

3.Python库导入及数据读取

复制代码

 import pandas as pd

    
 im

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