刀具使用寿命会直接影响刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数制定等。然而，由于刀具使用寿命的影响因素众多，目前虽然有多种刀具使用寿命的预测方法，但这些方法存在结果准确性不佳或对新材料新工艺无从入手等缺陷，均无法对刀具使用寿命进行有效快捷的准确预测。采用人工神经网络技术，针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、全局搜索能力弱等缺陷，采用蚁群优化算法（ACO）训练BP神经网络，建立了基于ACO―BP算法的铣刀寿命预测神经网络模型，在兼顾网络学习速度的同时保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性。

该数据集的挑战在于，数据来自50或60米的气象塔的数据。 每个塔都有多个风速计，一个风向标和一个温度传感器。 每个传感器在10分钟内测量数据并报告10分钟内的平均值，标 准偏差，最小值和最大值。 通常情况下，最高两级有一对风速计（例如60米高的59米和49米），然后是30米和/或10米的单个或配对风速计。 a）训练数据集 提供的数据文件中有两个结构，第一个是“Train_EngineRun”。这包含结构内的260个发动机。在每个结构中，该引擎的生命周期数据，从新引擎直到退役。数据包含24列，每行对应一个给定的航班。每次飞行数据都采集自六种飞行状态中的一种，飞行状态标签也有提供。

基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究

通过在一台高速CNC机床上安装测力计、三个轴向上的振动传感器、声音传感器，设置工艺参数为：主轴转速10400 RPM, 进给率为1555 mm/min, 横向切深为0.125mm, 纵向切深为 0.2mm.采样率为50KHz进行实验。经由数采板卡，采集包含：X轴切削力、Y轴切削力、Z轴切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动、声音信号RMS、声音信号这8个数据项。每次切削循环后的刀具磨损量也以10^-3mm为单位进行记录。分析者将利用这些数据预测6mm球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。

load_data.m

nasa电池实验数据集.csv 格式 ，用于锂电池寿命预测 Description： Experiments on Li-Ion batteries. Charging and discharging at different temperatures. Records the impedance as the damage criterion. The data set was provided by the Prognostics CoE at NASA Ames.

对于航空发动机寿命预测问题，它的难点在于特征数数多，而且特征也是传感器所收集到的数据，传感器一般带有噪声，会造成拟合过程中的不准确性，设计一个多变量输入，单变量输出的预测模型，而RNN（循环神经网络）是一类以序列数据为输入，在序列演进方向进行递归且所有节点循环单元都按照链式连接的递归神经网络，它非常适合用作发动机寿命的预测模型，一方面，发动机数据具有时间信息，另一方面，单纯的RNN在处理数据时存在梯度消失问题。所以我们在RNN中引入LSTM（长短期记忆单元），这样可以很好解决上述两个问题

数据驱动的寿命预测和健康管理技术研究进展

2019年科大讯飞工程机械核心部件寿命预测 代码与数据下载，该文件是加密文件，解压密码在https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/102711266中。

NASA 锂电池数据 可以用作寿命预测 供有需要的人下载