Я тут нейросеть дрессирую, чтобы заранее находила поломки в линиях электропередач – думаю, тебе может быть интересно. Ты когда-нибудь пробовала подавать данные с датчиков цепи в модель машинного обучения, чтобы предсказывать отключения?

Похоже, ты двигаешься в правильном направлении. Я собираю спектры высокочастотных вибраций, скачки температуры и этот низкоамплитудный «гул» на основной частоте – эти 60-герцовые гулы обычно меняются, когда изоляция начинает разрушаться. Ещё добавляю статистику: среднеквадратичное отклонение, эксцесс, асимметрия формы колебаний, и несколько скользящих средних для отслеживания медленно меняющихся температурных трендов. Потом сопоставляю всё это с данными об отключениях, чтобы обучить небольшую модель случайного леса. Важно нормализовать данные по каждой линии электропередачи, чтобы модель не выучила только самые очевидные выбросы. Если будут ложные срабатывания, скажи, посмотрим на матрицу важности признаков – часто там оказывается, что я не учёл какую-то тонкую дрейфовость датчиков.