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施耐德电气EcoStruxure：EcoStruxure资产管理技术教程1SchneiderElectricEcoStruxure:EcoStruxure资产管理1.1简介1.1.1EcoStruxure平台概述EcoStruxure是施耐德电气开发的一个开放、互连的架构，旨在通过物联网技术提升能源和自动化管理的效率。它将施耐德电气在硬件、软件和服务方面的专业知识与先进的数字技术相结合，为用户提供了一个全面的解决方案，以优化其资产的性能和效率。EcoStruxure平台的核心组件包括：连接的产品：如智能断路器、传感器和变频器，它们能够收集和传输数据。边缘控制：在设备附近处理数据，提供实时控制和决策支持。应用、分析与服务：利用云技术进行数据分析，提供预测性维护、能源管理和资产管理等服务。1.1.2EcoStruxure资产管理的重要性在工业和商业环境中，资产管理是确保设备和系统高效运行的关键。传统的资产管理方法往往依赖于定期维护和人工检查，这不仅成本高昂，而且可能错过潜在的故障。EcoStruxure资产管理通过实时监控和预测性分析，能够：减少停机时间：通过预测性维护，提前发现并解决设备问题，避免意外停机。优化维护成本：基于设备的实际状态进行维护，而非固定的维护计划，从而节省成本。提高能源效率：通过监控能源使用，识别并减少浪费，提高整体效率。增强决策能力：提供数据驱动的洞察，帮助管理者做出更明智的决策。1.1.3EcoStruxure资产管理解决方案介绍EcoStruxure资产管理解决方案利用物联网、大数据和人工智能技术，为用户提供了一个全面的资产管理平台。该平台包括：数据采集与连接：通过智能设备收集关键的运营数据。数据分析与洞察：利用先进的分析工具，提供设备性能和效率的实时洞察。预测性维护：基于历史数据和机器学习算法，预测设备故障，提前规划维护。能源管理：监控和优化能源使用，减少浪费，提高效率。服务与支持：提供专家服务，包括远程监控、故障诊断和预防性维护建议。1.2示例：预测性维护算法预测性维护是EcoStruxure资产管理解决方案的关键部分，它利用机器学习算法来预测设备的潜在故障。下面是一个使用Python和scikit-learn库进行预测性维护的简单示例。假设我们有以下设备运行数据：data=[

{'temperature':30,'vibration':0.2,'failure':False},

{'temperature':35,'vibration':0.3,'failure':False},

{'temperature':40,'vibration':0.5,'failure':True},

{'temperature':45,'vibration':0.7,'failure':True},

{'temperature':50,'vibration':0.9,'failure':True},

{'temperature':55,'vibration':1.1,'failure':True},

]我们将使用这些数据训练一个逻辑回归模型，以预测设备故障。importpandasaspd

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#将数据转换为PandasDataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#定义特征和目标变量

X=df[['temperature','vibration']]

y=df['failure']

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#创建逻辑回归模型

model=LogisticRegression()

#训练模型

model.fit(X_train,y_train)

#预测测试集

y_pred=model.predict(X_test)

#计算准确率

accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)

print(f'模型准确率:{accuracy}')在这个例子中，我们首先将设备运行数据转换为PandasDataFrame，然后定义了特征（温度和振动）和目标变量（故障）。接着，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能。我们创建了一个逻辑回归模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，我们使用测试集评估模型的准确率。1.3结论EcoStruxure资产管理解决方案通过集成先进的数字技术，为用户提供了一个强大的工具，以优化其资产的性能和效率。通过实时监控、数据分析和预测性维护，用户可以减少停机时间、优化维护成本、提高能源效率，并增强决策能力。上述预测性维护算法的示例展示了如何利用机器学习技术来预测设备故障，这是EcoStruxure资产管理解决方案的一个关键应用。请注意，上述示例使用了简化数据集和模型，实际应用中，数据集将更加复杂，可能需要更高级的机器学习算法和数据预处理步骤。施耐德电气的EcoStruxure平台提供了这些高级功能，以满足工业和商业环境中的具体需求。2安装与配置2.1系统要求与兼容性检查在开始安装SchneiderElectricEcoStruxure资产管理软件之前，确保您的系统满足以下最低要求：操作系统:WindowsServer2016,2019,或Windows10(64位)处理器:2.5GHz或更快的多核处理器内存:最少8GBRAM硬盘空间:至少100GB可用空间网络:高速网络连接，支持TCP/IP协议数据库:MicrosoftSQLServer2016或更高版本2.1.1兼容性检查步骤检查硬件:确认您的服务器或工作站的硬件规格符合上述要求。软件环境:确保操作系统和数据库版本兼容。网络测试:使用ping命令测试网络连接的稳定性。ping-tyourserverip这将帮助您确认网络连接是否稳定。端口检查:确认所有必要的端口（如80,443,1433）都未被其他服务占用。netstat-ano|findstr"LISTENING"2.2EcoStruxure资产管理软件安装步骤2.2.1步骤1:下载安装包从SchneiderElectric官方网站下载最新版本的EcoStruxure资产管理软件安装包。2.2.2步骤2:运行安装向导双击下载的安装包，启动安装向导。按照屏幕上的指示进行操作。2.2.3步骤3:配置安装选项在安装向导中，选择安装类型（典型、自定义或完整），并指定安装路径。2.2.4步骤4:安装数据库如果您的系统中尚未安装SQLServer，安装向导将引导您完成数据库的安装。2.2.5步骤5:完成安装安装完成后，重启系统以确保所有更改生效。2.3配置EcoStruxure资产管理连接硬件设备2.3.1步骤1:添加设备打开EcoStruxure资产管理软件，进入设备管理界面，点击“添加设备”。2.3.2步骤2:设备信息配置输入设备的详细信息，包括设备名称、类型、制造商、型号和位置。2.3.3步骤3:连接设置配置设备的连接参数，如IP地址、端口、通信协议（如ModbusTCP,EtherCAT等）。2.3.4步骤4:测试连接点击“测试连接”按钮，确保软件可以与硬件设备成功通信。2.3.5步骤5:同步设备数据一旦连接成功，同步设备数据到EcoStruxure资产管理软件中，以便进行实时监控和分析。2.3.6步骤6:设备监控与维护通过软件界面，您可以实时查看设备状态，设置报警阈值，以及进行预防性维护计划。2.3.7示例代码:设备连接测试以下是一个使用Python的示例代码，用于测试与设备的ModbusTCP连接：#导入必要的库

frompymodbus.clientimportModbusTcpClient

#设备IP地址和端口

device_ip="00"

device_port=502

#创建ModbusTCP客户端

client=ModbusTcpClient(device_ip,port=device_port)

#连接到设备

ifclient.connect():

print("设备连接成功")

#断开连接

client.close()

else:

print("设备连接失败")这段代码首先导入了pymodbus库中的ModbusTcpClient类，然后定义了设备的IP地址和端口。通过创建ModbusTcpClient实例并调用connect方法，我们可以测试与设备的连接。如果连接成功，将输出“设备连接成功”，否则输出“设备连接失败”。2.3.8数据样例:设备信息设备信息通常包括以下字段：设备名称:“ProductionLine1”设备类型:“ConveyorBelt”制造商:“SchneiderElectric”型号:“M250”位置:“FactoryFloor,ZoneA”这些信息在软件中用于识别和管理不同的设备，确保数据的准确性和完整性。通过以上步骤，您可以成功地在您的系统上安装和配置SchneiderElectricEcoStruxure资产管理软件，并将其与硬件设备连接，开始进行资产性能管理。3基本操作3.1subdir3.1:资产登记与管理流程在SchneiderElectricEcoStruxure框架下，资产登记与管理流程是确保所有设备和系统被正确识别、分类和监控的关键步骤。这一流程通常包括以下环节：资产识别与分类：使用EcoStruxure平台，首先需要识别所有相关的资产，包括设备、系统和基础设施。这些资产随后被分类，以便于管理和监控。例如，可以将资产分为电力设备、暖通空调系统、照明系统等。资产信息登记：为每个资产创建详细的档案，包括资产的型号、制造商、位置、维护历史和性能参数等。这些信息对于后续的性能监控和数据分析至关重要。资产状态监控：通过集成的传感器和数据采集系统，实时监控资产的运行状态。这包括温度、湿度、电流、电压等关键指标的监测。资产维护计划：基于资产的性能数据和维护历史，制定预防性维护计划，以减少故障和停机时间。3.1.1示例：资产信息登记假设我们正在登记一个电力变压器的资产信息，以下是一个可能的资产信息登记示例：{

"asset_id":"T12345",

"type":"电力变压器",

"manufacturer":"SchneiderElectric",

"model":"MTZ",

"location":{

"building":"MainBuilding",

"room":"E101",

"rack":"R01"

},

"maintenance_history":[

{

"date":"2022-01-15",

"description":"例行检查，更换油滤"

},

{

"date":"2022-06-20",

"description":"紧急维修，修复过热问题"

}

],

"performance_parameters":{

"voltage_rating":"400V",

"current_rating":"1000A",

"temperature":"60C"

}

}3.2subdir3.2:性能监控与数据分析基础性能监控与数据分析是EcoStruxure资产性能管理的核心。通过收集和分析资产的运行数据，可以实时了解资产的健康状况，预测潜在的故障，并优化资产的性能。数据收集：使用传感器和数据采集设备，收集资产的运行数据，如温度、压力、电流、电压等。数据分析：将收集到的数据进行分析，识别异常模式，预测故障，并优化资产性能。数据分析可以包括统计分析、趋势分析、预测分析等。数据可视化：通过图表和仪表板，将数据分析的结果可视化，以便于理解和决策。3.2.1示例：数据分析以下是一个使用Python进行数据分析的示例，假设我们有一组温度数据，我们想要识别温度的异常值：importpandasaspd

importnumpyasnp

#示例数据

data={

'date':pd.date_range(start='1/1/2023',periods=100,freq='D'),

'temperature':np.random.normal(loc=20,scale=5,size=100)

}

df=pd.DataFrame(data)

#计算温度的平均值和标准差

mean=df['temperature'].mean()

std=df['temperature'].std()

#识别异常值

df['is_outlier']=(df['temperature']-mean).abs()>(3*std)

#打印异常值

print(df[df['is_outlier']])3.3subdir3.3:警报与事件处理警报与事件处理是资产性能管理的重要组成部分，它确保了在资产出现异常或故障时，能够及时通知相关人员，并采取适当的行动。警报设置：为资产的关键性能指标设置警报阈值，当指标超出正常范围时，触发警报。警报通知：当警报被触发时，通过电子邮件、短信或平台通知等方式，及时通知相关人员。事件响应：制定事件响应计划，包括故障诊断、紧急维修和恢复操作等，以确保资产的快速恢复和最小化停机时间。3.3.1示例：警报设置与通知以下是一个使用Python和EcoStruxure平台API设置警报并发送通知的示例：importrequests

#EcoStruxure平台API信息

api_url=""

api_key="your_api_key"

asset_id="T12345"

#设置警报阈值

threshold={

"asset_id":asset_id,

"parameter":"temperature",

"upper_limit":70,

"lower_limit":40

}

#发送警报设置请求

response=requests.post(f"{api_url}/alarms",json=threshold,headers={"Authorization":f"Bearer{api_key}"})

response.raise_for_status()

#检查警报状态

alarm_status=requests.get(f"{api_url}/alarms/{asset_id}",headers={"Authorization":f"Bearer{api_key}"})

alarm_status.raise_for_status()

print(alarm_status.json())

#当警报被触发时，发送通知

ifalarm_status.json()["status"]=="triggered":

notification={

"asset_id":asset_id,

"message":"温度警报：资产温度超出正常范围，请立即检查。"

}

response=requests.post(f"{api_url}/notifications",json=notification,headers={"Authorization":f"Bearer{api_key}"})

response.raise_for_status()请注意，上述代码示例中的API调用和数据结构是假设性的，实际的EcoStruxure平台API可能有所不同。在实际应用中，应参考平台的官方文档进行相应的调整。4高级功能4.1subdir4.1:预测性维护策略实施预测性维护是通过分析设备的历史数据和实时数据，预测设备的未来状态，从而在设备发生故障前进行维护，避免非计划停机和生产损失。在SchneiderElectricEcoStruxure框架下，预测性维护策略的实施主要依赖于机器学习算法，特别是时间序列分析和异常检测技术。4.1.1时间序列分析示例假设我们有以下设备温度数据，我们将使用Python的pandas和statsmodels库进行时间序列分析：importpandasaspd

importstatsmodels.apiassm

#设备温度数据示例

data={

'date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100,freq='D'),

'temperature':[30+5*iforiinrange(100)]

}

df=pd.DataFrame(data)

#设置时间序列

ts=df.set_index('date')['temperature']

#使用ARIMA模型进行预测

model=sm.tsa.ARIMA(ts,order=(1,1,1))

results=model.fit()

#预测未来10天的温度

forecast=results.get_forecast(steps=10)

forecast_confidence_intervals=forecast.conf_int()

forecast_mean=forecast.predicted_mean在这个例子中，我们首先创建了一个包含设备温度数据的DataFrame。然后，我们使用ARIMA模型对温度数据进行预测。ARIMA模型的参数order=(1,1,1)表示我们使用的是ARIMA(1,1,1)模型，其中1表示自回归项的阶数，1表示差分的阶数，1表示移动平均项的阶数。最后，我们预测了未来10天的温度，并获取了预测的置信区间和平均值。4.1.2异常检测示例异常检测是预测性维护中的另一个关键步骤，它可以帮助我们识别设备运行中的异常情况。我们将使用Python的pandas和sklearn库进行异常检测：fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

#设备振动数据示例

vibration_data=[0.1*iforiinrange(100)]+[100]+[0.1*iforiinrange(100,200)]

#创建IsolationForest模型

model=IsolationForest(contamination=0.01)

model.fit(df[['vibration']])

#预测异常值

df['anomaly']=model.predict(df[['vibration']])

df['anomaly']=df['anomaly'].apply(lambdax:'normal'ifx==1else'anomaly')在这个例子中，我们首先创建了一个包含设备振动数据的列表。然后，我们使用IsolationForest模型进行异常检测。contamination=0.01表示我们假设数据中有1%的异常值。最后，我们预测了数据中的异常值，并将结果添加到DataFrame中。4.2subdir4.2:能源效率优化与案例研究能源效率优化是通过分析和优化能源使用，减少能源浪费，提高能源利用效率的过程。在SchneiderElectricEcoStruxure框架下，能源效率优化主要依赖于数据分析和机器学习技术，特别是回归分析和聚类分析。4.2.1回归分析示例假设我们有以下设备能耗数据，我们将使用Python的pandas和sklearn库进行回归分析：importpandasaspd

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#设备能耗数据示例

data={

'date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100,freq='D'),

'power_consumption':[100+5*iforiinrange(100)],

'production':[1000+10*iforiinrange(100)]

}

df=pd.DataFrame(data)

#创建线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(df[['production']],df['power_consumption'])

#预测能耗

df['predicted_power_consumption']=model.predict(df[['production']])在这个例子中，我们首先创建了一个包含设备能耗数据和生产数据的DataFrame。然后，我们使用线性回归模型对能耗数据进行预测。最后，我们将预测的能耗数据添加到DataFrame中。4.2.2聚类分析示例假设我们有以下设备能耗数据，我们将使用Python的pandas和sklearn库进行聚类分析：fromsklearn.clusterimportKMeans

#设备能耗数据示例

data={

'date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100,freq='D'),

'power_consumption':[100+5*iforiinrange(100)],

'production':[1000+10*iforiinrange(100)]

}

df=pd.DataFrame(data)

#创建KMeans模型

model=KMeans(n_clusters=2)

model.fit(df[['power_consumption','production']])

#预测聚类

df['cluster']=model.predict(df[['power_consumption','production']])在这个例子中，我们首先创建了一个包含设备能耗数据和生产数据的DataFrame。然后，我们使用KMeans模型对数据进行聚类。n_clusters=2表示我们希望将数据分为2个聚类。最后，我们将预测的聚类结果添加到DataFrame中。4.3subdir4.3:集成第三方系统与服务集成第三方系统与服务是通过将SchneiderElectricEcoStruxure与第三方系统和服务进行集成，实现数据共享和功能扩展的过程。在SchneiderElectricEcoStruxure框架下，集成第三方系统与服务主要依赖于API和数据交换技术。4.3.1API集成示例假设我们有一个第三方系统，它提供了一个API，用于获取设备的实时状态。我们将使用Python的requests库进行API集成：importrequests

#APIURL

url='/device_status'

#API请求参数

params={

'device_id':'12345'

}

#发送API请求

response=requests.get(url,params=params)

#解析API响应

device_status=response.json()在这个例子中，我们首先定义了API的URL和请求参数。然后，我们使用requests.get函数发送API请求，并获取API响应。最后，我们使用response.json函数解析API响应，获取设备的实时状态。4.3.2数据交换示例假设我们有一个第三方系统，它提供了一个数据交换服务，用于将设备数据导入到SchneiderElectricEcoStruxure中。我们将使用Python的pandas库进行数据交换：importpandasaspd

#设备数据示例

data={

'date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100,freq='D'),

'temperature':[30+5*iforiinrange(100)],

'vibration':[0.1*iforiinrange(100)]

}

df=pd.DataFrame(data)

#将设备数据导出为CSV文件

df.to_csv('device_data.csv',index=False)在这个例子中，我们首先创建了一个包含设备温度数据和振动数据的DataFrame。然后，我们使用df.to_csv函数将设备数据导出为CSV文件，以便导入到第三方系统中进行数据交换。以上就是SchneiderElectricEcoStruxure高级功能的详细输出，包括预测性维护策略实施、能源效率优化与案例研究、集成第三方系统与服务。通过这些高级功能，我们可以实现设备的预测性维护，提高能源利用效率，实现数据共享和功能扩展。5故障排除与维护5.1常见问题与解决方案在使用SchneiderElectricEcoStruxure资产性能管理软件时，可能会遇到一些常见的技术问题。以下是一些典型问题及其解决方案：5.1.1问题1：连接到服务器失败原因：网络配置错误或服务器未运行。解决方案：1.检查网络设置，确保与服务器的连接信息正确。2.确认服务器正在运行，可以尝试重启服务器或服务。5.1.2问题2：数据同步延迟原因：网络带宽不足或数据处理能力受限。解决方案：1.增加网络带宽，优化网络环境。2.调整数据同步策略，例如增加数据缓存或优化数据处理算法。5.1.3问题3：软件界面无响应原因：软件资源占用过高或存在软件冲突。解决方案：1.关闭不必要的应用程序，释放系统资源。2.检查是否有软件冲突，尝试禁用或卸载可能引起冲突的软件。5.2软件更新与版本控制5.2.1更新流程检查更新：定期检查官方发布的新版本。下载更新：从官方网站下载最新的软件包。备份数据：在更新前，确保数据已备份。执行更新：按照官方指南进行软件更新。验证功能：更新后，测试软件以确保所有功能正常运行。5.2.2版本控制策略版本命名：采用语义版本控制，如1.0.0。版本发布：定期发布稳定版本，同时提供测试版供反馈。版本回滚：在新版本出现问题时，能够快速回滚到上一稳定版本。5.3数据备份与恢复策略5.3.1数据备份定期备份：设定自动备份策略，例如每日或每周备份。备份类型：-全量备份：备份所有数据。-增量备份：仅备份自上次备份以来更改的数据。备份存储：使用安全的云存储或外部硬盘进行数据存储。5.3.2数据恢复恢复流程：1.选择备份：从备份列表中选择需要恢复的备份点。2.验证备份：在恢复前，验证备份数据的完整性。3.执行恢复：按照软件指南进行数据恢复操作。4.功能测试：恢复后，测试软件功能确保数据正确无误。示例代码：以下是一个使用Python编写的简单数据备份脚本示例，用于备份数据库到本地文件系统。importos

importdatetime

importsubprocess

#数据库配置

DB_USER='root'

DB_PASSWORD='password'

DB_NAME='ecostuxure_db'

#备份文件配置

BACKUP_DIR='/path/to/backup/directory'

BACKUP_FILE=f'{DB_NAME}_{datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.sql'

#创建备份目录

ifnotos.path.exists(BACKUP_DIR):

os.makedirs(BACKUP_DIR)

#执行备份命令

backup_command=f'mysqldump-u{DB_USER}-p{DB_PASSWORD}{DB_NAME}>{os.path.join(BACKUP_DIR,BACKUP_FILE)}'

subprocess.run(backup_command,shell=True)

#验证备份文件

ifos.path.exists(os.path.join(BACKUP_DIR,BACKUP_FILE)):

print("数据库备份成功")

else:

print("数据库备份失败，请检查配置和权限")此脚本首先定义了数据库的用户名、密码和名称，以及备份文件的存储目录和文件名。然后，它检查备份目录是否存在，如果不存在则创建。接下来，使用mysqldump命令将数据库内容导出到SQL文件中。最后，脚本检查备份文件是否成功创建，以确认备份操作是否成功。5.3.3注意事项备份频率：根据数据变化频率和重要性调整备份策略。数据安全：确保备份数据的安全，使用加密存储。恢复测试：定期进行恢复测试，确保备份数据可恢复。通过以上策略，可以有效管理SchneiderElectricEcoStruxure资产性能管理软件的数据备份与恢复，确保数据安全和业务连续性。6最佳实践与案例分析6.1EcoStruxure资产管理在制造业的应用在制造业中，SchneiderElectricEcoStruxure资产性能管理（APM）解决方案通过集成先进的数据分析和预测性维护技术，帮助工厂提高设备效率，减少停机时间，优化生产流程。以下是一个具体的应用案例，展示了如何使用EcoStruxureAPM来监控和预测关键生产设备的性能。6.1.1案例背景假设一家汽车制造厂使用EcoStruxureAPM来监控其冲压生产线。生产线上的关键设备是冲压机，其性能直接影响到生产效率和产品质量。6.1.2解决方案EcoStruxureAPM通过收集冲压机的实时运行数据，包括温度、压力、振动等，利用机器学习算法进行分析，以预测设备的潜在故障。以下是一个简化版的数据收集和分析流程的代码示例：#数据收集

importpandasaspd

importrequests

#从EcoStruxure平台获取数据

deffetch_data(url,headers):

response=requests.get(url,headers=headers)

data=response.json()

returnpd.DataFrame(data)

#数据预处理

defpreprocess_data(df):

df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp'])

df.set_index('timestamp',inplace=True)

returndf

#机器学习模型训练

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

deftrain_model(df):

X=df.drop('failure',axis=1)

y=df['failure']

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)

model=RandomForestClassifier()

model.fit(X_train,y_train)

returnmodel

#数据收集

url="/ecostuxure/api/data"

headers={"Authorization":"BearerYOUR_TOKEN"}

data=fetch_data(url,headers)

#数据预处理

processed_data=preprocess_data(data)

#模型训练

model=train_model(processed_data)6.1.3结果分析通过上述代码，我们可以收集和预处理冲压机的运行数据，并训练一个随机森林分类器来预测设备故障。模型的准确性和性能可以通过测试数据集进行评估，从而帮助工厂提前采取措施，避免生产中断。6.2数据中心资产管理优化案例数据中心的稳定运行对于现代企业的IT基础设施至关重要。EcoStruxureAPM在数据中心的应用，主要集中在优化能源使用效率，监控关键设备的健康状态，以及预测潜在的系统故障。6.2.1案例背景一家大型数据中心使用EcoStruxureAPM来监控其UPS（不间断电源）系统，以确保电力供应的连续性和稳定性。6.2.2解决方案EcoStruxureAPM通过实时监测UPS系统的电压、电流、电池状态等参数，结合历史数据和机器学习算法，预测UPS系统的维护需求和潜在故障。以下是一个简化版的数据分析和预测流程的代码示例：#数据分析

importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#从预处理后的数据中提取特征和目标变量

defextract_features_targets(df):

X=df[['voltage','current','battery_charge']]

y=df['battery_life']

returnX,