在这个代码的基础上，对这个错误进行修改：import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 加载数据 data = pd.read_csv

在这个代码中，预测故障时间的方法可能会出现错误。具体来说，在 `for` 循环中使用 `break` 语句跳出循环时，如果没有找到负值元素，则 `failure_time` 的值仍然为 0，这可能导致后续计算出现问题。 您可以修改代码，将 `failure_time` 的初始值设置为 `t[-1]`，即最后一个时间步长的值，表示如果没有找到负值元素，则设备的故障时间为最后一个时间步长。同时，在 `for` 循环中添加一个标志变量 `found_negative`，用于指示是否找到了负值元素。如果找到了负值元素，则将 `failure_time` 的值更新为当前时间步长的值，并将 `found_negative` 设置为 True。在循环结束后，如果 `found_negative` 为 False，则说明没有找到负值元素，此时 `failure_time` 的值应该为最后一个时间步长的值。 以下是修改后的代码： ```python # 计算预测的故障时间 failure_time = t[-1] found_negative = False for i in range(N): if composite_index[i] < 0: failure_time = t[i] found_negative = True break if not found_negative: failure_time = t[-1] # 绘制复合健康指标和预测的故障时间 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Time (s)') ax1.set_ylabel('Composite Health Index', color=color) t = t[:len(composite_index)] ax1.plot(t, composite_index, color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('Failure Time (s)', color=color) # we already handled the x-label with ax1 ax2.axvline(x=f