发动机故障检测数据集（10K记录，12特征）CSV-ITADN社区

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这是一个包含10,000条记录的数据集，每条记录有12个特征值，用于检测发动机故障情况。所有数据以CSV格式存储。此数据集旨在利用高级信号处理及机器学习技术来检测并分类发动机故障。它包含了在不同运行条件下收集的传感器读数，涵盖正常、轻微故障以及严重故障状态。该数据集包含11个自变量（包括传感器读数和衍生特征）与1个因变量（即发动机状况标签）。以下是各列的具体说明： | 色谱柱名称 | 描述 | 单位范围 | |---------------------|-------------------------------|----------------------| | Vibration_Amplitude | 发动机测得的峰值振动幅度 | mms² | 0.1 - 10.0 | | RMS_Vibration | 发动机振动均方根（RMS） | mms² | 0.05 - 5.0 | | Vibration_Frequency | 发动机振动频率 | Hz | 20 - 2000 | | Surface_Temperature | 发动机表面温度 | °C | 30 - 150 | | Exhaust_Temperature | 废气温度 | °C | 200 - 600 | | Acoustic_dB | 发动机产生的噪声级 | dB | 60 - 120 | | Acoustic_Frequency | 发动机的声学信号频率 | Hz | 100 - 5000 | | Intake_Pressure | 进气歧管压力 | kPa | 90 - 120 | | Exhaust_Pressure | 废气压力 | kPa | 80 - 110 | | Frequency_Band_Energy| 特定频段内信号的能量（来自短时傅里叶变换）|任意单位 | 0.1 - 1.0 | | Amplitude_Mean | 指定时间窗口内的平均信号振幅 |任意单位 | 0.01 - 0.5 | 数据特性： - 总样本数：10,000 - 类别分布： - 正常（标签为“0”）：60%，表示发动机运行无故障。 - 轻微故障（标签为“1”）：30%，表明存在轻微问题。 - 严重故障（标签为“2”）：10%，显示在严重故障条件下运行。

发动机故障检测数据集（超1000条记录，11个特征）CSV

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本数据集包含超过1000条发动机运行状态记录，每个样本涵盖11项关键特征参数，旨在支持故障诊断与预测分析。格式为CSV文件。该数据集模拟了来自各种类型发动机的传感器读数，用于检测机械系统中的发动机故障，尤其是在汽车应用中。它可以在一系列时间间隔内捕获与发动机性能、故障条件和运行模式相关的数据。列： - 时间戳：记录数据的时间点，从2024年12月24日上午10:00开始生成，并且每5分钟记录一次。 - 温度（°C）：发动机温度范围在60°C至120°C之间，这是典型的工作环境。 - RPM（每分钟转数）：表示发动机曲轴旋转速度的数据，在正常情况下大多数发动机的RPM值介于1000到4000之间。 - 燃油效率（公里/升）：燃油消耗效率范围在15至30公里/升，反映了运行期间燃料使用情况。 - 振动X、振动Y、振动Z：沿发动机三个轴的振动读数。每个轴上的数值从0到1变化，较高的值可能指示与故障相关的异常振动。 - 扭矩（Nm）：表示发动机产生的旋转力的数据，在50至200 Nm之间。 - 功率输出（kW）：代表执行工作的速率，范围在20至100 kW之间。 - 故障条件：此字段用于分类模型的目标变量，它以整数形式表示故障的严重性： - 0: 正常 - 1: 轻微故障 - 2: 中等故障 - 3: 严重故障 - 运行模式：描述发动机运行的不同状态。可能的状态包括怠速、巡航和重负荷。数据集特征： - 数据量为1000条记录，每一条代表引擎在特定时间点的性能快照。 - 故障条件包含从正常到严重的四个级别，有助于模型训练以预测潜在故障情况。 - 生成的数据旨在模拟典型的发动机运行状况及故障场景。 - 包含关键指标如温度、RPM值、燃油效率、振动水平、扭矩和功率输出等传感器数据。

电梯故障监控预警数据集（104.8万+记录，10个特征）CSV

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该数据集包含超过104.8万条记录和10个特征，用于监控和预测电梯故障情况。以CSV格式存储，为研究与分析提供了丰富的数据资源。目的：支持开发和测试用于电梯故障监控、预测性维护及早期预警系统的机器学习模型。数据来源：基于真实电梯操作和传感器行为的模拟数据。时间跨度：涵盖10台电梯30天运行，采样频率为每秒4个读数（即4Hz）。文件格式：CSV 数据组成：行数：每天约有170万条记录（假设每部电梯每日运行时间为12小时）列数：共包含以下十个字段： - Elevator_ID: 每台电梯的整数值标识符 (范围为 1 到 10)。 - 时间戳：每个传感器读取值对应的日期和时间信息。 - Motor_Current（安培）：电机吸收电流强度。 - Torque（牛·米）：施加于电梯滑轮上的扭矩大小。 - Brake_Status：二进制状态码，表示刹车是否处于激活状态 (1 表示激活, 0 表示非激活)。 - Humidity（%RH）: 指代电梯井内相对湿度水平百分比数值。 - Vibration_X、Vibration_Y 和 Vibration_Z （米/秒²）：沿X轴、Y轴和Z轴方向的振动测量值。特点： Fault_Label 分类标签定义如下： 0 - 表示正常运行状态，无故障发生； 1 - 标记为轻微故障（如门未对准等状况）； 2 - 指示严重故障情况（比如电机损坏）。

新能源汽车(NEV)故障诊断数据集(CSV格式，含11K+记录及8个特征)

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本数据集包含超过11,000条记录，涵盖新能源汽车（NEV）故障诊断所需八个关键特征的数据，以CSV格式提供。该数据集专为新能源汽车（NEV）的故障诊断而设计，特别关注驱动系统内的故障识别与分类。它包括从车辆系统嵌入的各种传感器收集的数据，例如电压、电流、电机速度、温度、振动以及环境中的温度和湿度等信息。此数据集涵盖了正常运行状态下的数据及反映电机、逆变器和电池等关键部件出现故障时的数据。该数据集旨在用于训练与测试深度学习模型，并特别适用于开发高级故障检测系统，以提升电动汽车的安全性和可靠性。此外，通过使用指示不同类别的标签（如0代表正常运作，1至3则表示不同的故障类型），确保了数据的平衡性。

KPCA故障检测_suddenlvd_KPCASPE_故障数据_KPCA故障检测

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本研究探讨了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的故障检测方法在处理突发性负载变化中的应用效果，并分析了故障数据集以优化模型性能。在工业生产和自动化系统中，故障检测是确保设备稳定运行、提高生产效率以及降低维护成本的关键环节。本段落主要介绍了一种基于核主成分分析（KPCA）的故障检测方法，用于识别系统的异常行为，特别是突然发生的故障。核主成分分析是一种非线性数据分析技术，在扩展传统主成分分析的基础上能够处理复杂的数据集，并在高维空间中寻找数据的主要结构。传统的主成分分析通过找到原始数据的最大方差方向来降维并保留最重要的信息；然而对于非线性分布的数据，PCA可能无法有效捕捉其内在的结构特征。KPCA则引入了核函数，将数据映射到一个更高维度的空间，在这个空间里原本难以处理的非线性关系变得可以进行有效的分析。本段落中提到的关键计算指标包括SPE（样本百分比误差）和T2统计量：前者用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，并帮助评估模型准确性；后者则是多变量时间序列分析中的常用异常检测指标，如自回归积分滑动平均模型(ARIMA) 和状态空间模型中使用。当 T2 统计量增大时，则可能表示系统偏离了正常工作范围，这可能是故障发生的早期预警信号。 KPCA 故障检测的基本流程包括： 1. 数据预处理：收集并清洗实时监测数据，去除噪声和异常值。 2. 核函数选择：根据非线性程度选取合适的核函数（如高斯核、多项式核等）。 3. KPCA 变换：应用选定的核函数将原始数据转换到更高维度的空间，并执行主成分分析获得新的降维表示形式。 4. 故障特征提取：通过分析KPCA后的主要成分变化，识别与故障相关的特性信息。 5. SPE 和 T2 计算：利用SPE计算模型预测误差并使用T2统计量监控系统状态的变化，在此基础上设定阈值以触发故障报警信号。 6. 模型训练与测试：一部分数据用于训练KPCA模型而另一部分则用来验证和调整其性能。实际应用中，需要根据系统的特定特性对参数进行调优才能达到最佳的检测效果。本段落提供的资料包括了用于训练及测试的数据集，以帮助用户理解和实践 KPCA 在故障预警中的应用价值。总之，结合SPE 和 T2 统计量，KPCA 方法提供了一种强大的非线性数据分析工具来识别复杂系统中潜在的问题，并通过有效的早期报警机制确保生产过程的稳定性和安全性。

典型故障电机频谱特征的数据整理集

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本数据整理集聚焦于典型故障电机的频谱特征分析，汇集了各类电机在不同运行状态下的振动信号与频谱图，旨在为电机故障诊断提供丰富的参考依据。 ### 故障电机典型频谱特征整理数据集概述本数据集主要针对三相异步故障电机的典型频谱特征进行了整理与汇总，旨在为电机故障诊断提供重要的参考依据。通过收集不同类型的故障电机在运行过程中所产生的振动信号，并利用频谱分析技术，可以识别出各种故障的特征频率及其变化规律。这对于提高电机维护效率、减少非计划停机时间具有重要意义。 ### 1. 转子偏心 - **故障特征**：转子偏心会导致转子与定子之间的间隙发生变化，在旋转过程中形成周期性的振动源。 - **频谱特征**： - 明显的两倍行频分量(即2X)； - 出现1X波峰及其极通过频率的边带频率。 - **诊断意义**：这些频谱特征可用于快速定位是否存在转子偏心问题。 ### 2. 轴弯曲 - **故障原因**：通常由电流分布不均匀引起局部过热，导致转子发生弯曲变形。 - **频谱特征**： - 展现出所有不平衡现象的特征频率； - 在电机冷却状态下，可以通过检测轴弯曲状态来进行进一步分析。 - **诊断建议**：定期检查电机冷却条件下的轴弯曲情况，并及时调整或更换损坏部件。 ### 3. 转子条断裂 - **故障表现**：转子条断裂后会产生异常振动。 - **频谱特征**： - 在1X处产生极通过频率的边带，以及其谐波(如2X,3X等)； - 每个谐波附近都会出现“裙带”式的边带频率。 - **处理措施**：一旦发现此类频谱特征应立即停机检修以避免造成更大损失。 ### 4. 电机缺相 - **故障原因**：连接松动是导致电机缺相的主要原因之一。 - **频谱特征**： - 强烈的两倍行频(100Hz)振动； - 伴有13行频的边带频率。 - **预防措施**：加强日常巡检力度，确保所有连接部位紧固无松动。 ### 5. 轴承故障 - **故障类型**： - 内圈故障：出现故障频率(pbfi)及谐波，并伴有转频的边带； - 外圈故障：出现故障频率(pbfo)及谐波。 - **频谱特征**： - 内圈和外圈故障分别对应不同的故障频率及其谐波分量； - 转频边带的存在有助于区分内圈与外圈故障。 - **诊断方法**：结合频谱分析结果，采用振动测试等手段进行综合判断。 ### 6. 匝间短路 - **故障机制**：绕组间的绝缘性能下降导致短路，进而引发振动加剧。 - **频谱特征**： - 正常情况下无法通过振动信号直接识别； - 必须借助电动机电路分析来进行监测和评估。 - **处理建议**：加强对绕组绝缘状态的监控以防止因短路引发的安全事故。 ### 7. 转子不平衡 - **波形特点**：正弦波； - **轴心轨迹**：圆形或椭圆形； - **频谱特征**： - 1X频率为主导成分； - 径向振动(水平和垂直方向)也以1X为主； - 振幅随转速升高而增大。 - **处理策略**：通过重新平衡转子来消除不平衡现象。通过对这些典型频谱特征的了解与掌握，可以有效地帮助工程师们在实际工作中快速准确地诊断电机故障，并提高维修效率。此外，对于研究人员来说，这些数据也是宝贵的研究资料，可用于开发更加智能高效的电机故障诊断系统。

机器故障数据集的故障预测分析

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本研究利用大规模机器故障数据集进行深度分析与建模，旨在提高故障预测准确性，助力工业系统维护决策优化。本数据集包含多个关键性能指标，这些指标反映了机器在运行过程中的多种状态和环境因素。利用此数据集分析机器在不同操作条件下的性能数据，可以为机器的维护、优化及故障预测提供支持。 **数据说明** | 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 | 机器运行温度 | | fail | 表示故障发生的二元指示器（1表示有故障，0表示无故障） | **问题描述** - 故障预测分析：哪些因素最可能导致机器发生故障？ - 环境影响评估：环境因素如何影响机器性能？ - 使用模式识别：识别不同的使用模式，并分析这些模式与故障的关系。

matlabsvm1.rar_故障特征提取与数据分类_故障数据处理_数据特征分析_诊断分类

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matlabsvm1.rar提供了基于MATLAB和SVM算法进行故障特征提取、数据分类及故障数据分析的方法，适用于深入研究故障数据处理和诊断分类。支持向量机可以用于数据分类和特征提取，在机械故障诊断领域具有应用价值。

包含真实统计信息的保险数据集（10K条目，2个特征）CSV

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本数据集提供了一个包含10,000个条目的保险相关统计数据，每个条目涵盖两个关键特征。以CSV格式存储，便于数据分析与挖掘。在数据科学与机器学习领域，高质量的数据集是构建有效模型及进行深入分析的关键因素之一。今天我们将介绍一个特别的汽车保险相关数据集——“基于真实统计数据的保险数据集（10K记录，2特征）”。这个CSV格式的数据文件包含有10,000条记录和两个关键特征，并且这些信息是根据实际统计资料合成而来，因此能够提供较为真实的场景以供模拟与分析。首先了解该数据集的基本构成。作为表格形式的文本段落件存储方式之一，CSV（逗号分隔值）格式因其简单性和易用性而被广泛应用于数据科学领域中。利用这种格式的数据集可以在多种软件和编程语言中轻松读取并处理。在这份特定的数据集中，记录了10,000个个体的汽车保险信息。每条记录包含两个特征，虽然具体指的是哪些属性并未明确说明（如年龄、性别等），但可以肯定的是即使仅有的这些数据也足以进行基础性的数据分析和模型训练工作。例如，此数据集可用于预测个人保险费用或风险等级。通过分析诸如年龄与性别等因素与保险成本之间的关系以及车辆价值对事故频率的影响，研究者能够构建出有效的模型来预估保费或其他相关指标。这对于保险公司来说非常重要，因为准确的风险评估是它们定价产品和确保盈利的基础。此外，这份数据集还为那些希望进入数据分析领域的人士提供了一个实用的学习平台。即使是初学者也能够在不侵犯隐私的情况下使用这些合成数据进行各种处理方法的探索与实验，并学习到基本的数据分析以及机器学习技术的应用方式。更进一步地讲，该数据集同样可以用于评估不同算法在预测保险费用或风险等级上的表现差异，从而帮助研究者和开发者对特定模型进行测试并优化其性能。综上所述，“基于真实统计数据的保险数据集（10K记录，2特征）”不仅为教育与培训提供了宝贵的资源，还能够促进保险行业更好地理解和管理各种潜在的风险。

人脸特征检测数据集.rar

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该资源包含一个用于训练和测试的人脸特征检测的数据集，内含大量标注了关键面部特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的真实人脸图像。这段文字介绍的是人脸检测所使用的HAAR和LBP特征数据的具体用法，请参见本人的博客文章了解详情。

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发动机故障检测数据集（10K记录，12特征）CSV

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