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C-MAPSS数据集包含大型涡轮风扇发动机的数据。

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简介：
通过对涡轮风扇发动机在正常运行状态下直至失效的全寿命进行实验数据的采集，为深入研究涡轮风扇发动机故障的预测以及对其性能的全面评估提供了宝贵的信息。这些实验数据对于理解和分析涡轮风扇发动机可能出现的故障模式，并以此优化其设计和运行，具有重要的价值。

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  • C-MAPSS大型涡扇发动机数据集
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    C-MAPSS大型涡扇发动机数据集是NASA为了推进预测维护和健康管理研究而开发的一套仿真数据集，包含多维度参数与性能退化模型，广泛应用于故障预测算法测试。 涡轮风扇发动机从正常运行到整个生命周期内收集的实验数据对于研究其故障预测及性能评估非常有用。
     
  • C-MAPSS/航天用涡轮发动机数据集
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    该数据集包含C-MAPSS（商用发动机监控项目软件套装）中针对航天应用的涡轮发动机性能和故障预测的关键参数，旨在支持发动机健康管理研究。 C-MAPSS数据集包含FD001至FD004，这些数据主要用于航天发动机及涡轮发动机的分析研究。
     
  • NASA 涡轮风扇发动机退化仿真数据集
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    本数据集由NASA提供，专注于涡扇发动机的退化过程模拟，旨在促进发动机性能预测及维护策略优化的研究进展。 NASA提供了一个关于涡扇发动机的仿真数据集，以文本形式打包，并包含readme文件。该数据集适用于人工智能、机器学习等领域研究。使用C-MAPSS进行了发动机退化仿真实验，模拟了四种不同的操作条件和故障模式组合下的情况。记录了几种传感器通道的数据来描述故障的发展过程。此数据集由NASA艾姆斯研究中心的预测中心提供。
     
  • 涡扇发动机的CMAPSS数据集
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    本数据集专注于涡扇发动机运行状态分析，包含详尽的CMAPSS（条件监控与预测性维护系统）信息，旨在支持故障预测及性能评估研究。 CMAPSS 涡扇发动机数据集适用于寿命预测入门学习，亲测可用。
     
  • PHM08挑战数据集：预测涡轮风扇发动机剩余使用寿命
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    PHM08挑战数据集专注于通过分析涡轮风扇发动机运行状态数据，来预测其剩余使用寿命，旨在提高航空发动机维护效率与安全性。 PHM08-Challenge-Data-Set：该数据集用于预测涡轮风扇发动机的剩余使用寿命。
     
  • 风力涡轮机对象检测数据集
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    本数据集包含大量风力涡轮机图像及其标注信息，旨在支持风力涡轮机对象检测研究。适用于训练与评估相关模型。 该数据集包含在动态及变化背景下拍摄的风力涡轮机图像，并专为无人机摄影师设计。市面上许多商用无人机（例如大疆无人机）预装了软件开发工具包，允许用户使用Python等编程语言对其进行定制化操作。因此，装备有高质量摄像头的商业级无人机可以与SDK结合使用，以创建出引人注目的计算机视觉项目。这类项目的可能性是无穷无尽的，所以我将继续为这个数据集做出贡献，请大家期待后续更新。 该数据集采用YOLO v7 PyTorch格式，并具有以下特点： - 水平翻转的概率设定为50% - 随机高斯模糊范围在0到3像素之间 - 对曝光度进行随机调整，幅度介于±25%之内 预处理阶段将数据集划分为87%用于训练、9%用于验证和4%用于测试（共包含2885张图像）。 类似的数据集包括皮肤癌二元分类数据集。标签由Roboflow提供，这是一个免费的图片标注工具。
     
  • 涡轮风扇引擎
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    涡轮风扇发动机是一种广泛应用于现代民用和军用飞机上的高效喷气发动机，通过内外涵道同时产生推力。 涡轮风扇发动机的预测维修端到端预测模型描述如下：基准模型将RUL（剩余使用寿命）视为常量与线性组合的一部分。使用以下命令行设置代码仓库： ``` $ git clone https://github.com/matheus695p/turbofan-engines-predictive-mantenaince.git $ cd turbofan-engines-predictive-mantenaince $ echo 安装requirements $ pip install -r requirements.txt ``` 文件结构包括： - README.md - readme.txt - requirements.txt 代码目录如下： - codes/ - baseline/ - exploratory_baseline.py
     
  • C-MAPSS数据集（rar格式）
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    C-MAPSS数据集为航空发动机健康维护研究提供关键支持，包含全面的发动机运行状态信息，旨在促进预测性维护算法的发展与优化。 数据集C-MAPSS-Data.rar是一个专为研究与训练机器学习模型设计的资源包，内含多个文件，每个文件都有特定的功能用途。C-MAPSS（Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation）是广泛应用于航空发动机性能模拟的数据集，常用于预测性维护、故障检测和诊断等任务。 1. **结果.csv**：该文件可能记录了实验或模型预测的结果，每一行代表一次模拟或预测过程，并包含各种参数值。分析此文件有助于评估机器学习模型的准确性和有效性。 2. **main2.m, mainPSOheuristic.m, main0.m**：这些是MATLAB脚本段落件，主要用于执行算法和运行模型。其中，main2.m可能是主程序入口点；而mainPSOheuristic.m可能涉及粒子群优化（PSO）算法的应用，这是一种寻找复杂空间中最佳解的优化技术。至于main0.m，则是一个基础版本的入口脚本。 3. **MSE_RMSE_MBE_MAE.m**：此文件包含用于计算均方误差(Mean Squared Error, MSE)、根均方误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对偏差(Means Bias Error, MBE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)的MATLAB函数。这些指标常被用来评估预测模型的表现，即衡量预测值与实际观察值之间的差距。 4. **R_2.m**：这是用于计算决定系数（Coefficient of Determination, R²）的MATLAB函数文件。该指标能够反映模型解释数据变异性的能力，其数值越接近1表示拟合度越好。 5. **maydata.mat**：这是一个MATLAB格式的数据文件，可能包含原始或预处理过的数据集，可以直接在MATLAB环境中加载和分析使用。 6. **train_FD004.txt, train_FD002.txt**：这些是训练数据文件。FD004与FD002可能是不同型号的发动机或者不同的运行条件下的数据集合。此类文件用于构建并优化机器学习模型，以根据输入预测输出结果。 7. **test_FD004.txt**：测试数据集，该部分的数据用来验证已经训练好的模型在新、未见过的数据上的表现情况，是评估模型泛化能力的关键步骤之一。 使用这个数据集时的一般流程包括首先加载和预处理（如maydata.mat及traintest文件）这些原始或加工后的数据；接着利用main*.m脚本中的算法训练一个机器学习模型；然后通过MSE_RMSE_MBE_MAE.m与R_2.m函数评估该模型的性能表现；最后，分析结果.csv以全面理解所构建模型的实际效果。对于航空领域研究人员来说，此数据集提供了宝贵的实践平台，有助于开发出更加准确有效的发动机性能预测工具，从而提高飞行的安全性和效率水平。