电机运行状态监测数据集MotorOperatingStatusMonitoringDataset-kiran0310
数据来源：互联网公开数据
标签：电机, 状态监测, 传感器数据, 机器学习, 故障诊断, 预测性维护, 数据分析, 工业物联网
数据概述：
该数据集包含来自电机运行状态监测系统的数据，记录了电机在运行过程中的多种关键物理量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态快照或特定时间段的连续观测数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为工业环境下的电机运行状态监测数据。
数据维度：数据集包括13个维度的数据，涵盖了电压、电流、温度、转速、力矩等关键参数，具体包括u_q, coolant, stator_winding, u_d, stator_tooth, motor_speed, i_d, i_q, pm, stator_yoke, ambient, torque, profile_id等。
数据格式：CSV格式，文件名为measures_v2.csv，便于数据分析和模型构建。数据以数值形式记录，方便进行统计分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于电机运行状态监测系统，记录了电机在不同工况下的运行数据。
该数据集适合用于研究电机运行状态、故障诊断、预测性维护等领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电机状态监测、故障诊断、预测性维护等领域的学术研究，如基于传感器数据的异常检测、故障预测模型构建等。
行业应用：可以为工业自动化、智能制造等行业提供数据支持，尤其在设备健康管理、生产效率优化等方面具有应用价值。
决策支持：支持工业设备维护策略的制定，优化维护周期，降低维护成本，提高设备利用率。
教育和培训：作为工业设备状态监测、故障诊断等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电机运行特性和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索电机运行状态与各参数之间的关系，构建预测模型，实现对电机运行状态的实时监测和故障预警，从而提高设备的可靠性和生产效率。
