电气设备故障诊断数据集ElectricalEquipmentFaultDiagnosisDataset-tiaraptr
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 机器学习, 数据分类, 电气工程, 传感器数据, 信号处理, 异常检测, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自电气设备运行过程中的传感器数据，记录了设备在不同工况下的运行状态，包括正常状态和不同类型的故障状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为设备运行状态的快照或静态数据集。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可应用于各类电气设备故障诊断场景。
数据维度：数据集包含多个通道的传感器数据（ch1-ch8），以及一个用于指示设备状态的标签（label），标签值代表不同的故障类型或正常状态。
数据格式：CSV格式，数据被分割成多个文件，文件名如datag1.csv, datag2.csv等，每个文件包含多个数据点，每个数据点由多个传感器通道的数值和相应的标签组成。
来源信息：数据来源于电气设备运行的实际监测，经过预处理，用于故障诊断模型的训练和评估。
该数据集适合用于电气设备故障诊断、异常检测、状态监测等研究和应用。
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：适用于电气工程、机械工程、人工智能等领域的学术研究，如基于传感器数据的故障诊断方法研究、深度学习模型在故障检测中的应用等。
行业应用：可为电力系统、工业自动化等行业提供数据支持，尤其是在设备维护、故障预警、性能优化等方面。
决策支持：支持设备管理人员进行状态评估、故障预测和维护决策，提高设备运行效率和可靠性。
教育和培训：作为电气工程、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解设备故障诊断的原理和方法。
此数据集特别适合用于开发和验证基于机器学习的故障诊断模型，提高电气设备的可靠性和安全性。
