工业过程故障诊断测量数据集IndustrialProcessFaultDiagnosisMeasurementDataset-amitansu
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 工业过程, 传感器数据, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 过程控制, 测量指标
数据概述：
该数据集包含来自工业过程的测量数据，记录了在不同故障模式下，多个传感器（测量指标）的数值表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态快照或时间序列片段。
地理范围：数据来源于模拟或实际工业环境，未限定具体地理位置。
数据维度：包括故障编号（faultNumber）、仿真运行编号（simulationRun）、采样编号（sample），以及41个测量值（xmeas_1到xmeas_41）和11个控制阀门设定值（xmv_1到xmv_11）。
数据格式：CSV格式，文件名为Fault1Data_modified.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源可能为工业过程仿真或实验，用于研究和开发故障诊断算法。
该数据集适合用于工业过程故障检测、诊断和预测的研究。
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：适用于工业过程监控、故障检测和诊断的学术研究，如基于机器学习的异常检测、故障模式识别等。
行业应用：为工业自动化、过程控制、智能制造等行业提供数据支持，尤其在预测性维护、故障预警方面具有应用价值。
决策支持：支持工业生产过程中的故障诊断与优化，提高生产效率和安全性。
教育和培训：作为工业过程控制、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解工业过程数据分析。
此数据集特别适合用于探索传感器数据与故障模式之间的关系，帮助用户开发和优化故障诊断模型，提升工业系统的可靠性和效率。
