工业过程故障诊断数据集IndustrialProcessFaultDiagnosisDataset-shaikabdulkalam1
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 工业过程, 机器学习, 异常检测, 过程控制, 数据分析, 传感器数据, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自工业过程模拟系统的数据，记录了模拟过程的测量值和故障状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于工业过程模拟，不涉及具体地理位置。
数据维度：
Fault067.csv：包含41个测量变量（xmeas_1到xmeas_41）和11个控制变量（xmv_1到xmv_11）的时序数据。
y_Fault067.csv：包含故障标签（FaultNumber），用于指示每个时间点是否存在故障。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于工业过程模拟，已进行标准化处理。
该数据集适合用于故障诊断、异常检测、过程监控等领域的研究和应用。
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：适用于工业过程故障诊断、异常检测的学术研究，如故障模式识别、故障预测等。
行业应用：可以为工业生产过程提供数据支持，特别是在设备健康监测、预测性维护方面。
决策支持：支持工业控制系统的优化和改进，提升生产效率和安全性。
教育和培训：作为工业过程控制、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解故障诊断的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索工业过程的故障模式和规律，帮助用户构建故障诊断模型，提高预测准确性。
