工业设备运行状态监测数据集IndustrialEquipmentOperationStatusMonitoringDataset-rajeshreep99
数据来源：互联网公开数据
标签：设备状态监测, 传感器数据, 工业物联网, 时间序列分析, 故障诊断, 预测性维护, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自工业设备运行状态监测系统的数据，记录了关键设备在运行过程中的多项传感器读数和状态指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为工业生产环境。
数据维度：数据集包含“Oil_temperature”（油温）、“Motor_current”（电机电流）、“COMP”（压缩机状态）、“DV_eletric”（电磁阀状态）、“Towers”（塔状态）、“MPG”（燃气里程）、“LPS”（低压开关状态）、“Pressure_switch”（压力开关）、“Oil_level”（油位）、“Caudal_impulses”（流量脉冲）、“timestamp”（时间戳）、“TP2”、“TP3”、“H1”、“DV_pressure”（压力）、“Reservoirs”（储液罐）等多个关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为MetroPT3.csv，便于数据分析和处理。数据已进行原始采集，未进行额外处理。
该数据集适合用于工业设备运行状态分析、故障预测、以及预测性维护等研究。
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：适用于工业物联网（IIoT）与时间序列分析交叉领域的学术研究，如设备状态建模、异常检测、预测性维护策略研究等。
行业应用：为制造业、能源行业等提供数据支持，尤其在设备健康监测、故障诊断、生产效率优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行设备维护策略优化，降低停机时间，提高生产效率。
教育和培训：作为工业数据分析、设备状态监测等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解工业设备运行原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与各传感器读数之间的关系，以及预测设备故障的发生，从而帮助用户实现设备维护的优化和生产效率的提升。
