工业设备运行状态监测数据集IndustrialEquipmentOperationMonitoring-haranr
数据来源：互联网公开数据
标签：设备监测, 传感器数据, 时间序列分析, 故障诊断, 工业物联网, 状态评估, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业设备运行状态监测的传感器数据，记录了设备的多个关键参数随时间的变化情况，适用于设备性能分析、故障预测和维护管理。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为工业生产环境中的设备。
数据维度：数据集包括两个子数据集，每个子数据集包含44个特征，如“DATETIME”（时间戳）、“L_T1”至“L_T7”（温度传感器读数）、“F_PU1”至“F_PU11”（压力传感器读数）、“S_PU1”至“S_PU11”（压力传感器状态）、“F_V2”、“S_V2”（其他传感器读数）以及“P_J280”至“P_J422”（多个压力和温度相关参数）。
数据格式：CSV格式，包含Subdataset1.csv和Subdataset2.csv两个文件，便于时间序列分析和数据挖掘。
来源信息：数据来源于工业设备运行监测系统，已进行标准化处理，以便于分析。
该数据集适合用于设备状态监测、故障诊断、预测性维护等相关领域的研究与应用。
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，如设备状态评估、异常检测、故障预测等。
行业应用：为制造业、能源、交通等行业提供数据支持，特别是在设备维护、生产优化、效率提升等方面。
决策支持：支持企业进行预测性维护策略制定，优化设备管理，降低运营成本。
教育和培训：作为工业数据分析、机器学习、设备故障诊断等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索工业设备运行状态与各类传感器数据之间的关系，帮助用户实现设备健康状态评估、故障预警等目标。
