工业设备运行状态异常检测数据集IndustrialEquipmentAnomalyDetection-iuryck
数据来源：互联网公开数据
标签：异常检测, 工业数据, 机器学习, 传感器数据, 故障诊断, 自动编码器, 支持向量机, K-Means
数据概述：
该数据集包含来自工业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，并标注了异常样本。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，用于分析设备运行的模式和异常情况。
地理范围：数据来源于工业环境下的设备，未限定具体地域。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
SVM_Score.csv：记录了支持向量机（SVM）模型的预测分数。
AutoEncoder_loss_p_column.csv：包含自动编码器模型的重建损失，以及与设备运行相关的多个关键参数，如电机扭矩、控制器位置误差、实际位置和速度等。
KM_Distance.csv：记录了K-Means聚类算法的距离信息。
Labled_df.csv：包含了带标签的数据，包括多个传感器数据、设备运行模式（mode）以及异常（anomaly）标签。
AutoEncoder_loss.csv：记录了自动编码器模型的平均绝对误差（MAE）损失。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取和分析。数据经过预处理，包含了特征工程和模型预测结果。
该数据集适合用于工业设备状态监测、故障诊断、异常检测等研究。
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：适用于工业大数据分析、异常检测算法研究，以及机器学习模型在工业领域的应用研究。
行业应用：为工业设备制造商、运维团队提供数据支持，用于设备状态监测、故障预测、维护策略优化等。
决策支持：支持工业生产过程中的风险评估和预警，帮助企业提高生产效率和安全性。
教育和培训：作为工业数据分析、机器学习、异常检测等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解相关技术。
此数据集特别适合用于探索工业设备运行数据的内在规律，构建异常检测模型，实现对设备运行状态的实时监测和预警，从而提升工业生产的智能化水平。
