工业设备运行状态与安全监测数据集IndustrialEquipmentOperationandSecurityMonitoringDataset-jovie123
数据来源：互联网公开数据
标签：工业控制系统, 时间序列分析, 异常检测, 故障诊断, 能源消耗, 安全监测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自能源传输变压器（ETT）以及安全水务系统（SWAT）的运行数据，用于研究工业设备运行状态监测与安全分析。主要特征如下：
时间跨度：ETT数据集记录时间范围为2016年至2018年，SWAT数据集未明确具体时间，但可推断为模拟或实验产生的数据。
地理范围：数据模拟或来源于工业环境，具体地理位置未明确。
数据维度：数据集包含两种类型的数据：
ETT数据集：包括ETTh1、ETTh2、ETTm1和ETTm2四个文件，记录了变压器的多种运行参数，如高压、低压的电压、电流等，以及环境温度（OT）。
SWAT数据集：包括swat_train2和swat2两个文件，记录了安全水务系统（SWAT）的多个传感器数据，包括流量、液位、压力等，以及系统运行状态的标签（Normal/Attack）。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于工业设备运行状态分析、异常检测、故障诊断以及安全风险评估等领域。
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：适用于工业控制系统、时间序列分析、异常检测、故障诊断等领域的学术研究，如基于机器学习的工业设备状态预测、故障预警研究等。
行业应用：可以为能源、水务等行业提供数据支持，尤其是在设备维护、安全监控、效率优化等方面。
决策支持：支持工业企业的设备管理、风险评估和安全策略制定。
教育和培训：作为工业控制系统、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解工业数据的特点和应用。
此数据集特别适合用于探索工业设备运行状态的规律与趋势，以及安全事件的识别与预警，帮助用户实现设备维护优化、提升系统安全性等目标。
