航空发动机性能预测与故障诊断数据集AviationEnginePerformancePredictionandFaultDiagnosisDataset-trinayg
数据来源：互联网公开数据
标签：航空发动机, 故障诊断, 性能预测, 时间序列分析, 机器学习, 深度学习, 数据分析, 工业应用
数据概述：
该数据集包含来自航空发动机的性能监测数据，记录了发动机在运行过程中的关键性能参数，用于发动机状态评估、故障预测和性能优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月1日至2020年3月31日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但基于应用场景推测为全球范围内的航空发动机运行数据。
数据维度：数据集包括多个关键参数，如Period Code (周期代码), Cycle ID (循环ID), B_2至B_25 (发动机传感器测量值), timestamp (时间戳), 以及Good/Bad (发动机状态标签，0代表良好，1代表出现故障)。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv（训练集）和test_data.csv（测试集），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于航空发动机的性能分析、故障预测、寿命预测等研究，以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于航空工程、机械工程等领域的学术研究，如发动机性能退化分析、故障诊断模型构建、时间序列预测等。
行业应用：为航空发动机制造商、航空公司以及维修部门提供数据支持，特别是在预测性维护、发动机状态监测、故障预警等方面。
决策支持：支持航空发动机的维护策略制定、运营成本优化、以及飞行安全保障。
教育和培训：作为航空工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解发动机工作原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索发动机性能参数与故障之间的关联关系，预测发动机的剩余寿命，并优化维护策略，从而提升航空器的安全性和运营效率。
