"英文标题：Air Cargo Intelligent Handling System Sensor Monitoring Database
数据集概述
记录航空货运智能装卸系统运行过程中的传感器日志与性能参数，覆盖系统各核心模块的实时监测数据。
数据按时间序列组织，采集系统运行期间的多维度状态指标，细粒度覆盖传感器采样周期层级，支持系统运行状态的实时监测、历史回溯与性能分析。数据结构遵循工业自动化领域标准的传感器监测数据格式，字段定义清晰，可直接用于系统故障预判、性能优化等应用场景。
该数据集是航空货运智能装卸系统运维与优化的核心资源。系统运行状态与性能直接影响货运装卸效率、货物安全及机场运营流畅度，掌握实时参数对于运维人员排查异常、技术团队优化系统算法、管理部门评估设备可用性均具有关键作用。长时序的日志数据还可用于验证系统运行的负载规律、故障预警模型的有效性及设备寿命周期的关联性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
sampling_time：采样时间，格式YYYY-MM-DD HH:mm:ss，指传感器数据的采集时间点sensor_id：传感器标识，唯一标识系统内的各类监测传感器，如装卸机械臂扭矩传感器、传送带速度传感器等sensor_value：传感器测量值，单位依传感器类型而定（如牛米、米/秒、摄氏度等），指传感器实时采集的物理量或状态值system_module：系统模块，标识传感器所属的系统核心模块，如机械臂执行模块、传送带输送模块、安全监测模块等performance_index：性能指标，指基于传感器数据计算的系统模块实时性能值（如装卸效率、设备负载率等），单位百分比或次/小时status_flag：状态标识，指传感器及对应模块的运行状态，如正常、预警、故障等枚举值
适用场景
- 运维工程师实时监测系统运行状态，及时排查设备异常与潜在故障
- 技术团队分析传感器历史数据，优化智能装卸系统的算法模型与运行参数
- 机场运营管理部门评估系统设备可用性，制定设备维护与升级计划
- 科研人员研究航空货运智能装卸系统的性能优化方法与故障预判模型
- 系统集成商验证智能装卸系统的稳定性与负载能力"
