数据集概述
本数据集为IFAC 2020世界大会论文1046的研究数据，源自澳大利亚昆士兰州Mount Isa Mines铅锌选矿厂的运行记录，包含两个月的分钟级运行数据，共涉及四十三个变量，包括PID控制器的设定值、过程值、输出值及铁、铅、锌含量分析数据，可用于工业系统辨识中的数据质量评估研究。
文件详解
- 文件名称：data for IFAC 2020 WC Paper 1046.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含四十三个变量，具体为各PID控制器的设定值（SV）、过程值（PV）、输出值（MV），以及三个分析仪提供的铁、铅、锌百分比含量数据，所有数据为分钟级采集的选矿厂运行记录。
数据来源
IFAC World Congress 2020 Paper 1046 "Data Quality Assessment for System Identification in the Age of Big Data and Industry 4.0"
适用场景
- 工业系统辨识数据质量评估: 用于分析大数据与工业4.0背景下系统辨识数据的质量特征及评估方法。
- 选矿厂过程控制优化: 基于PID控制器运行数据，研究铅锌选矿过程的控制策略优化方向。
- 工业数据分析方法验证: 验证工业环境下分钟级高频运行数据的预处理、对齐及质量提升技术。
- 矿产加工质量监测: 利用铁、铅、锌含量分析数据，研究选矿过程的产品质量波动规律。
