数据集概述
本数据集是论文《Application of time series snippets: the matrix profile enabling low-parameter shape-based analysis of machine tools sensor data》的补充材料，包含实验属性分布的PDF图表、结构化数据CSV文件及说明文档，支持基于矩阵轮廓的机床传感器数据分析。
文件详解
- 文件名称: README.md
- 文件格式: Markdown (.md)
- 内容说明: 论文补充材料的说明文档，介绍数据集背景及各文件关联的原始研究（如Tnani等人2022年的机床加速度监测基准数据集）
- 文件名称: distribution_of_experiment_properties_to_known_and_unknown.pdf
- 文件格式: PDF (.pdf)
- 内容说明: 实验属性在已知与未知分类下的分布统计图表
- 文件名称: distribution_of_experiment_properties_to_process_conditions_within_known_partition.pdf
- 文件格式: PDF (.pdf)
- 内容说明: 已知分区内实验属性与加工条件关联的分布统计图表
- 文件名称: known.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段示例: guid（唯一标识符）、machine（机床编号，如M01）、operation（操作编号，如OP01）、label（状态标签，如good）、month（月份）、year（年份）、trial（试验编号）
适用场景
- 机床监测研究: 分析传感器数据的时间序列片段特征，验证矩阵轮廓方法在低参数形状分析中的应用效果
- 工业数据分析: 基于实验属性分布图表，探索加工条件对机床运行状态的影响
- 时间序列算法验证: 以已知工况的结构化数据（known.csv）为基础，测试形状匹配类算法的性能
- 制造过程优化: 结合机床操作与状态标签，挖掘关键加工参数与产品质量的关联
