数据集概述
本数据集为真实制造业数据，包含熔融沉积成型（FDM）增材制造过程的环境传感器值，用于监控、分析和记录3D打印过程及打印件质量。数据以文件和文件夹形式组织，涵盖不同打印条件下的传感器序列数据，支持机器学习分析与消融研究。
文件详解
该数据集由文件夹和CSV文件组成，具体说明如下：
- 主要文件夹:
- Environmental_sensor_dataset/: 包含FDM工艺不同3D打印条件下的传感器值。内部按子组划分，每个子组含一个打印任务的40个序列数据文件，每个文件含500组连续值及列名标题行。
- Environmental_sensor_ablation/: 同样包含不同打印条件的传感器值，但数据量少于上述文件夹。内部按子组划分，每个子组含一个打印任务的24个序列数据文件，每个文件含500组连续值。
- 综合CSV文件:
- Environmental_sensor_dataset.csv: 合并了Environmental_sensor_dataset文件夹中所有打印条件和传感器序列的非平衡数据集，用于不同算法的机器学习分析。
- Environmental_sensor_ablation.csv: 合并了Environmental_sensor_ablation文件夹中所有打印条件和传感器序列的平衡数据集，用于消融研究。
- 子文件字段示例（以CSV预览为例）:
- Zeit: 时间
- Gas: 气体值
- Feuchtigkeit: 湿度
- Druck: 压力
- Außentemperatur: 外部温度
- test-id: 测试ID
- activity: 活动编号
- activity_name: 活动名称（如Defect_01）
适用场景
- 增材制造质量监控: 分析环境传感器数据与3D打印过程稳定性及打印件缺陷的关联。
- 机器学习模型训练: 基于传感器数据构建预测打印质量或异常检测的模型。
- 数据规模影响研究: 通过消融数据集探究数据量和分布对机器学习算法性能的影响。
- 制造工艺优化: 识别影响FDM打印质量的关键环境参数，优化工艺设置。
