设备故障分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障,分类模型,设备状态监测,工业设备,数据驱动决策,故障预测
数据概述：
本数据集用于设备故障分类任务，包含大量工业设备的运行状态特征数据。数据集包含47个特征（F01~F47），这些特征由检测器输入，代表设备运行过程中的关键参数或指标。每个设备记录还包含设备唯一标识符（ID）和运行周期编号（Cycle_No）。数据集的标签（Class）分为两类：正常状态（Class=0）和故障状态（Class=1或2），分别表示设备运行正常或出现不同类型的故障。
数据用途概述：
该数据集适用于工业设备故障诊断、分类模型训练与评估、预测性维护等领域。研究人员可以利用此数据集构建分类模型，判断设备的故障类型（Class），并评估模型的准确性。企业或维护团队可以基于模型预测结果，提前发现潜在故障，优化设备维护策略。此外，数据集还可用于研究设备运行特征与故障之间的关系，为改进设备设计或优化运行参数提供依据。
