铣床故障诊断数据集MillingMachineFaultDiagnosisDataset-adewoyeexcellence
数据来源：互联网公开数据
标签：铣床，故障诊断，数据集，机械工程，机器学习，工业自动化，预测维护，传感器数据
数据概述：该数据集包含来自铣床运行过程中的传感器数据，记录了铣床的正常运行状态和多种故障情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个工业现场的铣床设备，包括不同地区的制造工厂。
数据维度：数据集包括传感器采集的振动信号，转速，温度，负载等信息，涵盖了正常运行和不同类型的故障状态。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个工厂的铣床传感器数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机械工程，工业自动化及机器学习等领域的研究和应用，特别是在故障诊断，预测维护和设备健康监测等方面具有重要价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于铣床故障诊断，振动分析，设备健康监测等研究，如故障模式识别，故障原因分析等。
行业应用：可以为制造业提供数据支持，特别是在设备维护，故障预测和生产优化方面。
决策支持：支持设备管理与故障预防，帮助相关领域制定更好的维护策略和生产计划。
教育和培训：作为机械工程和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解故障诊断技术及其在工业自动化中的应用。
此数据集特别适合用于探索铣床故障诊断的规律与模式，帮助用户实现精准的故障识别和设备健康监测，提高生产效率和设备可靠性。
