液压泵阀片故障预测传感器数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：液压泵,阀片故障,传感器数据,故障预测,时间序列,工业分析,机械故障
数据概述：
本数据集包含安装在活塞泵上的传感器采集的数据，涵盖了泵的正常运行状态和带有不同损坏阀片的运行状态。数据集包括三种不同严重程度的故障状态。具体而言，“dane_OT.csv”描述了正常运行条件；“dane_UT1.csv”描述了故障1；“dane_UT2.csv”描述了故障2；“dane_UT3.csv”描述了故障3。数据代表了实际记录数据的平均值，时间分辨率为1秒。每个数据集的前两列代表测量时间，标记为“Czas”（时间）和“Czas2”（时间2），数据是在不同时间段内采集的。数据处理脚本可在Kaggle上找到（链接：https://www.kaggle.com/code/mbjunior/classification-data-preparation），提供了数据准备和生成训练集的方法，以及用于评估构建分类器的两个数据集。
数据用途概述：
该数据集适用于液压泵阀片故障预测模型的开发和评估，适用于工业故障分析和预防性维护。研究人员可以利用此数据进行故障模式识别，预测液压泵的潜在故障；工程师可借助数据进行系统诊断和优化；制造企业可以利用数据提高产品质量和生产效率。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解传感器数据处理和故障预测的方法。
举例：
该数据集包含多个传感器采集的数据，如温度、压力和振动等，这些数据可以用来构建机器学习模型，预测液压泵在不同状态下的运行情况。例如，通过分析“dane_OT.csv”中的正常运行数据和“dane_UT1.csv”中的故障数据，可以识别出可能导致故障的关键特征，从而提高故障预测的准确性。
