制造业质量控制人工智能数据集_GAMHE5_0微机械铣削

数据集概述

本数据集聚焦制造业质量控制，通过GAMHE5.0试点线工作站4的微铣削实验，采集振动信号与切削参数数据，用于在线估计零件表面粗糙度，支持实时质量预测与工艺优化，提升生产效率与成本控制。

文件详解

• 数据文件：
• Micromilling_dataset_1.csv：CSV格式，包含振动信号（三轴RMS值、峰值）与切削参数（主轴转速、进给率、轴向切削深度、刀具半径等）数据字段
• 说明文档：
• Datasets_description_micromilling_v3.pdf：PDF格式，提供数据集实验背景、参数定义、数据采集方法及字段说明

适用场景

• 制造工艺优化：通过实时数据预测表面粗糙度，动态调整切削参数
• 智能质量监控：构建在线质量预测模型，减少离线检测成本
• 故障诊断分析：分析振动信号特征，识别刀具磨损与设备异常
• 生产效率提升：通过参数优化降低能源消耗与设备损耗
• 工业AI应用：开发制造场景下的机器学习预测模型