轴承振动特征提取数据集BearingVibrationFeatureExtractedDataset-sameedrazi
数据来源：互联网公开数据
标签：机械工程，振动分析，数据集，特征提取，故障诊断，机器学习，工业应用，预测维护
数据概述： 该数据集包含来自轴承振动测试的数据，记录了轴承在不同工况下的振动特征和特征提取结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从具体测试开始到结束，具体年份未明确标注。
地理范围：数据覆盖的测试环境为实验室或工业现场，未明确标注具体地区。
数据维度：数据集包括原始振动信号，提取的时域特征，频域特征，时频域特征等，涵盖轴承的运行状态，转速，负载等变量。
数据格式：数据提供为CSV或MAT格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于轴承振动测试实验或工业设备监测，已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于机械故障诊断，振动分析及机器学习等领域，特别是在轴承健康状态监测，故障预测及特征工程等技术任务中具有重要价值。
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：适用于机械故障诊断，振动信号处理及特征工程等学术研究，如轴承故障模式识别，振动特征分类等。
行业应用：可以为制造业，能源，交通等行业的设备维护提供数据支持，特别是在预测性维护，健康监测方面。
决策支持：支持工业设备的故障诊断和预测维护，帮助制定科学的维护策略和优化运行参数。
教育和培训：作为机械工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解振动分析，特征提取及故障诊断技术。
此数据集特别适合用于探索轴承振动特征的规律与趋势，帮助用户实现准确的故障诊断和预测维护，提升设备可靠性和运行效率。
