轴承振动与温度监测数据集_Bearing_Vibration_and_Temperature_Monitoring_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：轴承, 振动, 故障诊断, 预测性维护, 传感器数据, 时序分析, 机器学习, 工业物联网
数据概述：
该数据集包含来自Pronostia数据集的轴承振动和温度监测数据，用于轴承故障诊断和预测性维护研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据文件命名推测为一段时间内的连续监测数据。
地理范围：数据来源为实验室环境下的轴承测试，不涉及具体的地理位置信息。
数据维度：主要包含振动加速度数据（acc_.csv）和温度数据（temp_.csv）。振动数据包含多个维度，可能包括时间、轴承ID等信息。温度数据通常包含温度值。
数据格式：数据以CSV格式存储，分别记录了振动加速度和温度随时间的变化。
来源信息：数据集来源于Pronostia数据集，该数据集常用于轴承故障诊断和预测性维护的研究。数据已进行原始采集，未进行额外的预处理，需要根据具体分析目的进行清洗和特征提取。
该数据集适合用于轴承状态监测、故障诊断、预测性维护以及相关的机器学习应用。
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：适用于机械工程、故障诊断、振动分析等领域的学术研究，如轴承故障的早期检测、寿命预测、振动信号特征提取等。
行业应用：可以为工业领域提供数据支持，特别是在设备状态监测、预测性维护、智能制造等领域。
决策支持：支持工业设备维护决策，帮助企业优化维护计划，降低维护成本。
教育和培训：作为机械工程、信号处理、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解轴承状态监测和故障诊断方法。
此数据集特别适合用于探索轴承振动和温度信号与故障之间的关系，帮助用户实现轴承健康状态评估、故障预测等目标。
