电机电流信号状态分类数据集MotorCurrentSignalStateClassification-gautam69
数据来源：互联网公开数据
标签：电机, 电流信号, 状态分类, 机器学习, 信号处理, 数据分析, 故障诊断, 振动分析
数据概述：
该数据集包含电机运行过程中采集的电流信号数据，用于电机状态的分类与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态信号数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可应用于各类电机状态分析场景。
数据维度：数据集包含多个电流信号特征值，以及对应的状态标签。具体包括：
current_signal10hz0load25kfs 到 current_signal45hz75load25kfs：不同频率和负载条件下的电流信号特征。
label：电机状态的分类标签（数值型，0和1或其他）。
数据格式：CSV格式，文件名为current_df.csv，便于数据处理和模型构建。
数据来源：数据来源于电机运行实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电机状态监测、故障诊断和预测性维护等应用。
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：适用于电机状态监测、故障诊断等领域的学术研究，如信号处理算法、机器学习模型在电机状态分类中的应用研究。
行业应用：为工业电机、电力设备等行业提供数据支持，尤其是在预测性维护、设备健康管理、故障预警等领域。
决策支持：支持电机设备的维护决策，优化维护计划，降低维护成本，提高设备运行效率。
教育和培训：作为电机工程、信号处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解电机工作原理、信号分析方法和状态分类技术。
此数据集特别适合用于探索电机电流信号与状态之间的关系，构建电机状态分类模型，帮助用户实现故障预测、健康评估等目标。
