电机运行状态监测数据集MotorOperationStatusMonitoringData-neelabhkshetry
数据来源：互联网公开数据
标签：电机, 状态监测, 传感器数据, 故障诊断, 机器学习, 数据分析, 工业物联网, 预测性维护
数据概述：
该数据集包含来自电机运行状态监测系统的数据，记录了电机在不同工况下的多项关键运行参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用电机运行状态数据。
数据维度：包括13个主要数据项，涵盖电压、电流、温度、转速、转矩等，具体包括u_q, coolant, stator_winding, u_d, stator_tooth, motor_speed, i_d, i_q, pm, stator_yoke, ambient, torque, profile_id。
数据格式：CSV格式，文件名为measures_v3.csv，便于数据分析和建模。数据还包含一个txt文件，用于记录数据说明。
来源信息：数据来源于电机运行状态监测系统，已进行原始采集。
该数据集适合用于电机运行状态分析、故障诊断、预测性维护等研究。
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：适用于电机工程、机械工程、工业自动化等领域的学术研究，如电机故障诊断模型、预测性维护算法的开发与评估。
行业应用：为工业制造、能源、交通等行业提供数据支持，尤其适用于设备健康管理、生产效率优化、预防性维护等方面。
决策支持：支持企业进行设备管理决策，优化维护计划，降低运营成本。
教育和培训：作为相关工程学科的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电机运行特性和故障模式。
此数据集特别适合用于探索电机运行参数与故障之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对电机运行状态的实时监控和预警。
