多模态故障诊断Fleet数据集MultimodalFaultDiagnosisFleetDataset-nupirl
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 机器学习, 异常检测, 多模态数据, 数据分类, 航空航天, 工业应用, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自航空航天领域的Fleet数据，记录了不同传感器收集的关于飞机部件的故障相关信息。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：数据未明确标注地理范围，推测为模拟或实际航空航天场景。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括10个特征（d1到d10）以及一个标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为gaussian datacsv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于NUPIRL-IISE-2022项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于故障诊断、异常检测等相关领域的研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于航空航天、机械工程等领域的故障诊断与预测研究，如基于多模态数据的异常检测、故障分类等。
行业应用：可以为航空航天、工业制造等行业提供数据支持，尤其是在设备健康管理、预测性维护等方面。
决策支持：支持设备状态评估和故障预警，辅助决策者制定维护策略。
教育和培训：作为故障诊断、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故障诊断技术。
此数据集特别适合用于探索不同特征对故障诊断的影响，提升故障预测的准确性和可靠性。
