发动机故障概率数据集EngineFailureProbabilitiesDataset-yazanaboassa
数据来源：互联网公开数据
标签：发动机，故障预测，数据集，概率分析，机器学习，设备维护，工业工程，可靠性分析
数据概述： 该数据集包含来自发动机运行监测系统的数据，记录了发动机在运行过程中的故障概率及相关参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个工业领域的发动机使用场景，包括汽车，航空，船舶等。
数据维度：数据集包括运行时间，温度，压力，振动频率，油压，故障概率等变量，涵盖发动机运行状态和故障预测所需的多维数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于工业设备监测系统的公开记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于设备故障预测，工业工程及可靠性分析等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，故障诊断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：适用于发动机故障预测，设备可靠性研究等学术研究，如故障概率模型的建立，运行参数与故障关联性分析等。
行业应用：可以为制造业，交通运输等行业提供数据支持，特别是在设备维护优化，故障预防等方面。
决策支持：支持发动机及设备的维护计划制定和故障风险管理，帮助相关领域制定科学的维护策略。
教育和培训：作为工业工程，机械设计及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备故障预测与可靠性分析技术。
此数据集特别适合用于探索发动机故障规律与概率预测，帮助用户实现精准的故障预警和维护优化，提高设备可靠性和运行效率。
