风电机组振动信号分解与分析数据集WindTurbineVibrationSignalDecompositionandAnalysis-libaibaixiaofeng
数据来源：互联网公开数据
标签：风电机组, 振动信号, 信号分解, CEEMDAN, VMD, 熵值分析, 故障诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自风电机组的振动信号数据，并结合了多种信号处理方法的结果，旨在用于风电机组的故障诊断和性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为用于分析和建模的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于各类风电机组的振动信号分析。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了原始振动信号、信号分解结果、熵值分析结果等。具体包括：
原始振动信号数据，如“FC3_voltage_3_cycles.csv”，包含时间（time/s）和电压（voltage/V）信息。
使用CEEMDAN和VMD等方法分解后的信号数据，如“df_decom_CEEMDAN.csv”和“df_decom_VMD.csv”，包含分解后的IMF分量。
样本熵值分析结果，如“df_tmp_sampencsv.csv”和“df_sampencsv.csv”，用于量化信号的复杂性和不规则性。
K-Means聚类分析结果，如“df_KMeans.csv”。
数据格式：CSV格式，便于数据读取、处理和分析。
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：适用于风电机组振动信号分析、故障诊断、信号处理方法研究等学术研究。
行业应用：可为风电行业提供数据支持，用于风电机组状态监测、故障预警、维护策略优化等。
决策支持：支持风电场运营维护决策，提升风电机组的可靠性和发电效率。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、风电工程等相关课程的实训数据。
此数据集特别适合用于研究风电机组振动信号的特征提取、故障模式识别、以及不同信号分解方法的效果对比，帮助用户深入理解风电机组的运行状态和潜在故障。
