工业过程故障诊断数据集_Industrial_Process_Fault_Diagnosis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 工业过程, 传感器数据, 机器学习, 异常检测, 数据分析, 过程控制, 状态监测
数据概述：
该数据集包含来自工业过程模拟系统的数据，用于研究和开发故障诊断算法。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为静态数据集，用于建模和算法验证。
地理范围：数据模拟通用工业过程，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种传感器测量值（xmeas_1至xmeas_41）和控制变量（xmv_1至xmv_11），以及故障状态标签（faultNumber）。数据分为训练集（normal_training.csv, faulty_training.csv）和测试集（normal_testing.csv, faulty_testing.csv）。
数据格式：CSV格式，包含多个数值型字段，易于进行数据分析和建模。数据已进行标准化或预处理。
来源信息：数据来源于工业过程模拟器，旨在模拟真实工业环境下的传感器数据和故障情况。
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：适用于故障诊断、异常检测、状态监测等领域的学术研究，例如故障检测算法的开发与评估。
行业应用：为工业自动化、智能制造等行业提供数据支持，特别是在预测性维护、设备健康管理等方面。
决策支持：支持工业过程的优化与改进，帮助工程师快速识别和诊断潜在问题。
教育和培训：作为过程控制、故障诊断、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解相关概念。
此数据集特别适合用于开发和测试基于传感器数据的故障检测和诊断模型，提升工业过程的稳定性和可靠性。
