工业设备振动信号特征数据集IndustrialEquipmentVibrationSignalFeatureDataset-vinivdg
数据来源：互联网公开数据
标签：振动信号, 工业设备, 信号处理, 特征工程, 机器学习, 时域特征, 设备状态监测, 故障诊断
数据概述：
该数据集包含从工业设备振动信号中提取的特征，用于设备状态监测和故障诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为设备运行状态的静态特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但适用于各种工业环境下的设备振动分析。
数据维度：数据集包含了多个特征，这些特征是从振动信号的时域数据中提取的，具体包括均值（mean）、标准差（std）、偏度（skew）、峰度（kurtosis）、熵（entropy）、均方根值（rms）、最大值（max）和峰峰值（p2p）。这些特征分别针对不同的传感器（B1, B2, B3, B4）的 a 通道和 b 通道进行提取。
数据格式：CSV格式，包含set1_timefeatures.csv、set2_timefeatures.csv和set3_timefeatures.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据集提供了丰富的振动信号特征，适用于设备状态分析和预测性维护。
该数据集适合用于设备故障诊断、状态监测、预测性维护，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于机械振动分析、信号处理、故障诊断等相关领域的学术研究，如基于振动信号的故障模式识别、设备健康状态评估等。
行业应用：可以为工业设备制造商、维护团队提供数据支持，特别是在预测性维护、设备健康监测、故障预警等方面。
决策支持：支持工业设备维护策略的制定，优化维护计划，降低停机时间，提高生产效率。
教育和培训：作为振动信号分析、机械故障诊断、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备状态监测。
此数据集特别适合用于探索振动信号特征与设备状态之间的关系，帮助用户实现设备故障的早期预警，优化维护策略，提高生产效率。
