航空发动机剩余寿命预测CMAPSS数据集AviationEngineRemainingUsefulLifePredictionCMAPSSDataset-conssolee
数据来源：互联网公开数据
标签：航空发动机，剩余寿命预测，故障诊断，时间序列分析，传感器数据，机器学习，回归分析，预测模型，CMAPSS
数据概述：
该数据集包含来自NASA的CMAPSS (Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 模拟数据，用于航空发动机的剩余寿命预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但模拟了发动机在不同运行周期下的状态。
地理范围：数据基于模拟，不涉及实际地理位置。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
RUL (Remaining Useful Life，剩余可用寿命)：发动机剩余的运行周期数。
测试数据：包含发动机的ID、运行周期、三个工况设置参数和21个传感器读数。
训练数据：与测试数据结构类似，但包含每个发动机的剩余寿命信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于NASA，是航空发动机领域常用的公开数据集，用于评估和比较剩余寿命预测模型的性能。
该数据集适合用于航空发动机的故障诊断、寿命预测和机器学习模型的开发与测试。
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：适用于航空发动机剩余寿命预测、故障诊断等领域的学术研究，例如基于时间序列分析的预测模型、深度学习模型等。
行业应用：可为航空发动机维护、维修和运营（MRO）行业提供数据支持，用于优化维护策略，提高设备利用率和安全性。
决策支持：支持航空公司的发动机管理决策，例如预测发动机的维护时间，降低运营成本。
教育和培训：作为航空工程、机械工程和数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解剩余寿命预测技术。
此数据集特别适合用于探索发动机性能衰退规律，构建预测模型，从而实现对发动机剩余寿命的准确预测，为航空业的维护决策提供支持。
