机械齿轮振动数据集：测量六种齿轮在不同工作条件下的振动

可靠的机电一体化系统对于现代制造业和我们的日常生活都至关重要。它们可以帮助预测机器停机时间、查找错误原因或警告危险设置。然而，它们的主要部件（例如齿轮）最有可能损坏，而且几乎没有机会提前预测，每年给行业造成数百万美元的损失。 数据为时间序列类型 要进行数据采样，首先需要选择采样时长ts。例如，ts = 1（秒）表示每个样本都是 1/0.0002 = 5,000 个值的时间序列。请选择ts。 为了研究基于机器学习的解决方案的潜力，我们测量了五个有缺陷的齿轮和一个正常齿轮在不同负载和速度下的振动。数据集包含六个 CSV 文件，代表这六种不同类型的齿轮。有了它，您可以尝试：

相同速度和载荷下的齿轮缺陷分类 对任意速度或负载下的齿轮缺陷进行分类 根据给定的测量值回归速度和/或负载 笔记： 传感器 1 测量沿 x 轴的振动（mm）。 传感器 2 测量沿 y 轴的振动（mm）。 齿轮在 2 个负载：0 和 80（Nm）下以 3 个速度运行：8.33、25 和 40（转/秒）。 采样时间为 0.0002 秒。