数据集概述
该数据集提供无刷直流（BLDC）电机在健康、机械不平衡、电气退化（转子部分退磁）、机械+电气复合故障四种工况下的高分辨率测量数据，包含电流和转速的时域与频域特征，用于电机故障诊断研究。
文件详解
- 文件名称: healthy.csv
- 文件格式: CSV
- 内容: 正常健康电机的特征向量
- 文件名称: healthy_zip.csv
- 文件格式: CSV
- 内容: 机械损伤（扎带不平衡）工况的特征向量
- 文件名称: faulty.csv
- 文件格式: CSV
- 内容: 电气退化工况的特征向量
- 文件名称: faulty_zip.csv
- 文件格式: CSV
- 内容: 机械+电气复合故障工况的特征向量
- 文件名称: motors.csv
- 文件格式: CSV
- 内容: 合并文件，新增"Class"标签（Healthy, Mech_Damage, Elec_Damage, Mech_Elec_Damage）
- 字段说明: 每条记录包含电流（A）和转速（RPM）的28个时域与频域特征，包括均值、标准差、最大值、均方根、峰峰值、偏度、峰度、波峰因子、谱中心、谱面积，以及1×、2×、3×旋转谐波的振幅。
适用场景
- 电机故障诊断算法开发: 用于训练和验证BLDC电机机械、电气及复合故障的检测模型
- 特征工程研究: 分析时域、频域特征对不同电机故障类型的区分度
- 工业设备健康管理: 支撑BLDC电机状态监测与预测性维护系统开发
- 传感器数据融合分析: 研究电流与转速多源数据在故障诊断中的协同作用
