岩钻故障分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：岩钻,故障分类,PHM会议挑战,液压压力,时间序列分析,工业设备监测,异常检测
数据概述：
本数据集用于2022年PHM（Prognostics and Health Management）会议数据挑战，旨在解决岩钻设备的故障分类问题。数据来源于经过精密仪器测量的液压岩钻，设备在测试环境中运行时引入了多种故障。数据集记录了液压压力信号，测量频率为50kHz，分别在三个不同位置采集，形成了详细的故障压力特征。由于波传播现象，系统对不同岩钻、钻机和配置之间的个体差异较为敏感。为解决这一问题，数据集中提供了无故障参考循环数据，这些参考数据涵盖了不同个体之间的差异，并可用于改进分类模型。
数据用途概述：
该数据集适用于液压设备故障检测、工业设备健康状态监测以及异常检测等场景。研究人员可通过分析压力信号特征，探索设备故障的模式和规律。数据集还支持跨领域数据差异处理，如训练集与测试集之间的领域迁移问题，用户可通过利用无故障参考数据来设计高效的分类策略。此外，该数据集可作为工业设备监测和健康管理研究的基准数据集，也可用于机器学习算法的性能评估和优化。
