轴承特征提取数据集BearingFeatureExtractedDataset-sinhakunal9153
数据来源：互联网公开数据
标签：机械工程，故障诊断，数据集，特征提取，机器学习，振动分析，工业设备，预测性维护
数据概述： 该数据集包含来自工业轴承的振动信号数据，记录了轴承在正常运行和故障状态下的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围：数据覆盖了多个工业生产环境，包括不同工厂和设备类型。
数据维度：数据集包括时间序列的振动信号数据，轴承的运行参数（如转速，负载），故障类型及严重程度，经过特征提取的统计特征（如均值，方差，峭度等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于工业设备监测项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机械工程，故障诊断及机器学习等领域，特别是在轴承故障检测，预测性维护及振动信号分析任务中具有重要应用价值。
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：适用于轴承故障诊断，特征提取及振动信号分析等研究，如轴承故障模式识别，振动信号特征提取等。
行业应用：可以为制造业，能源行业等提供数据支持，特别是在设备健康监测，预测性维护及故障诊断方面。
决策支持：支持工业设备的故障预测与维护策略优化，帮助相关企业减少停机时间并提高设备可靠性。
教育和培训：作为机械工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解振动分析，故障诊断及特征提取技术。
此数据集特别适合用于探索轴承故障特征与振动信号的关联性，帮助用户实现轴承状态监测与故障预测，优化工业设备的维护策略，提高设备运行效率和安全性。
