轴承振动信号特征数据集BearingVibrationSignalFeatureDataset-liaaab
数据来源：互联网公开数据
标签：轴承, 振动信号, 故障诊断, 机器学习, 特征工程, 时序数据, 数据分析, 工业应用
数据概述：
该数据集包含来自轴承振动信号的特征数据，用于轴承故障诊断和预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为工业环境下的轴承振动数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如de_normal, de_7_inner, de_7_ball, de_7_outer, de_14_inner, de_14_ball, de_14_outer, de_21_inner, de_21_ball, de_21_outer，这些特征可能代表了不同轴承位置或不同频率下的振动信号特征。
数据格式：CSV格式，文件名为data_12k_1797_10c1.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于轴承振动信号，经过特征提取处理。
该数据集适合用于轴承故障诊断、预测性维护等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于机械工程、振动分析与故障诊断领域的学术研究，如轴承故障模式识别、振动信号特征分析等。
行业应用：可以为工业领域提供数据支持，特别是在设备健康监测、预测性维护、生产效率优化等方面。
决策支持：支持工业设备维护策略的制定，帮助企业减少停机时间，降低维护成本。
教育和培训：作为机械工程、信号处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解轴承振动信号分析和故障诊断。
此数据集特别适合用于探索轴承振动信号特征与故障状态之间的关系，帮助用户实现轴承健康状态的评估和预测，提高工业设备的可靠性和效率。
