专注于工业智能预警系统研发, 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊,为机器设备健康运行保驾护航。 网站正在不断建设和完善过程中,欢迎大家给予建议和参与社区建设
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该数据集是2012的PHM数据集,详细可在下载文件中了解。
获取地址
关注公众号52phm,回复phm2012即可获取数据下载链接。
2021-12-04 23:42:04
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3181
分类:边缘感知
专栏:轴承
2021-12-04 23:22:36
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586
分类:边缘感知
专栏:动作识别
2022-06-18 10:12:18
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2470
分类:边缘感知
专栏:寿命预测数据集
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该数据集是疲劳实验用于监测轴承在过载情况下的损坏过程数据,具体实验简介可在下载文件中获取。
2021-12-05 18:17:42
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4381
分类:边缘感知
专栏:轴承
本文章介绍江南大学轴承数据集,提供数据集下载学习,江南大学轴承数据文件及实验简介可通过下载文件进行了解和学习~
2021-12-04 22:43:30
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4575
分类:边缘感知
专栏:轴承
国外工业数据集平台
2021-12-05 18:44:41
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4222
分类:边缘感知
专栏:轴承
刀具数据及其数据说明文档详情请看本文章介绍
2021-12-04 23:12:45
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1536
分类:边缘感知
专栏:刀具
东南大学齿轮箱数据
2021-12-04 23:41:24
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5994
分类:边缘感知
专栏:齿轮箱数据集
电机状态预测数据集
2021-12-09 11:26:41
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7199
分类:边缘感知
专栏:故障诊断
机电设备故障诊断
2021-12-09 11:27:13
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5953
分类:边缘感知
专栏:故障诊断
匹兹堡桥梁结构健康评估数据集
2021-12-05 10:26:11
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2041
分类:边缘感知
专栏:桥梁
几乎所有异常值检测算法都会建立数据中正常模式的模型,然后根据这些模式的偏差计算给定数据点的异常值。 例如,该数据模型可以是生成模型,例如高斯混合模型,基于回归的模型或基于邻近的模型。 所有这些模型对数据的“正常”行为做出不同的假设。 然后通过评估数据点与模型之间的拟合质量来计算数据点的离群值分数。 在很多情况下,模型可能是算法定义的。 例如,基于最近邻的离群值检测算法根据其最近邻距离的分布对数据点
2021-12-21 11:00:33
互联网
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分类:算法开发
专栏:工业异常检测
LSTM数据集实战如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客,因为博主水平有限,结合其他文章尽量把原理写的清楚些。数据集首先附上数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g提取码:6owv这个数据集是关于股票的,里面有日期,开盘价等信息。既然是时间序列预测,我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何,那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。实战先是导入相关包,一些常见的包就不详细说了,我们需要的Se
2021-12-25 19:48:44
互联网
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分类:算法开发
专栏:时间序列预测
从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师(机器医生)、国际振动分析师, 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发, 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊,为机器设备健康运行保驾护航。