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2021-12-04 22:40:01    博客笔记    4617    当前专栏:轴承    分类:边缘感知    本站官网:www.52phm.cn   

公众号 ...

1、IEEE PHM 2012

该数据集是2012的PHM数据集,详细可在下载文件中了解。

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关注公众号52phm,回复phm2012即可获取数据下载链接。

2、参考资料

智能制造数据集

西储大学轴承数据和东南大学齿轮数据

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[推荐] 工业大数据竞赛的轴承数据集

2021-12-04 23:42:04    博客笔记    3181    分类:边缘感知    专栏:轴承   


[推荐] OPPORTUNITY动作识别数据集

2021-12-04 23:22:36    博客笔记    586    分类:边缘感知    专栏:动作识别   


[推荐] IEEE PHM 2008涡轮风扇发动机退化仿真数据集CMAPSSData.zip数据下载

2022-06-18 10:12:18    博客笔记    2470    分类:边缘感知    专栏:寿命预测数据集   



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轴承模拟疲劳损伤的实验数据集

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    博客笔记    4381    分类:边缘感知    专栏:轴承   


江南大学轴承数据集

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    博客笔记    4575    分类:边缘感知    专栏:轴承   


国外工业数据集平台

国外工业数据集平台

2021-12-05 18:44:41    博客笔记    4222    分类:边缘感知    专栏:轴承   


刀具数据集

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    博客笔记    1536    分类:边缘感知    专栏:刀具   


东南大学齿轮箱数据集

东南大学齿轮箱数据

2021-12-04 23:41:24    博客笔记    5994    分类:边缘感知    专栏:齿轮箱数据集   


电机状态预测数据集

电机状态预测数据集

2021-12-09 11:26:41    博客笔记    7199    分类:边缘感知    专栏:故障诊断   


机电设备故障诊断数据集

机电设备故障诊断

2021-12-09 11:27:13    博客笔记    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

匹兹堡桥梁结构健康评估数据集

2021-12-05 10:26:11    博客笔记    2041    分类:边缘感知    专栏:桥梁   


异常分析-数据模型就是一切《Outlier Analysis 2nd Edition》

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    401    分类:算法开发    专栏:工业异常检测   


基于LSTM的股票时间序列预测(附数据集和代码)

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    842    分类:算法开发    专栏:时间序列预测   


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  •         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。


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