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结构化数据集说明卡 · 机器学习与语料

工业设备多源异构数据融合与健康诊断高质量数据集 High_Quality_Dataset_for_Multi_Source_Heterogeneous_Data_Fusion_and_Health_Diagnosis_of_Industrial_Equipment

浙江德塔森特构建的工业设备多源异构数据融合与健康诊断高质量数据集,总规模6.7TB,含837.40亿条结构化时序记录,覆盖17大类600台工业设备,1955种故障-设备-工况组合样本。

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机器学习与语料CC-BY-NC-SA-4.0

关键信息

机构浙江德塔森特
覆盖17大类、600台工业设备,1955种故障-设备-工况组合样本
时间以官方为准
规模6.7TB,837.40亿条结构化时序记录
许可CC-BY-NC-SA-4.0
获取ModelScope平台

内容与字段

数据集由自有机房原生采集数据、合规整合IEEE开源工业数据集、标准化融合标注成品三层数据构成,涵盖时序、图像、音频、视频、工程特征多模态数据,统一梳理26类标准化工业故障模式,覆盖负载波动、高低温、间断启停等极端复杂工况。全流程搭建标准化数据治理体系,经降噪清洗、时序对齐、双人双标三级复核,数据完整性96.5%、标注准确率98.5%。来源页未公开字段级说明。

适用研究

适用于工业设备故障诊断、多源异构数据融合、健康管理、预测性维护等方向的研究与模型开发。

本卡由来源页信息起草,机构/覆盖/时间/规模/字段与许可以官方为准(待人工核验)。

关键词

工业设备多源异构数据健康诊断故障诊断多模态时序数据

获取与许可

许可:CC-BY-NC-SA-4.0 | 免费获取

自行获取的难点

工业故障样本稀缺、多模态数据难以融合、数据无合规确权等行业痛点。

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