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电机异响AI智能诊断数据集（1000个故障电机数据，两组8w维特征）

电机异响AI智能诊断数据集（1000个故障电机数据，两组8w维特征）_第1张图片

在电机生产线上普遍采用人工听音的方法分辨良、次品，不仅成本高，而且重复、单调的听音工作极易引起人员疲劳，容易出现误判，若个别不良品混入整批成品中，会给工厂带来严重经济损失，甚至严重影响产品声誉。本次大赛要求参赛者基于加速度传感器采集的振动信号，利用机器学习、深度学习等人工智能技术，设计智能检验的算法，要求算法对故障电机不能有漏识别，在召回100%的情况下，尽量提高预测准确率，以达到替代人工质检的目的。文件清单：1、Motor_tain.zip：用于训练的采集数据，其中，文件夹“正样本”包含30个异常电机的数据样本，文件夹“负样本”包含500个正常电机的数据样本；2、Motor_testP.zip：用于测试的采集数据，包含500个电机的数据样本； 文件说明：采集数据时是分别对电机正转、反转时的振动信号进行采集。也就是说每台电机有两条数据，其中F代表正转，B代表反转。每条数据包含两路振动信号，数据文件命名规则：编号_旋转方向.csv。

下载链接：电机异响智能诊断文本数据集（1000个电机数据）

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