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NASA 涡轮风扇喷气发动机数据集

预测和健康管理是行业中的一个重要主题，用于预测资产状态以避免停机和故障。该数据集是 NASA 著名的资产退化建模公共数据集的 Kaggle 版本。它包括来自涡轮风扇喷气发动机的运行至故障模拟数据。 使用C - MAPSS 进行发动机退化模拟。在不同的运行条件和故障模式组合下模拟了四个不同的组。记录多个传感器通道以表征故障演变。该数据集由 NASA 艾姆斯预测中心提供。 预测目标 在此数据集中，目标是预测测试数据集中每个发动机的剩余使用寿命 (RUL)。RUL 相当于测试数据集中最后一个数据点之后发动机剩余的飞行次数。 实验场景 数据集由多个多元时间序列组成。每个数据集进一步分为训练和测试子集。每个时间序列都来自不同的引擎，即数据可以被视为来自同一类型的一组引擎。每台发动机启动时都会有不同程度的初始磨损和制造偏差，而用户对此一无所知。这种磨损和变化被认为是正常的，即不被认为是故障情况。三种操作设置对发动机性能有重大影响。这些设置也包含在数据中。数据受到传感器噪声的污染。 发动机在每个时间序列开始时运行正常，并在该序列期间的某个时刻出现故障。在训练集中，故障的严重程度不断增大，直到系统出现故障。在测试集中，时间序列在系统故障之前的某个时间结束。比赛的目的是预测测试组中发生故障之前剩余的运行循环数，即发动机在最后一个循环之后将继续运行的运行循环数。还提供了测试数据的真实剩余使用寿命 (RUL) 值向量。 数据以 zip 压缩文本文件的形式提供，其中包含 26 列数字，以空格分隔。每行都是在单个操作周期内获取的数据的快照，每列都是不同的变量。这些列对应于： 1) 单元编号 2) 时间，以周期为单位