MFPT - Condition Based Maintenance Fault

أسماء أخرى: MFPT

زيارة المصدر الأصلي

نظرة عامة

مجموعة بيانات MFPT - Condition Based Maintenance Fault في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل: 11 (عدد الوحدات/التجارب (num_units) وفق phmd). المهام: Fault Diagnosis.

الوصف (من المصدر)

The MFPT dataset, provided by the Society for Machinery Failure Prevention Technology in collaboration with Dr. Eric Bechhoefer, is a valuable resource for studying rolling bearing faults. It consists of three sets of experimental bearing vibration data and three sets of actual fault data. The experimental sets include a baseline set, inner race fault set, and outer race fault set. The baseline dataset comprises three files, with data sampled at a frequency of 97656 Hz for 6 seconds under a 270-pound load. The inner race fault dataset contains seven files, sampled at 48828 Hz for 3 seconds under various load conditions ranging from 0 to 300 pounds. Similarly, the outer race fault dataset consists of seven files, sampled at 48828 Hz for 3 seconds under load conditions ranging from 25 to 300 pounds. All data points are collected using a single-channel radial accelerometer. The experimental bearings in the MFPT dataset are deep groove ball bearings characterized by a 31.62 mm pitch diameter, a 5.97 mm ball diameter, a 0° contact angle, and an element number of 8.

المجال
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء (Industrial AI)
نوع البيانات
سلاسل زمنية
المهام
Fault Diagnosis
التخصصات الفرعية
كشف الأعطال (Fault Detection)، بيانات الحساسات (Sensor Data)
اللغات
غير متوفر
الوسوم
Mechanical component، Bearing

الإحصائيات والبنية

عدد العينات
11
عدد الفئات
غير متوفر
عدد الخصائص
1
عدد المشاركين/الحالات
غير متوفر
عدد الصور
غير متوفر
عدد الملفات
غير متوفر
الحجم
29 MB
الصيغ
غير متوفر
القيم المفقودة
غير متوفر

ملاحظة العينات: عدد الوحدات/التجارب (num_units) وفق phmd. ملاحظة الحجم: الحجم المضغوط وفق كتالوج phmd.

الترخيص والوصول

الترخيص
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 (CC-BY-NC-SA-4.0)
توثيق الترخيص
وارد في كتالوج (يحتاج تأكيداً من المصدر)
الاستخدام التجاري
لا
إعادة التوزيع
نعم
اشتراط النسبة
نعم
طريقة الوصول
زيارة المصدر
قيود الوصول
غير متوفر
شروط الاستخدام
غير متوفر

استخدام غير تجاري فقط، مع النسبة ومشاركة المشتقات بالترخيص نفسه. نص الترخيص

راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.

المصدر والتنزيل

المنصة
Publisher website
الناشر/المصدر
MFPT Society
المعرّف في المصدر
phmd:MFPT
DOI
غير متوفر
مصدر البيانات الوصفية
phmd
آخر تحديث للبيانات الوصفية
2026-11-14

لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.

الأبحاث المرتبطة

لا توجد أبحاث موثقة مرتبطة بهذه المجموعة حالياً.

الاستشهاد بالمجموعة

مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.

APA 7
MFPT - Condition Based Maintenance Fault [Data set]. (n.d.). MFPT Society. https://www.mfpt.org/fault-data-sets/
IEEE
[1] "MFPT - Condition Based Maintenance Fault," MFPT Society, [Online]. Available: https://www.mfpt.org/fault-data-sets/
BibTeX
@misc{mfptconditionbasedmaintenancefault,
  title = {{MFPT - Condition Based Maintenance Fault}},
  publisher = {MFPT Society},
  url = {https://www.mfpt.org/fault-data-sets/},
  howpublished = {\url{https://www.mfpt.org/fault-data-sets/}},
  note = {Dataset. Accessed: 2026-11-14}
}

التحقق

حالة التحقق
موثّقة جزئياً
آخر فحص للروابط
لم يُفحص بعد
تاريخ التحقق من المصدر
غير متوفر
طريقة التحقق
Metadata parsed from the phmd (Prognostics and Health Management datasets) catalog package, version 2026.0.1.
ملاحظات
Licence and size are as recorded by the phmd catalog (a third-party catalog), not confirmed on the publisher page. Original URL not yet checked for availability.
مصدر كل حقل وتاريخ فحصه
الحقلالمصدرالتاريخ
original_urlphmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json (references.manual_download)2026-11-14
descriptionphmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json2026-11-14
licensephmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json2026-11-14
dataset_sizephmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json (resources.storage.zipped)2026-11-14
number_of_samplesphmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json (tasks.*.num_units)2026-11-14
number_of_featuresphmd 2026.0.1 package metadata/MFPT.json (features)2026-11-14

مجموعات مشابهة

الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

AIDAR Lab - Air Compressor

مجموعة بيانات AIDAR Lab - Air Compressor في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل: 1,800 (عدد الوحدات/التجارب (num_units) وفق…

العينات
1٬800
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
غير معروف
المصدر
Publisher website
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

PHM Data Challenge 2016 - Semiconductor CMP

مجموعة بيانات PHM Data Challenge 2016 - Semiconductor CMP في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل: 1,994 (عدد الوحدات/التجارب…

العينات
1٬994
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
CC0-1.0
المصدر
Publisher website
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

AIDAR Lab - Drill

مجموعة بيانات AIDAR Lab - Drill في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل: 45 (عدد الوحدات/التجارب (num_units) وفق phmd).…

العينات
45
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
غير معروف
المصدر
Publisher website
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

Genesis Demonstrator

مجموعة بيانات Genesis Demonstrator في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. المهام: Fault Diagnosis.

العينات
غير متوفر
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
CC-BY-NC-SA-4.0
المصدر
Publisher website
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

PHM Data Challenge 2018 - Ion Mill in Waver Manufacturing

مجموعة بيانات PHM Data Challenge 2018 - Ion Mill in Waver Manufacturing في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل:…

العينات
1٬207
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
CC0-1.0
المصدر
Publisher website
الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء موثّقة جزئياً

UPM Bearing Database

مجموعة بيانات UPM Bearing Database في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي وإنترنت الأشياء، نوع البيانات: سلاسل زمنية. عدد العينات المسجل: 15 (عدد الوحدات/التجارب (num_units) وفق phmd). المهام:…

العينات
15
النوع
سلاسل زمنية
الترخيص
CC-BY-4.0
المصدر
Publisher website