广东省数据知识产权存证登记平台-证书详情

登记信息

固定板滚槽机健康状态监控与预测分析数据集 已登记

数据申请号：

粤2025120302999
数据登记号：

SZ2025120024324.5
关键词：

预测性维护；设备健康评估；运行效能分析；故障预警；工业物联网
登记时间：

2025-12-28
平台证书编号：

20251244000024324
服务机构：

暂无
登记主体：

珠海知悦五金机电有限公司
法院编号：

广州互联网法院 - 18b3e2b8193a3d97be9cadbbbf27ca9bddd976f53636e3c7d86e8f0b27e4c72e-749fc1a4;legalxchain

区块链信息

上链时间：

2025-12-17
所属区块链：

司法联盟链·广东省知识产权保护中心
证据指纹：

19ecfc688f78e1cdf0918ab644faf06ad50e9bf57f498fdccb60a727fe71231b3c782b3566db6f2c2dbaec2920200c1013ed284ab931c7d156c99f821dd3cc11
区块链存证证书编号：

LXM-GDIPI-23202512174012167764

数据信息

数据简介

本数据来源于固定板滚槽机在运行过程中通过嵌入式传感器实时采集的原始运行参数，包括设备转速、工作压力、电机温度和振动频率等。数据处理过程基于预设规则进行：首先，通过数据采集系统收集原始信号，应用滤波算法去除噪声，确保数据准确性；其次，采用归一化和标准化规则将原始值转换为统一单位指标，例如将温度数据转换为摄氏度标度，并计算移动平均值以平滑波动；最后，通过阈值检测规则识别异常值，如当温度超过安全限值时标记为预警状态。该数据使用场景主要涵盖工业设备监控与维护，用于实时跟踪机器性能、预测潜在故障，并优化生产调度。通过这一过程，数据从原始信号转化为可靠的结构化指标，支持工厂自动化系统实现高效决策，减少人为干预，提升整体运营可靠性。

数据来源：

自行产生
数据所属行业分类：

C33 金属制品业

数据处理规则说明

数据处理规则包括以下步骤：首先进行数据清洗，去除缺失值和异常点；接着进行特征提取，从原始信号中衍生关键指标；然后应用机器学习算法进行模式识别，以预测设备磨损趋势；最后，数据聚合生成结构化报告，包括时间序列分析和可视化输出。处理后样例数据中的重要结构名称包括记录ID 时间戳转速_实时值 (RPM) 转速_移动平均 (RPM) 压力_实时值 (Bar) 温度_实时值 (°C) 温度_移动平均 (°C) 温度_变化率 (°C/s) 振动_实时值 (mm/s) 振动_状态标志短期预测状态综合状态码，这些名称直观反映设备核心状态参数。通过这一规则处理，数据从杂乱原始值转化为可操作见解，能显著提升设备运行效率，例如通过早期故障预警减少停机时间约20%，降低维护成本，并延长机器寿命，从而为制造业带来更高的生产稳定性和经济效益。

应用场景描述

本数据应用场景主要位于智能制造环境中的工厂生产线，具体用于固定板滚槽机的实时监控与优化管理。该数据主要面向工厂管理人员、维护工程师和生产调度员使用，帮助他们通过数据分析工具实时追踪设备运行状态，例如监测转速和温度变化，并用于预测性维护，即提前识别潜在故障并安排维修，避免突发停机。同时，数据可用于优化生产计划，根据机器性能调整加工参数，提高资源利用率。

数据格式：

xlsx
数据更新频率：

实时更新
数据量：

50

样例数据

记录ID 时间戳转速_实时值 (RPM) 转速_移动平均 (RPM) 压力_实时值 (Bar) 温度_实时值 (°C) 温度_移动平均 (°C) 温度_变化率 (°C/s) 振动_实时值 (mm/s) 振动_状态标志短期预测状态综合状态码 1 2023-10-27 08:00:01 2985 2985 152 68.0 68.0 0.0 2.1 正常稳定正常 2 2023-10-27 08:00:02 2990 2988 151 68.0 68.0 0.0 2.0 正常稳定正常 3 2023-10-27 08:00:03 3002 2992 153 69.0 68.5 1.0 2.2 正常稳定正常

数据结构样例

记录ID 时间戳转速_实时值 (RPM) 转速_移动平均 (RPM) 压力_实时值 (Bar) 温度_实时值 (°C) 温度_移动平均 (°C) 温度_变化率 (°C/s) 振动_实时值 (mm/s) 振动_状态标志短期预测状态综合状态码

数据状态

2025-12-28

数据知识产权登记完成