数据集记录了产线上夹具在一定时间内的加工运行数据，包括伸缩气缸位移、夹紧气缸夹紧时长、工件感应器信号等原始数据，通过预设的动作时序与自建的阈值标准进行比对，生成夹具的气缸动作一致性、夹紧力稳定性、工件存在性判定等检测结果，用于分析夹具的动作可靠性、气密性状态及传感功能是否正常，实现预测性维护、提升生产效率；也可作为训练故障诊断算法、异常检测模型或寿命预测AI模型的样本数据集。

1. 数据采集与预处理 通过部署在产线的IOT采集网关，实时从PLC读取关键传感器与执行元件（如气缸、销子）的布尔量信号。在采集端，首先进行初步的数据清洗，包括处理因通信中断导致的空值、过滤信号抖动产生的瞬时异常值，并将所有数据统一时标后，实时写入时序数据库，确保原始数据的完整性与时效性。 2. 核心数据处理逻辑与算法 针对布尔状态型指标（如“气缸伸出到位”、“工件检测”等），系统以布尔值（True/False）形式实时入库。核心算法精确捕捉每个状态信号的跳变沿（即状态发生切换的时间点），通过计算相邻跳变沿之间的时间差值，得到每个状态（True或False）的持续时长。该时长是判断气缸动作是否顺畅、到位，以及生产节拍是否稳定的关键性能指标。 3. 数据输出与应用 所有处理后的时序数据及计算结果，按照预设模型算法，得到数据异常的处理建议字段。支持通过管理后台进行一键导出，生成标准格式的结构化文件。

1、适用范围：工业智能制造领域，特别是汽车、电子、金属加工等依赖高精度自动化夹具的离散制造行业，可从设备实时状态监控、故障智能诊断到预测性维护策略制定的全生命周期管理环节。 2、解决的主要问题： （1）实现精准预测性维护，规避非计划停机：通过连续监测“伸缩气缸位移”、“夹紧时长”等关键参数，并有效量化夹具的“动作一致性”与“夹紧力稳定性”。当数据呈现异常趋势时，可提前预警气密性下降、机械磨损等潜在故障，推动维护模式从被动响应转向主动干预，保障生产连续性。 （2）提供可操作的诊断洞察，提升维护效率：数据集不仅包含原始数据，更生成了如“工件存在性判定”等直接反映设备健康状态的指标。它能精准定位故障根源（如传感器失灵或气缸内漏），并为维护人员提供明确的检修方向，极大缩短故障排查与修复时间，降低对经验的过度依赖。 （3）提供高质量的AI训练样本，驱动智能化升级：该数据集系统记录了设备从正常到异常的各种状态数据，是训练故障诊断、异常检测、寿命预测等人工智能模型，为构建工业知识图谱和实现智能化升级奠定基础。

设备编号 检测内容 采集时间 取值1 取值2 取值3 取值4 取值5 取值6 取值7 取值8 取值9 取值10 平均伸出时长 平均缩回时长 平均响应时长 平均偏差值 参考标准 检测结果 检测结果分析建议 抓手0001 销子7伸出 2025-11-20 15:08:42~2025-11-20 15:10:34 754 701 634 597 664 555 638 599 672 669 648 0 648.3 344.73 20-300(ms) 异常 请检查直线轴承润滑脂是否干涸、驱动气缸前端缓冲调节阀是否过紧，以及销子本体是否存在变形卡滞现象。 抓手0001 销子7缩回 2025-11-20 15:08:42~2025-11-20 15:10:34 115 591 742 121 118 118 602 395 133 466 0 340 -440 63.73 15-250(ms) 异常 请检查复位弹簧是否疲劳断裂、缩回限位传感器表面是否附着油污导致感应延迟，并确认电磁阀复位弹簧是否失效。 抓手0001 销子8伸出 2025-11-20 15:08 附件下载

字段 字段类型 字段说明 设备编号 字符串 检测设备标识 检测内容 字符串 标识检测的具体项目 采集时间 时间 取运行设备检测数据的时间段 取值1 数值 感应器采集，设备运行第15秒数值 取值2 数值 第35秒取值 取值3 数值 第50秒取值 取值4 数值 第65秒取值 取值5 数值 第80秒取值 取值6 数值 第95秒取值 取值7 数值 第105秒取值 取值8 数值 第120秒取值 取值9 数值 第135秒取值 取值10 数值 第150秒取值 平均伸出时长 数值 销子伸出时长测量平均值 平均缩回时长 数值 销子缩回时长测量平均值 平均响应时长 数值 响应时长（“销子缩回到伸出时长”或“气缸关闭到开启时长”）平均值 平均偏差值 数值 衡量检测周期内10个测量值波动离散程度统计量 取值平均值 数值 10个连续测量值的平均值 参考标准 字符串 内部工艺体系标准范围或目标值 检测结果 字符串 基于偏差分析得出的整体检测结果 检测结果分析建议 字符串 针对异常结果提供的具体建议