QIT-CEMC dataset|工具磨损数据集|智能制造数据集

QIT-CEMC是一个开源的工具磨损数据集，使用涂层端铣刀在垂直加工中心收集，用于工业大数据和智能制造实验。数据集包括记录工具磨损健康指标的CSV文件和三个文件夹，分别是振动和声音信号文件夹、力和扭矩信号文件夹以及图像文件夹。

原始信息汇总

QIT-CEMC 数据集

概述

QIT-CEMC 是一个开源的刀具磨损状态监测数据集，使用涂层端铣刀在垂直加工中心上收集，用于工业大数据和智能制造实验。

实验设置

实验设置的结构如下图所示： 实验设置

机器条件

机器条件和一些细节如下图所示： 机器条件

文件结构

数据集包含一个记录刀具磨损健康指标的 CSV 文件和三个文件夹，分别是振动和声音信号文件夹、力和扭矩信号文件夹以及图像文件夹。

标签结构

所有标签都包含在 tool_wear.csv 文件中，包括侧边和端边的指标。第一列表示实验的周期数。侧边记录了 3 个指标：最大 VB、半切深处的 VB 和 4 个切削边缘的磨损面积值。端齿记录了 2 个指标：最大 VB 和相同的 4 个切削边缘的磨损面积值。

传感器数据

根文件夹名为 QIT-CEMC Dataset，其中包含两个文件夹：Force and torque data 和 Vibration and sound data。Force 文件夹中有 68 个 txt 文件，每个文件大约有 5,000,000 行和 5 列数据，包括时间列、XYZ 方向的力信号和扭矩信号。Vibration and sound data 文件夹中有 67 个 csv 或 exls 文件。

使用方法

可以使用这些数据来分类刀具磨损状态。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

QIT-CEMC数据集是在齐鲁理工学院的垂直加工中心上，通过使用涂层端铣刀进行铣削实验而构建的。该数据集旨在监测工具磨损状态，为工业大数据和智能制造实验提供支持。实验设置包括记录工具磨损的健康指标，以及振动、声音信号和力矩信号。数据集的结构包括一个CSV文件和三个文件夹，分别存储振动和声音信号、力和扭矩信号以及图像数据。标签信息存储在'tool_wear.csv'文件中，详细记录了侧边和端边的磨损指标。

特点

QIT-CEMC数据集的显著特点在于其多维度的数据记录方式，涵盖了工具磨损的多个关键指标，如最大VB值、半切深处的VB值以及磨损面积。此外，数据集还包括了振动和声音信号、力矩信号等多源传感器数据，为工具磨损状态的全面监测提供了丰富的数据支持。这些数据的高采样频率和详细记录，使得该数据集在智能制造和工业大数据分析中具有重要的应用价值。

使用方法

QIT-CEMC数据集可用于工具磨损状态的分类和监测。用户可以通过访问齐鲁理工学院的官方网站或百度云盘链接下载数据集。数据集的结构清晰，用户可以根据需要提取和分析振动、声音、力矩信号以及工具磨损的各项指标。在使用过程中，用户应确保数据的完整性和准确性，并参考提供的实验设置和机器条件信息。如需进一步的技术支持或有任何疑问，用户可通过提供的电子邮件地址与数据集的维护者联系。

背景与挑战

背景概述

QIT-CEMC数据集是由齐鲁理工学院（Qilu Institute of Technology）创建的一个开源数据集，专注于监测铣削工具的磨损状态。该数据集的创建旨在支持工业大数据和智能制造实验，通过收集涂层端铣刀在垂直加工中心的使用数据，为工具磨损状态的监测提供丰富的数据支持。数据集的核心研究问题是如何通过多传感器数据（如振动、声音、力和扭矩信号）来准确预测和分类工具的磨损状态，这对于提高制造过程的效率和可靠性具有重要意义。

当前挑战

QIT-CEMC数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据采集过程中涉及多种传感器信号的同步和整合，确保数据的准确性和一致性是一个复杂的过程。其次，由于实验设备的限制，部分数据（如第二周期的振动和声音数据）丢失，这增加了数据处理的难度。此外，工具磨损状态的分类需要处理大量高维数据，如何有效地降维和特征提取是一个关键挑战。最后，数据集的使用需要跨学科的知识，包括机械工程、信号处理和机器学习，这对研究人员提出了较高的要求。

常用场景

经典使用场景

在智能制造与工业大数据领域，QIT-CEMC数据集被广泛用于监测和预测刀具磨损状态。通过分析数据集中的振动、声音、力和扭矩信号，研究人员能够构建模型，实时评估刀具的健康状况，从而优化加工过程，提高生产效率。

衍生相关工作

基于QIT-CEMC数据集，研究者们开发了多种刀具磨损预测模型，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）模型。此外，该数据集还激发了关于多传感器数据融合的研究，推动了智能制造领域中多源数据分析技术的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能制造与工业大数据的背景下，QIT-CEMC数据集因其对刀具磨损状态的详细记录而备受关注。最新研究方向主要集中在利用该数据集开发先进的刀具磨损预测模型，以实现实时监控和预防性维护。通过融合振动、声音、力和扭矩等多源传感器数据，研究者们致力于构建多模态数据融合模型，以提高刀具磨损状态识别的准确性和鲁棒性。此外，该数据集还被用于探索基于深度学习的刀具寿命预测算法，旨在优化生产流程，减少停机时间，提高生产效率。这些研究不仅推动了智能制造技术的发展，也为工业4.0的实现提供了有力支持。