液压系统状态监测数据集

Data Set Information: 数据集是在液压试验台上通过实验获得的。该试验台包括一个主要工作和二次冷却过滤回路，通过油箱[1]、[2]连接。当四个液压部件（冷却器、阀门、泵和蓄能器）的状况发生定量变化时，系统循环重复恒定负载循环（持续时间60秒），并测量压力、体积流量和温度等过程值。 Attribute Information: The data set was experimentally obtained with a hydraulic test rig. This test rig consists of a primary working and a secondary cooling-filtration circuit which are connected via the oil tank [1], [2]. The system cyclically repeats constant load cycles (duration 60 seconds) and measures process values such as pressures, volume flows and temperatures while the condition of four hydraulic components (cooler, valve, pump and accumulator) is quantitatively varied. Attribute Information: The data set contains raw process sensor data (i.e. without feature extraction) which are structured as matrices (tab-delimited) with the rows representing the cycles and the columns the data points within a cycle. The sensors involved are: Sensor Physical quantity Unit Sampling rate PS1 Pressure bar 100 Hz PS2 Pressure bar 100 Hz PS3 Pressure bar 100 Hz PS4 Pressure bar 100 Hz PS5 Pressure bar 100 Hz PS6 Pressure bar 100 Hz EPS1 Motor power W 100 Hz FS1 Volume flow l/min 10 Hz FS2 Volume flow l/min 10 Hz TS1 Temperature ?°C 1 Hz TS2 Temperature ?°C 1 Hz TS3 Temperature ?°C 1 Hz TS4 Temperature ?°C 1 Hz VS1 Vibration mm/s 1 Hz CE Cooling efficiency (virtual) % 1 Hz CP Cooling power (virtual) kW 1 Hz SE Efficiency factor % 1 Hz The target condition values are cycle-wise annotated in a€?profile.txta€? (tab-delimited). As before, the row number represents the cycle number. The columns are 1: Cooler condition / %: 3: close to total failure 20: reduced effifiency 100: full efficiency 2: Valve condition / %: 100: optimal switching behavior 90: small lag 80: severe lag 73: close to total failure 3: Internal pump leakage: 0: no leakage 1: weak leakage 2: severe leakage 4: Hydraulic accumulator / bar: 130: optimal pressure 115: slightly reduced pressure 100: severely reduced pressure 90: close to total failure 5: stable flag: 0: conditions were stable 1: static conditions might not have been reached yet Relevant Papers: [1] Nikolai Helwig, Eliseo Pignanelli, Andreas Sch??tze, a€?Condition Monitoring of a Complex Hydraulic System Using Multivariate Statisticsa€?, in Proc. I2MTC-2015 - 2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, paper PPS1-39, Pisa, Italy, May 11-14, 2015, doi: 10.1109/I2MTC.2015.7151267. [2] N. Helwig, A. Sch??tze, a€?Detecting and compensating sensor faults in a hydraulic condition monitoring systema€?, in Proc. SENSOR 2015 - 17th International Conference on Sensors and Measurement Technology, oral presentation D8.1, Nuremberg, Germany, May 19-21, 2015, doi: 10.5162/sensor2015/D8.1. [3] Tizian Schneider, Nikolai Helwig, Andreas Sch??tze, a€?Automatic feature extraction and selection for classification of cyclical time series dataa€?, tm - Technisches Messen (2017), 84(3), 198a€“206, doi: 10.1515/teme-2016-0072. Citation Request: Nikolai Helwig, Eliseo Pignanelli, Andreas Sch??tze, a€?Condition Monitoring of a Complex Hydraulic System Using Multivariate Statisticsa€?, in Proc. I2MTC-2015 - 2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, paper PPS1-39, Pisa, Italy, May 11-14, 2015, doi: 10.1109/I2MTC.2015.7151267. Creator: ZeMA gGmbH, Eschberger Weg 46, 66121 Saarbr??cken Contact: t.schneider '@' zema.de, s.klein '@' zema.de, m.bastuck '@' lmt.uni-saarland.de, info '@' lmt.uni-saarland.de

数据集信息：
本数据集通过液压试验台实验获取。该试验台包含主工作回路与二次冷却过滤回路，二者通过油箱[1][2]连接。系统周期性重复恒定负载循环（单循环时长60秒），并在四个液压部件（冷却器、阀门、泵、蓄能器（accumulator））的状态发生定量变化时，采集压力、体积流量、温度等过程参数。

属性信息：
本数据集包含原始过程传感器数据（未经过特征提取），数据组织为制表符分隔的矩阵形式，其中行代表单个循环，列代表循环内的各数据点。涉及的传感器如下：
PS1：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
PS2：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
PS3：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
PS4：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
PS5：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
PS6：压力，单位巴（bar），采样频率100 Hz
EPS1：电机功率，单位瓦（W），采样频率100 Hz
FS1：体积流量，单位升每分钟（l/min），采样频率10 Hz
FS2：体积流量，单位升每分钟（l/min），采样频率10 Hz
TS1：温度，单位摄氏度（°C），采样频率1 Hz
TS2：温度，单位摄氏度（°C），采样频率1 Hz
TS3：温度，单位摄氏度（°C），采样频率1 Hz
TS4：温度，单位摄氏度（°C），采样频率1 Hz
VS1：振动，单位毫米每秒（mm/s），采样频率1 Hz
CE：冷却效率（虚拟），单位%，采样频率1 Hz
CP：冷却功率（虚拟），单位千瓦（kW），采样频率1 Hz
SE：效率因子，单位%，采样频率1 Hz

目标状态值以循环为单位，在制表符分隔的"profile.txt"文件中进行标注。与矩阵格式一致，行号代表循环编号，各列含义如下：
1. 冷却器状态（单位：%）：3 = 接近完全失效，20 = 效率降低，100 = 完全高效
2. 阀门状态（单位：%）：100 = 最优开关性能，90 = 轻微滞后，80 = 严重滞后，73 = 接近完全失效
3. 泵内部泄漏等级：0 = 无泄漏，1 = 轻微泄漏，2 = 严重泄漏
4. 液压蓄能器压力（单位：巴）：130 = 最优压力，115 = 压力略微降低，100 = 压力严重降低，90 = 接近完全失效
5. 稳定标记：0 = 系统状态稳定，1 = 尚未达到稳定工况

相关研究文献：
[1] Nikolai Helwig, Eliseo Pignanelli, Andreas Schütze, 《基于多元统计的复杂液压系统状态监测》，发表于2015年IEEE国际仪表与测量技术会议（I2MTC-2015），论文编号PPS1-39，意大利比萨，2015年5月11-14日，DOI: 10.1109/I2MTC.2015.7151267
[2] N. Helwig, A. Schütze, 《液压状态监测系统中的传感器故障检测与补偿》，发表于第17届国际传感器与测量技术会议（SENSOR 2015），口头报告D8.1，德国纽伦堡，2015年5月19-21日，DOI: 10.5162/sensor2015/D8.1
[3] Tizian Schneider, Nikolai Helwig, Andreas Schütze, 《循环时序数据分类的自动特征提取与选择》，发表于*tm - Technisches Messen* (2017), 84(3), 198–206，DOI: 10.1515/teme-2016-0072

引用要求：
Nikolai Helwig, Eliseo Pignanelli, Andreas Schütze, 《基于多元统计的复杂液压系统状态监测》，发表于2015年IEEE国际仪表与测量技术会议（I2MTC-2015），论文编号PPS1-39，意大利比萨，2015年5月11-14日，DOI: 10.1109/I2MTC.2015.7151267

创建者与联系方式：
创建者：ZeMA gGmbH，Eschberger Weg 46, 66121 萨尔布吕肯（Saarbrücken），德国
联系方式：t.schneider '@' zema.de，s.klein '@' zema.de，m.bastuck '@' lmt.uni-saarland.de，info '@' lmt.uni-saarland.de

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是通过液压试验台实验获得的原始传感器数据，用于监测液压系统状态。数据以周期循环形式组织，包含压力、流量、温度等多传感器测量值，并标注了四个液压部件的定量条件变化。数据集适用于状态监测和故障诊断研究，支持基于多变量统计的机器学习应用。