Audio-Based Fault Detection in Industrial Pumps Using PANNs and XGBoost

Name: Audio-Based Fault Detection in Industrial Pumps Using PANNs and XGBoost
Creator: Bandung Institute of Technology; Binus University; Universitas Kristen Maranatha
Published: 2025-05-26T00:00:00+08:00

Zenodo2025-05-26 更新2026-04-07 收录

工业泵故障检测

维护预测

数据链接：

https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15514720 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Audio analysis, CNN14, Fault Detection, MIMII dataset, PANNs, Predictive Maintenance, XGBoost

提供机构：

Bandung Institute of Technology; Binus University; Universitas Kristen Maranatha

创建时间：

2025-05-26

设备服役工况数据集

工业设备故障诊断

维护预测

本数据由浪潮智能物联网平台inIoT提供，包括设设备运行参数、车间环境数据、设备故障数据、设备机理数据等大型设备远程故障诊断模型训练与实验所需数据。鉴于大型设备远程故障诊断模型训练与实验所需的数据种类与数量繁多，因此选择了部分数据组成了该数据集。为了商业保密，数据做了脱敏处理。

国家基础学科公共科学数据中心170

Evolution of Surface Defects on Ball Screw Drive Spindles for intelligent Prognostics and Health Management Systems

机械工程

维护预测

The dataset shows the development of 82 surface defects (pits) over the operating time of Ball Screw Drives. The name of the images is structured as follows: XX_XX_YYMMDDHHMMSS_XX_XX. Here X is some i

Mendeley Data2024-01-31 更新140

Review of Machine Learning for Predictive Maintenance

维护预测

工业设备故障诊断

This data set is a comparison chart of various predictive maintenance methods for equipment based on machine learning.

DataCite Commons2025-02-02 更新80

智能康复机器人下机芯揉捏电机保养周期预测数据

智能康复设备

维护预测

在智能康复机器人（泛指具备基础康复辅助功能的类按摩设备）下机芯揉捏电机运维管理实践中，通过采集设备使用时长、质保周期等基础数据，经清洗、去重等预处理及剩余可用时长计算、保养周期动态推算等加工分析，形成下机芯揉捏电机保养周期预测数据。该数据有助于通过分部件管理实现精细化维护，为整体设备维护提供科学参考依据，促进运维策略的适应性调整，为保障设备功能稳定性、延长使用寿命提供数据支撑；同时，可为社会层面优

浙江省数据知识产权登记平台2025-09-18 更新170

发电厂智慧监盘产品

工业互联网

维护预测

智慧监盘产品是朗坤智慧科技股份有限公司依托于朗坤苏畅工业互联网平台自主研发的AI数据产品，以电厂运行的大量历史数据为基础，以大数据+人工智能为技术手段，通过机理模型和数理模型的融合，建立设备关键参数和设备故障的预测模型，形成综合评估系统，实现参数劣化提醒和故障早期预警；同时结合专家知识库，给出下一步的操作指导或优化建议，避免设备故障进一步加大造成机组非停。

江苏数据交易所110

Audio-Based Fault Detection in Industrial Pumps Using PANNs and XGBoost

资源简介：

相关数据集