Training and validation dataset 3 of milling processes for time series prediction

Der vorliegende Datensatz soll als Grundlage für die Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Zeitreihen für Fräsprozesse dienen. Dazu wurden Fräsprozesse mit einer Abtastrate von 500 Hz auf einer DMG CMX 600 V (DOI: 10.5445/IR/1000157789) und einer DMC 60H (DOI: 10.35097/1738) mit einer Siemens Industrial Edge aufgenommen. Es wurde ein Bauteil für das Modelltraining (Bauteil 1) und ein Bauteil für die Validierung (Bauteil 2) gefertigt. Beide wurden sowohl für die Bearbeitung von Stahl als auch von Aluminium verwendet. Es wurden mehrere Aufnahmen mit und ohne Werkstück (Aircut) gemacht, um unterschiedliche Komplexitäten abbilden zu können. Die vorhandenen Datensätze wurden für eine einfache Anwendung als standardisierte CSV-Datei aufbereitet. Die Prozessdatensätze wurden um simulierte Inputsignale gemäß "Time Series Prediction for Energy Consumption of Computer Numerical Control Axes Using Hybrid Machine Learning Models" (DOI: 10.5445/IR/1000165753) erweitert. Die simulierten Kräfte der DMC 60H wurden durch einen experimentell bestimmten Maschinenkoeffizienten dividiert, um eine genauere Annäherung an die tatsächlichen Kräfte zu erhalten. Die Koeffizienten betragen 5,42189 für Aluminium und 2,78245 für Stahl.

本数据集旨在作为开发铣削过程时间序列预测模型的基础。为此，我们在DMG CMX 600 V（DOI: 10.5445/IR/1000157789）与DMC 60H（DOI: 10.35097/1738）两台铣床上，以500 Hz的采样率结合西门子工业边缘（Siemens Industrial Edge）设备采集了铣削过程数据。本次实验制备了用于模型训练的工件（工件1）与用于模型验证的工件（工件2），两类工件均被用于加工钢与铝两种材料。为覆盖不同加工复杂度，我们开展了多组带工件与无工件（空切，Aircut）的采集实验。现有数据集已被整理为标准化CSV格式，以便直接使用。依据《"Time Series Prediction for Energy Consumption of Computer Numerical Control Axes Using Hybrid Machine Learning Models"》（DOI: 10.5445/IR/1000165753）中的方法，我们为过程数据集补充了模拟输入信号。为更精准地逼近实际切削力，我们将DMC 60H设备采集到的模拟力数据除以实验测得的机床系数，其中铝对应的系数为5.42189，钢对应的系数为2.78245。