기계 학습을 이용한 고장 예측용 학습 데이터 및 교사 데이터

자신의 기계 학습용으로 데이터를 원한다.

사용법에 따라서는 재미있을지도 모르므로 사용하고 싶은 사람 사용해 보세요. 기본적으로는 데이터 가공은 하지 않고 그대로이므로,
자유롭게 사용하고 싶도록 가공해 주세요.

사용하기 어렵거나 데이터가 부족하다면 코멘트 부탁드립니다.
감상도 있으면 기쁠까 웃음

데이터 다운로드 URL:
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데이터 관련

측정 대상 : 2018년에 구입한 선풍기
계측 데이터: 3축 가속도(진동값에 변화가 없는 곳은 정지하고 있습니다)
측정 위치 : 선풍기의 모터 뒷면에 나사 고정
측정 기간 : 약 1주일
데이터 측정 시간: 한 시간에 한 번 1분
데이터 단위 : AD 컨버터에 입력되었을 때의 전압 값
형식 : : CSV 파일

센서에 관하여

공급 전류 : 4mA
전압 감도＠160Hz:0.999mV/(m/s2)
바이어스 전압 : 12.7VDC
주파수　　　　:XY축 1~5khz Z축 1~8000Khz (±10%)
공진　　　　　: 15KHz 이상

선풍기 모터에 관하여

폴 수 : 4 개
소비 전력 : 42W
전압 : 100V
전류 　 　 : 0.42A
회전수　　　:1050rpm
치수 : : 축 140mm, 종횡 80mm

CSV 설명

데이터는 왼쪽에서 x축, y축, z축의 순서로 세로로 오른쪽으로 줄지어 있습니다. 마이너스의 전압이 있는 것은 진동이므로 기준치로부터 역방향이 되면 마이너스의 값이 되고 있습니다.
통상 동작이 일주일 분 데이터가 있어, 일점만 모터축에 쓰레기를 막게 해 미소한 이상 데이터를 만들었으므로 그것은 알기 쉽도록 별파일로 해 버립니다.