工业机器人健康状态监测数据集

数据构成与登记内容：

数据集通过安装在工业机器人（如焊接机器人、搬运机器人）上的传感器，实时采集运行数据（如关节温度、电机电流、振动频率、定位精度），结合设备维护记录（如更换部件时间、故障代码）及生产环境数据（如室温、湿度），构建设备健康状态评估模型。数据登记内容包含：

原始信号层：传感器采集的时序数据（采样频率1kHz，覆盖机器人全生命周期）；

特征提取层：通过信号处理技术提取特征指标（如振动频谱峰值、电流波动率）；

状态标注层：标注设备健康状态（正常、预警、故障）及故障类型（如轴承磨损、齿轮断裂）。

登记背景与价值：

某汽车制造企业的焊接机器人频繁出现定位偏差，传统维护需停机拆解检查，影响生产效率。通过分析该数据集，企业发现故障前30天振动频谱中特定频率成分显著增强，据此建立预警模型。当监测到类似特征时，系统自动触发维护工单，将故障发现时间从“事后”提前至“事前”。数据登记后，数据集被纳入行业设备维护标准，试点工厂数据显示设备综合效率（OEE）提升12%，年维护成本减少8%。

登记意义：

数据集为工业机器人预测性维护提供了标准化数据基础，解决了设备维护中“经验依赖”导致的过度检修或漏检问题，尤其对高自动化生产线的稳定性保障具有支撑作用。

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