冰箱预测性维护合成多变量时序数据集
原文标题：A Synthetic Multivariate Refrigerator Time-Series Dataset for Predictive Maintenance
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论文发布了一个面向预测性维护的合成多变量时序数据集，用简化物理启发模拟器以分钟级分辨率生成 27 台冰箱的运行数据。模拟涵盖环境温度、开门、温控与压缩机、热交换、除霜、耗电及六类渐进退化。数据集含 706 万余行、27 个时序文件与故障日志，并附带生成器与配置文档。
- 问题
- 预测性维护缺乏带渐进退化标签的多变量时序数据。
- 方法
- 用简化物理启发模拟器以分钟级分辨率生成 27 台冰箱运行与六类退化数据。
- 结果
- 数据集含 7,066,161 行、27 个时序文件与 27 份故障日志。
- 影响
- 可直接用于故障预测与跨设备迁移学习，省去真实数据采集成本。
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