C-MAPSS数据集是涡轮风扇发动机退化的模拟数据。这些数据是由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成的。数据集包含21个传感器的多变量时间数据。有4个数据子集，FD00l、FD002、FD003和FD004，每个子集都有特定的运行条件和故障形式。每个数据子集都有一个训练集和一个测试集，训练集中记录的测量值是一直记录到发动机发生故障为止(run-tofailure实例)。而在测试集中，传感器记录值在故障前的某时刻终止，这样做的目的是为了预测该时刻的RUL。另外，还提供了测试数据集的真实剩余使用寿命（RUL）值。

设备剩余寿命预测学习，CMAPSS发动机数据集

CMAPSS 涡扇发动机数据集，亲测可用，用于寿命预测入门

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探索NASA涡轮风扇数据集 此回购包含笔记本，其中包含有关NASA涡轮风扇降级数据集[2]上一小部分博客文章[1]的信息。 涡轮风扇数据集包括难度增加的4个独立挑战。 发动机在一开始就正常运行，但随着时间的流逝会出现故障。 对于每个挑战，列车中的引擎都会运行至故障。 测试集中的时间序列在失败之前“有时”结束。 目的是预测测试集中每个涡扇发动机的剩余使用寿命（RUL）。 请参阅下表以简要了解这些挑战。 数据集 运行条件 故障模式 火车尺寸（引擎数） 测试尺寸（发动机数量） FD001 1个 1个 100 100 FD002 6 1个 260 259 FD003 1个 2个 100 100 FD004 6 2个 248 249 笔记本用于浏览数据集并尝试各种建模技术（机器学习和神经网络）。 有关模型开发过程中所做的技术和选择的完整说明，我建议阅读博客文章[1]

我一直在使用 CMAPSS 数据集（最初为预后、预测和预测而开发，可在此处获得： http ://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/pcoe/prognostic-data-repository/）并指出在一些论文中，它用于分类或聚类。 我在这里放了一个简单的代码来生成“状态/集群/类”，其他研究人员可以将其用于比较目的（如果文件中没有更改参数）。 即使我确实尝试了很多，它也可以用于其他数据集。 条件是信号应该是“相当”单调的（代码中有过滤）并且在 [0,1] 中。