多传感器数控刀具磨损数据集

摘要：多传感器数控刀具磨损数据集是一个面向智能制造、预测性维护和工业过程监测的专业数据集，主要用于数控机械加工过程中刀具磨损状态的实时识别与预测

数据集概述

多传感器数控刀具磨损数据集是一个面向智能制造、预测性维护和工业过程监测的专业数据集，主要用于数控机械加工过程中刀具磨损状态的实时识别与预测。该数据集围绕刀具在切削过程中的运行状态，采集了多种传感器信号，并配套提供刀具磨损标签，既能够反映刀具当前健康状态，也能够支持对磨损趋势的建模分析。由于同时包含连续磨损值和离散磨损等级，该数据集既适合进行刀具健康评估，也适合开展分类、回归和时间序列建模研究。

数据结构与关键特征

该数据集的核心内容由多传感器测量信号和目标标签两部分组成。传感器数据包括三轴切削力信号（Fx、Fy、Fz）、三轴振动信号（X、Y、Z）以及声发射（AE）信号，这些特征能够从不同角度刻画刀具在加工过程中的受力、振动和高频磨损特征。目标标签包括连续型变量 VB_mm，用于表示后刀面磨损量（单位为毫米），以及离散型磨损等级，如“健康”“中等”“磨损”，用于反映刀具健康状态。数据集兼具多模态、时序性和标签完整性，能够支持对刀具状态进行更细粒度的监测与分析。

应用价值与研究方向

该数据集可广泛应用于刀具磨损预测、刀具寿命评估、设备预测性维护、加工质量监测以及智能制造系统优化等方向。研究人员可以利用传统机器学习方法或深度学习模型，对多传感器时序信号进行特征提取与融合，构建刀具磨损分类模型和连续磨损量回归模型。同时，该数据集也适合用于研究多源传感器信息融合、异常检测、剩余寿命预测、在线健康监测以及工业数字孪生等问题，为智能加工车间的自动化决策、维护调度和生产效率提升提供重要的数据支撑。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-379
文件大小：280K
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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