机器人执行失败
1、数据集描述
1.数据库标题：机器人执行失败 注：它包括5个不同的数据集；参见4。
2.来源：
（a） 创作者/捐赠者： --Luis Seabra Lopes和Luis M.Camarinha Matos葡萄牙里斯本新里斯本大学
（b） 收到日期：1999年4月
3.过去的用法：
（a） 描述/使用它的一些出版物
Seabra Lopes，L.（1997）“任务层面的机器人学习： 装配领域的研究”，博士论文，Universidade葡萄牙新葡京。
Seabra Lopes，L.和L.M.Camarinha Matos（1998）特辑
机器人学习问题的转换策略，“特征提取、构建和选择。一种数据挖掘透视”，H.Liu和H.Motoda（edrs.），
Kluwer学术出版社。
- Camarinha Matos，L.M.、L.Seabra Lopes和J.Barata（1996）柔性装配系统监控中的集成与学习，“IEEE机器人与自动化汇刊”，12（2），202-219。
（b） 指示正在预测的属性
- 执行失败的类别；参见9。
（c） 研究结果的指示
部分结果与特征变换有关；参见4。
另一组结果涉及对数据挖掘算法。
4.相关信息
--捐赠包括5个数据集，每个数据集定义了不同的
学习问题：
-LP1：接近抓取位置失败
-LP2：零件转移失败
-LP3：转移失败后的零件位置
-LP4：接近未分级位置失败
-LP5：零件运动中的故障
--特征转换策略
为了提高分类精度，一组五个特征
转换策略（基于统计摘要特征，
离散傅立叶变换等）进行定义和评估。
这使得准确率平均提高了20%。最多
可访问的参考文献是[Seabra Lopes和Camarinha Matos，1998年]。
5.每个数据集中的实例数
第1部分：88
第2部分：47
第3部分：47
第4部分：117
第5部分：164
6.特征数量：90（在五个数据集中的任何一个数据集中）
7.特征信息
--所有特征都是数字的（连续的，尽管只有整数）。
--每个特征表示在
故障检测；每个故障实例都有以下特征
以固定时间间隔收集的15个力/扭矩样本
在检测到故障后立即启动；
每个故障实例的总观察窗口为315毫秒。
--每个示例描述如下：
Fx1 Fy1 Fz1 Tx1 Ty1 Tz1
Fx2 Fy2 Fz2 Tx2 Ty2 Tz2
......
Fx15 Fy15 Fz15 Tx15 Ty15 Tz15
其中Fx1。。。Fx15是力Fx在观测中的演变窗口，Fy、Fz和转矩也是如此；有一个总数共有90个功能。
8.缺少特征值：无
9.类分布：每个数据集中每个类的实例百分比
--LP1:24%正常
19%碰撞
18%前部碰撞
39%梗阻
--LP2:43%正常
13%前部碰撞
15%后碰撞
11%右侧碰撞
左侧碰撞19%
--LP3:43%正常
19%略有变动
移动了32%
损失6%
--LP4:21%正常
62%碰撞
18%梗阻
--LP5:27%正常
16%底部碰撞
13%底部阻塞
部分碰撞29%
16%的刀具碰撞
2、数据集获取
数据收集于网络，获取方式
关注公众号52phm，回复机器人执行故障数据即可获取数据下载链接。