本文介绍了一个用于船舶动力系统健康管理的开放数据集——船舶柴油发动机燃烧室故障数据集。该数据集基于发表于《Measurement》（2025）的论文，通过经实验校准的一维热力学仿真模型构建，弥补了实船故障样本稀缺的短板。数据涵盖正常状态及缸盖开裂、活塞烧蚀、气缸套磨损、活塞环磨损、活塞环粘着五种典型故障，共6个CSV文件。每个文件按3°曲轴转角采样一个完整工作循环，包含气缸压力、温度、壁面热流量、

本文解读了ESWA 2023论文，聚焦燃气轮机故障诊断中“类不平衡+类间重叠”的双重困境。作者提出“先分离、后增强”新范式：先用深度孪生多头自注意力网络（DSMHSA）将数据映射到可分离特征空间，再利用对比损失拉近同类、推开异类；随后在该空间中应用SMOTE，避免合成样本入侵正常区域。实验表明，该方法在真实燃气轮机数据集上平衡准确率达90.38%，较传统SMOTE提升3.37%，在公开机器人数据集