PHM 北美 2024 数据挑战赛提供真实在役直升机涡轮发动机数据，7 台发动机（4 训练 / 3 测试），8 路工程参数（大气温度、最高燃气温度 MGT、可用功率、空速、净功率、压气机转速、目标/实测扭矩）按飞行快照组织。健康状态标注来源于工程扭矩裕度：扭矩裕度反映实测与理论最大扭矩之差，当其低于阈值时视为故障。任务涵盖健康二分类 + 置信度输出，以及扭矩裕度概率密度回归。数据完全来自真实运营，无人工注入故障。典型预处理建议：密度高度（density altitude）修正、标准大气温度归一化。由于仅 7 台发动机，深度学习需结合物理先验或概率建模。可与 C-MAPSS 数据集组合用于航空发动机健康评估的跨数据集验证。目前社区下游引用集中于 PHM 学会 2024 年会论文，IJPHM 衍生论文预计 2025 年陆续发表。
| 行业 | 航空，直升机涡轮 |
|---|---|
| 任务 | fault_detection，classification，regression，uncertainty |
| 模态 | engineering_parameters |
| 频率档 | — |
| 采样率 | — |
| 真实度 | real_production |
| 访问门槛 | open |
| 质量评分 | ★★★★★ |
| 采用度 | medium |
| 数据形态 | batch_run |
| 是否多模态 | 否 |
| 规模 | 7 台发动机（4 训 / 3 测），8 路工程参数 |
| License | — |
真实航空发动机开放数据极少；多机迁移 + 概率预测设定。