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PHM2012轴承数据集修订版

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简介：
简介：PHM2012轴承数据集修订版包含了全面更新和优化的滚动轴承运行状态信息，为预测维护研究提供了宝贵的数据支持。 PHM2012轴承数据集包含了真实的实验数据，描述了滚珠轴承在其整个使用寿命期间直至完全失效的退化情况。挑战集用于估计轴承的剩余使用寿命（RUL）。该数据集中有三种工况，每种工况有两个训练集；工况一和工况二各有五个测试集，而工况三有一个测试集。PHM挑战数据集为参与者提供了六个运行至故障的训练数据集以建立预测模型，并且截断了11个测试轴承的监测数据，要求参与者准确估计这11个剩余轴承的RUL。

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  • PHM2012轴承数据集修订版
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    简介：PHM2012轴承数据集修订版包含了全面更新和优化的滚动轴承运行状态信息，为预测维护研究提供了宝贵的数据支持。 PHM2012轴承数据集包含了真实的实验数据，描述了滚珠轴承在其整个使用寿命期间直至完全失效的退化情况。挑战集用于估计轴承的剩余使用寿命（RUL）。该数据集中有三种工况，每种工况有两个训练集；工况一和工况二各有五个测试集，而工况三有一个测试集。PHM挑战数据集为参与者提供了六个运行至故障的训练数据集以建立预测模型，并且截断了11个测试轴承的监测数据，要求参与者准确估计这11个剩余轴承的RUL。
     
  • PHM2012轴承数据集修订版
    优质
    PHM2012轴承数据集修订版是对原始PHM2012轴承状态监测数据进行更新和优化后的版本，包含了改进的数据处理方法与更全面的故障模式分析。 PHM2012轴承数据集是一个广泛应用于故障预测与健康管理（PHM）研究的专业数据集，在机械工程及工业物联网领域尤为突出。该数据集源自于2012年IEEE PHM挑战赛，旨在推动健康管理系统的发展、帮助设备故障的早期识别，并通过提高维护效率减少不必要的停机时间。 核心内容包括滚动轴承在不同工作状态下的传感器采集信号，如振动和温度等。由于这些部件对机械设备的整体运行至关重要，分析其数据有助于提前预测潜在问题并采取预防措施，从而延长设备寿命及提升工作效率。 该数据集包含多个子文件夹： 1. **训练数据**：涵盖各种健康状态下轴承样本的数据。 2. **测试数据**：用于评估模型性能的未标记故障模式样本。 3. **元信息**：记录每个传感器信号采集的具体条件和参数设置等详细描述。 4. **标签文件**：提供每份样本对应的健康状态或具体故障类型，对于监督学习非常关键。 5. **文档资料**：解释数据集结构、格式以及使用指南。 在处理该数据集中，研究人员通常会采取以下步骤： - 特征提取：从原始信号中抽取有助于模型训练的关键特征（如频谱分析和时间序列统计）。 - 数据预处理：包括噪声消除、标准化及填补缺失值等工作以提升算法性能。 - 模型建立与优化：利用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)或深度学习等技术来识别健康状态并预测故障模式。 - 性能评估：通过交叉验证和计算AUC（曲线下面积）等方式评价模型准确性及鲁棒性。 - 故障诊断与寿命预测：使用训练好的算法对未知数据进行分析，以提前发现可能的问题，并估算剩余使用寿命(RUL)。 PHM2012轴承数据集为研究人员提供了一个重要的研究平台，有助于推动故障预警技术的进步，并广泛应用于航空、汽车制造及能源等行业设备的健康管理。
     
  • DataCastle轴承故障预测数据集修订版
    优质
    DataCastle轴承故障预测数据集修订版提供了更新后的轴承运行状态信息和故障数据，旨在促进机械设备健康管理和预测维护研究。 DataCastle轴承故障预测数据集包含两个可供下载的文件：1. train.csv 是训练集数据，记录了编号为1到6000的时间序列连续采样振动信号数值，每行代表一个样本，共有792条数据。其中第一列id字段是样本编号，最后一列label字段表示轴承的工作状态标签，用数字0至9来标识工作状况。 2. test_data.csv 是测试集数据，包含528个样本的数据记录。除了没有标签（即无 label 字段）外，其余的格式和训练集文件一致。整体来看，每行数据除去id和label字段后是轴承一段时间内的振动信号数值，参赛者需要根据这些振动信息来判断轴承的工作状态。
     
  • IMS轴承数据集.TXT
    优质
    IMS轴承数据集包含了各种工况下轴承的振动信号数据，旨在用于故障诊断和健康状态监测的研究与应用。 本资源提供NASA轴承数据集IMS，数据集分为三部分，因体积过大故上传至百度云盘，txt文件中包含下载链接及提取码，如遇问题可通过私信联系。
     
  • WHU-RS19数据集修订版
    优质
    简介：WHU-RS19数据集修订版是对原WHU-RS19遥感图像分类数据集进行更新优化后的版本，新增了更多样化的样本与标签信息，进一步提高了数据集的实用性和广泛适用性。 WHU-RS19是从谷歌卫星影像上获取的包含19类遥感影像的数据集，适用于场景分类和检索任务。相关工作包括：G.-S. Xia, W. Yang, J. Delon, Y. Gousseau 和 H. Maitre 的 Structural high-resolution satellite image indexing 论文，在2010年维也纳召开的ISPRS百年纪念会议上发表。
     
  • stereomatching-v2数据集修订版
    优质
    StereoMatching-V2数据集修订版是对原版本的升级优化，新增了更多高质量图像对和详细标注信息，进一步提升立体匹配算法的研究与应用效果。 2005年MiddleBury立体匹配数据集，如有需要其他数据集，请参考我分享的其他资源。
     
  • Sort-1000pics数据集修订版
    优质
    Sort-1000pics数据集修订版是对原有人物分类图片数据库进行优化升级后的版本，新增及修正了大量标签和描述，旨在为图像识别与学习提供更高质量的数据支持。 Sort_1000pics包含1000张照片，分为10个类别，适用于机器学习KNN和Naive Bayes模型的训练。
     
  • 西储大学轴承数据集，用于轴承故障诊断
    优质
    简介：西储大学轴承数据集是一套专为研究和教学设计的数据集合，涵盖多种工况下的轴承运行信号，旨在支持轴承故障检测与诊断技术的发展。 西储大学数据集和轴承数据集用于进行轴承故障诊断研究。这些数据集被广泛应用于基于机器学习、深度学习及信号处理的轴承故障检测技术中。
     
  • CWRU轴承数据集（CSV格式）.zip
    优质
    本资料包包含CWRU轴承数据集，以CSV文件形式提供，适用于故障诊断和健康监测研究。数据涵盖不同工况下的振动信号，便于深入分析。 已将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为.csv格式，便于使用Python、TensorFlow和Keras进行机器学习训练。如有问题，请通过站内私信或留言联系。 去掉联系方式后： 将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为了.csv格式的数据集合，更适用于用python tensroflow keras进行机器学习训练。如果有任何问题，可以通过站内私信或者留言的方式联系我们。 简化后的版本： 已将凯斯西储大学的轴承数据集从.mat格式转换为.csv格式，便于使用Python、TensorFlow和Keras进行机器学习训练。如有疑问，请通过平台提供的联系方式沟通。