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机械数据集

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简介：
该存储库包含论文“使用深度转移学习进行高精度机器故障诊断”中所使用的机械数据集。所有数据均来源于传感器采集的原始振动信号。 方位数据集则来源于Case Western Reserve University方位数据中心。 此外，数据文件的命名规范为“B007_0”，其中第一个字母指示故障位置，接下来的三个数字代表故障直径（例如：0.007、0.014、0.021英寸），最后一个数字则表示轴承载荷（取值范围为0、1、2、3）。 故障位置主要分为三种类型：B轴承滚动体、IR内滚道以及OR外滚道。 我们所采用的数据完全来自于风扇端，并在数据文件中以“FE”进行标记。 变速箱数据集的来源是东南大学。 这些数据是通过Drivetrain Dynamic Simulator收集到的。 该数据集进一步划分为两个子集，即轴承数据和齿轮数据，并且这两个子集均是在Drivetrain Dynamics Simulator (DDS) 上获得的。

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  • 机械数据集
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    《机械数据集》是一套全面收录各类机械设备性能参数、操作规范及维护保养信息的数据集合，旨在为工程师和研究人员提供便捷高效的信息检索与分析工具。 机械数据集存储库包含了论文《使用深度转移学习进行高精度机器故障诊断》所用的机械数据集。所有数据均为传感器获取的原始振动信号。 方位数据集来源于Case Western Reserve University的数据中心。对于文件名，例如“B007_0”，第一个字母表示故障位置，“B”代表轴承滚动体、“IR”代表内滚道、“OR”代表外滚道；接下来的三位数字是故障直径（以英寸为单位，如 0.007、0.014 和 0.021 英寸）；最后一个数字表示轴承载荷等级 (例如, 0 表示无负荷)。 我们使用的数据全部来自风扇端，在文件名中标识为“FE”。 变速箱数据集则来源于中国东南大学。这些数据是在 Drivetrain Dynamic Simulator 上采集的，包含两个子数据集：轴承故障和齿轮故障的数据。
     
  • MAFAULDA_机械故障数据集中正常数据normal.rar
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    该资源包含MAFAULDA机械故障数据集中的正常工作状态数据文件，命名为normal.rar。这些无故障运行的数据适用于对比分析和机器学习模型训练。 MAFAULDA是一个机械故障数据库，在线提供正常数据集用于机器学习和神经网络训练。
     
  • 有关齿轮箱机械故障的数据集
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    本数据集汇集了各类齿轮箱在运行中出现的机械故障信息，包括振动信号、温度变化及声音记录等多维度数据，旨在为机械设备健康监测与预测维护提供研究支持。 齿轮箱是机械设备中的关键部件，主要负责传递和改变动力的扭矩与转速。在特定的数据集中，我们专注于研究齿轮箱的机械故障问题，并涵盖多种类型的故障情况，包括断齿、裂纹、缺齿以及磨损等现象，同时包含正常状态下的数据。 断齿是最常见的齿轮故障之一，通常由于过载、疲劳或材料质量问题引起。该数据集中的行星齿轮断齿30-1.csv到行星齿轮断齿30-5.csv可能包含了不同工况下出现的断齿故障的数据，这些数据包括了运行速度、扭矩以及振动和噪声等参数信息。通过分析上述数据，可以识别出断齿发生的模式与频率，并为预防及诊断提供依据。 裂纹是另一种严重的齿轮故障现象，通常由材料疲劳、应力集中或腐蚀引起。行星齿轮裂纹30-1.csv到行星齿轮裂纹30-5.csv以及行星齿轮裂纹计算.csv文件可能记录了从形成至发展过程中的所有细节，包括但不限于裂痕的深度、长度和位置随时间的变化情况。这些数据对于理解故障成因、预测未来扩展趋势及评估设备安全性具有重要意义。 缺齿指齿轮上部分牙齿缺失的情况，可能是由于制造缺陷、过度磨损或断裂导致的结果。尽管在当前的数据集中没有明确标注为“缺齿”的文件，但可以推测其他类型的故障（如裂纹和断齿）数据中可能包含此类信息的记录。 磨损是所有机械部件不可避免的现象之一，在齿轮上同样存在这种现象。经过长时间使用后，齿轮表面材料逐渐损耗可能导致配合精度下降、噪音增大以及效率降低等问题。通过分析运行时间、负载及润滑状况等因素与磨损之间的关系，我们可以为改进设计和维护策略提供数据支持。 该数据集提供了丰富的素材用于识别、诊断和预防齿轮箱故障问题。借助机器学习和技术手段，我们能够建立预测模型并提前预警潜在的设备隐患，从而减少非计划停机事件的发生，并提高整个系统的可靠性和效率水平。此外，工程师们也可以利用这些信息来优化设计选择材料及加工工艺以提升整体性能与耐久性。
     
  • 基于LabelMe的机械手抓取数据集标注
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    本研究介绍了一种利用LabelMe工具为机械手抓取数据集进行高效、精确标注的方法，旨在提升机器人的视觉理解能力。 机械手抓取数据集采用labelme进行标注。
     
  • 工程机械识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专为工程机械的目标检测设计，包含多种工程机械在不同场景下的图像及标注信息，旨在促进相关研究与应用的发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含以下类别：Excavator（挖掘机）、Loader（装载机）、Dumb_truck（自卸车）、Mobile_crane（移动起重机）、Roller（压路机）、Bull_dozer（推土机）和 Grader（平地机）。数据集包括6338张图片，以及对应的txt标签、包含类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述模型的训练。
     
  • 机械工程图集
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    《机械工程图集》汇集了各类机械设计和制造中常用的图形符号、标准件及部件示例，是工程师和技术人员不可或缺的设计参考手册。 AutoCAD 图纸集包括AO、A1、A2、A3、A4等各种尺寸。
     
  • 机械式显示屏数字燃气表读数区域检测数据集
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    该数据集专注于机械式显示屏数字燃气表读数区的信息提取与识别，包含大量标注图像，旨在提升自动抄表系统的准确性和效率。 数字燃气表读数区域检测数据集（机械式显示屏）已完成标注。（关键点检测 + 目标检测） 可以进行读数区域的关键点检测。 也可以进行目标检测。 总共包含1071张.jpg图像以及对应的1071个.txt标注文件。这些数据经过了多种增强操作，包括旋转、缩放和平移等处理。 每个txt标注文件的内容如下：类别、x坐标、y坐标、宽度（w）、高度（h），接着是读数区域左上角(x1,y1)、右上角(x2,y2)、右下角(x3,y3)和左下角(x4,y4)，这些坐标的值为归一化后的数值。 此数据集的应用范围广泛，可用于科研项目、毕业设计等实际需求。
     
  • Excel机械计算合集
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    《Excel机械计算合集》是一本全面介绍如何利用Microsoft Excel进行复杂机械设计与分析的专业书籍。书中包含大量实用案例和公式技巧，适合工程师及学生参考学习。 在Excel中进行机械计算汇总是一项常见且实用的技能，尤其对于工程技术人员来说，它能高效地处理各种数据，进行分析和模拟。以下是一些关键的知识点，这些知识点将帮助你理解如何利用Excel来完成机械计算任务。 1. **基本运算**：Excel提供了加、减、乘、除等基础数学运算，可以通过单元格之间的公式连接实现。例如，如果你有两列数据分别代表力和距离，可以使用乘法公式得到功的值。 2. **函数应用**：Excel包含大量内置函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，它们用于求和、平均值、最大值和最小值。在机械计算中，你可以用这些函数计算力矩、功率等参数的总和或平均值。 3. **数组公式**：对于复杂计算，如多个变量的交互影响，可以使用数组公式。数组公式会一次性处理一整组数据，例如计算一组力矩对轴心的合力矩。 4. **VLOOKUP与HLOOKUP**：这两个查找函数在查阅参照表时非常有用。例如，在机械部件的性能参数表中查找特定部件的重量或材料强度。 5. **条件格式**：通过条件格式，可以设置单元格的显示方式，如颜色编码，以突出显示超过安全极限的数值，这对于机械设计的安全评估尤为重要。 6. **数据分析工具**：Excel的数据分析工具包括回归分析、方差分析等，可用于预测和模型建立，例如预测机器寿命或分析振动数据。 7. **图表制作**：通过图表可以直观地展示机械性能的变化趋势。例如力与速度的关系图、温度与时间的曲线图等。 8. **数据验证**：设置数据验证规则可以确保输入的数据符合预设条件，比如限制输入数值范围，防止出现错误计算结果。 9. **宏和VBA编程**：对于复杂的重复性任务可以通过录制宏或编写VBA代码来自动化处理提升工作效率。 10. **链接与导入外部数据**：如果数据存储在其他文件或者数据库中可以链接或导入保持实时更新例如监控设备运行状态。 11. **PivotTable（透视表）**：透视表是数据分析的强大工具，可以快速汇总、分析和展示大量复杂关系的数据。 12. **公式的绝对引用与相对引用**：在公式复制过程中了解如何使用绝对引用$A$1和相对引用A1可以帮助锁定特定单元格的值或公式避免因复制而产生的错误。 13. **错误检查与调试**：利用Excel中的错误检查功能可以定位并修复公式问题确保计算准确性。 14. **自定义函数与UDF（用户定义函数）**：如果内置函数不能满足需求，可以通过VBA创建自己的函数以适应特定应用场景。 以上知识点只是在机械计算中使用Excel的一部分。实际应用时需要根据具体工程背景和计算需求灵活运用通过不断学习实践你将能够更好地掌握Excel的应用提升工作效率。
     
  • 振动信号数据集在机械故障诊断中的应用
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    本研究聚焦于利用振动信号数据集进行机械故障诊断的应用探索，通过分析不同工况下机械设备的振动特征，实现早期故障预警与状态监测。 振动信号数据集 该数据集包含多个振动信号示例，旨在帮助工程师和科学家对振动信号进行分析和处理。 ### 数据来源 这些振动信号是从各种机械设备和系统中收集而来，包括汽车引擎、风力涡轮机、工业泵以及其他旋转机械。采集设备主要包括加速度计和振动传感器。 ### 数据格式 每个示例都包含时间序列数据，通常以CSV文件的形式存储，其中包含了时间戳和相应的振动幅值信息。 ### 数据处理 这些振动信号可以用于多种应用场景中，例如故障检测与诊断、设备健康监测以及预测性维护等。常用的数据处理技术包括时域分析、频域分析及时频分析方法。 ### 数据访问 该数据集可以从相关平台或学术机构获取到，具体信息可参考相应资源渠道的指引。