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CWRU轴承数据集(含说明文档)

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简介:
CWRU轴承数据集包含了由凯斯西储大学提供的各种滚动轴承故障信号及健康状态监测数据,附带详细的说明文档。 CWRU轴承数据集附带详细说明文件。该数据集中包含了所有原始数据,并以MAT格式保存。

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  • CWRU
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    CWRU轴承数据集包含了由凯斯西储大学提供的各种滚动轴承故障信号及健康状态监测数据,附带详细的说明文档。 CWRU轴承数据集附带详细说明文件。该数据集中包含了所有原始数据,并以MAT格式保存。
  • CWRU(CSV格式).zip
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    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。
  • CWRU滚动分析
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    本研究基于CWRU滚动轴承数据集进行深入分析,探讨了不同工况下滚动轴承的故障特征与诊断方法,旨在提升机械设备健康监测技术水平。 内容如下:①12k Drive End Bearing Fault Data # 12k驱动端故障数据 ②12k Fan End Bearing Fault Data # 12k风扇端故障数据 ③48k Drive End Bearing Fault Data # 48k驱动端故障数据 ④Normal Baseline Data # 正常数据 ⑤README.md ⑥说明文件_cn.doc # 说明文件(中文) ⑦说明文件_en.doc # 说明文件(英文原件) ---------- 数据格式:四种数据(①-④)均为.mat格式文件,详细数据说明建议阅读英文说明原件(⑦),建议首先使用Matlab对数据进行预处理。
  • CWRU故障整理
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    本数据集为克利夫兰凯斯西储大学(CWRU)提供的轴承故障样本集合,内含各类运行条件下不同故障类型的轴承信号,旨在支持滚动元件轴承健康监测的研究与应用。 完整的凯斯西储大学(Case Western Reserve University)轴承故障数据集(CWRU bearing dataset),以及用于绘制时域故障数据的Matlab程序。
  • 凯斯西储大学(CWRU)滚动
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    凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据集是由该校研究人员创建的维护和故障诊断研究用数据库,包含多种工况下滚动轴承的振动信号。 数据集来源于凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据中心。试验对象为驱动端的深沟球轴承 SKF6205,该型号的轴承存在由电火花加工制造而成的不同故障状态。系统的采样频率设定为12kHz。 在被诊断的轴承中,有三种不同的缺陷位置:滚动体损伤、外圈损伤与内圈损伤,并且每种缺陷又有不同程度的直径大小变化,分别是0.007英寸, 0.014英寸和0.021英寸。因此,总共有九种不同状态下的受损轴承用于研究分析。
  • 美国西储大学CWRU
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    美国西储大学(CWRU)的轴承数据集是用于故障诊断和健康监测的重要资源,广泛应用于机械工程研究与教育领域。 在工程学领域,特别是在机械工程与材料科学的交叉点上,轴承作为机械设备中最基础且至关重要的部件之一,在提高整个系统的效率及可靠性方面发挥着重要作用。美国克利夫兰西部储备大学(Case Western Reserve University, CWRU)在这两个学科中占据重要地位,其发布的CWRU轴承数据集是学术界和工业界的宝贵资源。 该数据集中包含了从实验室测试或仿真过程中获得的详尽信息,涵盖不同工况下轴承的工作状态及其在变化载荷、速度及温度等关键参数下的性能表现。通过这些数据分析,研究者能够揭示出轴承的动态行为模式、磨损规律以及潜在故障迹象。机械工程师和材料科学家共同努力对数据集进行深入研究,为优化设计、改进故障诊断算法及制定预防性维护策略提供了科学依据。 具体而言,该数据集有助于判断在特定工作条件下轴承的寿命及其性能随时间的变化情况。其中的关键指标包括振动、噪声与温度等参数,这些参数对于评估轴承健康状况至关重要。通过分析这些数据,可以训练高效的机器学习模型以预测潜在问题,并提前采取维护措施,从而避免因故障导致的成本高昂设备损坏和生产中断。 此外,在教育领域中该数据集也具有显著价值。它能帮助学生接触并分析实际世界的数据集,增强他们的实践技能,并将理论知识应用于解决现实问题之中。这种互动式学习方法有助于学生更好地理解课堂概念并在未来工业界快速适应工作环境。 在当前的工业4.0和智能制造背景下,基于精准数据分析的方法变得尤为重要。通过高效处理这些数据能够显著提高设备运行效率并减少因故障导致的停机时间。因此,CWRU轴承数据集成为了连接理论研究与实际应用之间的桥梁,并成为推动现代制造业进步的重要工具。 展望未来,随着更多工程师及数据科学家参与到该领域内的研究中来,他们将对现有数据进行更加深入地挖掘和分析,进一步提升预测精度并优化算法性能。例如,在极端条件下探索轴承行为规律或提出创新性设计改进方案等方向上都将取得重要进展。 综上所述,CWRU轴承数据集不仅是一个宝贵的数据资源库,更是推动工程学领域不断进步与创新的重要基石。它既支持了科研人员的基础研究工作,也对工程师日常维护及故障排查提供了实际帮助。随着技术的进步与发展,该数据集的价值将进一步提升,并为提高机械设备性能、安全性和可靠性做出贡献。
  • 1D-CNN-for-CWRU: 针对CWRU滚动的One-Dimensional CNN-源码
    优质
    本项目提供了一种针对CWRU滚动轴承数据集的一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,用于故障诊断和健康监测。代码开源共享。 一维CNN在CWRU数据集上的应用研究。
  • (辛辛那提)IMS读我指引
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    本资料提供关于辛辛那提IMS轴承的数据解读指南,包括详细的文档说明与操作指引,帮助用户准确理解和应用相关技术信息。 辛辛那提数据的说明文件包括了所用传感器布设情况及对应图片,并详细列出了轴承测试周期、数据长度以及最终形成的故障类型。
  • CWRU故障资料
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    CWRU轴承故障资料汇集了凯斯西储大学(CWRU)发布的关于滚动轴承故障诊断的数据集和信号处理方法,是研究机械健康管理和预测维护的重要资源。 西储大学(CWRU)轴承中心的轴承实验室数据包括官网提供的所有资料。这些资料涵盖了正常运行的数据以及在不同采集速率下的驱动端和风扇段数据:12k采样率的驱动端、48k采样率的驱动端,还有12k采样率的风扇段数据。此外,还模拟了0.007、0.014、0.021和0.028等不同单点故障,并在不同的功率等级(从零到四马力)下进行了测试以获取相应的数据。
  • 凯斯西储大学书.docx
    优质
    本文档为凯斯西绕大学轴承数据集提供详细说明,涵盖数据收集方法、实验设置及特征参数解析等内容,旨在促进机械设备健康监测与诊断领域的研究进展。 凯斯西储大学轴承数据集是一个广泛使用的机器学习研究资源,主要用于滚动轴承的故障诊断与预测分析。该数据集包含各种运行条件下采集到的不同类型的信号,包括正常工作状态以及不同阶段下的故障情况。这些信号被用来训练和测试算法模型,以实现对设备健康状况的有效监测,并提前识别潜在问题。 此数据集对于研究者而言具有极高的价值,因为它能够提供详细且全面的轴承性能信息,在学术界与工业应用中均得到广泛应用。通过分析该数据集中包含的各种故障模式及其演化过程,研究人员可以开发出更准确、高效的预测维护策略,从而提高机械设备的安全性和可靠性。 总之,凯斯西储大学轴承数据集为滚动轴承健康状态评估及相关机器学习算法的研究提供了一个宝贵的平台和资源库。