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轴承振动数据仓库

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简介:
轴承振动数据仓库是一个集中管理和分析各类轴承运行中产生的振动数据的平台。它通过收集、处理和存储这些数据,为用户提供深入的数据洞察力,帮助实现对设备状态的有效监控与预测维护,从而提高生产效率并降低运营成本。 该信号库包含标准轴承的信号数据,但由于文件大小限制,去掉了48kHz采样频率的数据。此外,还提供了一份《轴承振动以及轴承故障的特征分析》文档供学习参考。

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    轴承振动数据仓库是一个集中管理和分析各类轴承运行中产生的振动数据的平台。它通过收集、处理和存储这些数据,为用户提供深入的数据洞察力,帮助实现对设备状态的有效监控与预测维护,从而提高生产效率并降低运营成本。 该信号库包含标准轴承的信号数据,但由于文件大小限制,去掉了48kHz采样频率的数据。此外,还提供了一份《轴承振动以及轴承故障的特征分析》文档供学习参考。
  • 处理
    优质
    《轴承振动数据处理》一书聚焦于介绍如何采集、分析和利用轴承在运行过程中的振动信号数据,旨在帮助读者理解和预测机械设备故障,提高维护效率。 这是我毕业设计时用MATLAB编写的轴承信号处理方法。
  • 分析
    优质
    本研究聚焦于通过现代信号处理技术分析滚动轴承的振动数据,旨在评估其运行状态与健康状况,并预测潜在故障。 滚动轴承振动数据包括内圈故障信号、外圈故障信号、保持架故障信号以及滚动体故障信号,并且也有正常工作状态的信号。
  • 异常.zip
    优质
    本资料集包含一系列滚动轴承在运行中出现振动异常时采集的数据,旨在帮助研究人员分析和诊断机械设备故障。 滚动轴承的故障数据可用于滚动轴承故障诊断中。这些故障分为两种程度。
  • 信号分析与监测
    优质
    本项目专注于通过先进的算法和模型对机械设备中的振动信号进行深度分析,尤其针对轴承故障早期诊断,旨在提升工业设备维护效率及预测性维修能力。 这是真实的轴承在定转速状况下的振动信号,可用作分析数据。
  • Untitled100.zip_解调与故障分析
    优质
    本项目聚焦于轴承共振解调技术及其在振动故障诊断中的应用研究,致力于提升机械设备健康监测和维护效率。 共振解调的源代码用于处理滚动轴承的振动信号,并通过FFT变换进行故障诊断。
  • CWRU滚集分析
    优质
    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。
  • 分析与Matlab在流形学习中的应用
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB进行流形学习方法分析轴承振动数据的技术,旨在提高故障诊断准确性。 流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法,在图像处理(如人脸图像、手写数字图像)以及语言处理方面取得了较好的效果,并且在机械故障诊断中也有很好的应用成果。此外,资源包括轴承振动源的数据和用于流形学习的Matlab程序。
  • 西储大学12K驱,适用于故障诊断研究
    优质
    本数据库由西储大学创建,包含12,000个样本数据,专为轴承故障诊断与分析设计,支持科研人员深入探究滚动轴承健康状态评估技术。 西储大学轴承数据库使用的是12K驱动端轴承数据,包含十种故障类型:正常、0.007滚动体损伤、0.014滚动体损伤、0.021滚动体损伤、0.007内圈损伤、0.014内圈损伤、0.021内圈损伤、0.007外圈损伤、0.014外圈损伤和0.021外圈损伤。每种故障类型包含四种不同的转速,非常适合用于故障诊断研究。