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西储大学滚动轴承故障数据集RAR文件

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简介：
该RAR文件包含西储大学发布的滚动轴承故障数据集，内含多种工况下滚动轴承的振动信号及故障特征数据，适用于机械设备健康监测与故障诊断研究。 西储大学滚动轴承故障数据集及其相关说明文件提供了详细的实验结果和分析，用于研究滚动轴承的故障诊断与预测。这些资源对于学术界和工业界的工程师及研究人员来说非常有价值。

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  • 西储大学滚动轴承故障数据集RAR文件
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    该RAR文件包含西储大学发布的滚动轴承故障数据集，内含多种工况下滚动轴承的振动信号及故障特征数据，适用于机械设备健康监测与故障诊断研究。 西储大学滚动轴承故障数据集及其相关说明文件提供了详细的实验结果和分析，用于研究滚动轴承的故障诊断与预测。这些资源对于学术界和工业界的工程师及研究人员来说非常有价值。
     
  • 美国西储大学滚动轴承故障检测数据集.zip
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    本数据集包含美国西储大学提供的滚动轴承故障检测资料，内含多种状态下的振动信号及频谱图，适用于机械健康监测与预测性维护研究。 美国西储大学滚动轴承故障诊断数据集.zip
     
  • 西储大学轴承数据集，用于轴承故障诊断
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    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。
     
  • 凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据集
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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。
     
  • 西储大学轴承故障数据GUI读取_故障诊断_GUI设计_西储大学
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    本项目基于西储大学公开的轴承故障数据库，开发了一个图形用户界面（GUI），用于便捷地浏览、分析和进行故障诊断。 本段落件包特色如下：1. 包含了西储大学官网上提供的数据两个版本，方便科研人员进行数据分析；2. 提供一个详细的说明文档（Word格式），介绍每个文件的具体工况信息，例如是轴承内圈、外圈故障或滚子故障等；3. 设计了一个原创的GUI界面，便于进一步的数据分析。4. 由于无法上传大文件夹，请通过网盘链接获取相关文件，具体操作请参阅说明文档中的指示。
     
  • 西储大学轴承故障数据集的小波变换图表
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    本数据集采用小波变换技术对西储大学轴承故障数据进行深入分析和可视化展示，旨在为机械设备健康监测提供有效支持。 区分三个工况后，DE端数据按照每2048个点作为一个样本，并以128个点为步长进行滑动窗口取值。然后使用小波变换生成时频图，图片大小设定为192×192。
     
  • 轴承故障诊断：基于美国西储大学的数据集
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    本研究聚焦于利用美国西储大学提供的数据集进行轴承故障诊断，通过分析不同工况下的信号特征，旨在开发高效的故障检测与预测方法。 美国凯斯西储大学（CWRU）的数据集文件名称采用数据集类型的缩写形式，便于进行文件检索。
     
  • 西储大学12K驱动端轴承数据库，适用于轴承故障诊断研究
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    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。
     
  • WDCCN轴承故障诊断-西储大学_WDCNN_(Python)
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    本项目运用Python实现基于WDCNN算法的WDCCN模型，专为轴承故障诊断设计，借鉴了西储大学公开的数据集。 main是wdcnn卷积神经网络的主文件，运行它可以得出结果。preprocess是预处理文件，主要用于制作数据集。日志文件保存在logs目录中，可以通过启动tensorboard来查看。
     
  • 美国凯斯西储大学轴承故障诊断数据集（来自数据中心）.rar
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    该资料包包含由美国凯斯西储大学提供的轴承故障诊断数据集，适用于机械健康监测研究。文件内含不同状态下的实验数据与分析报告。适合科研人员及工程师使用以进行深入学习和应用开发。 滚珠轴承的状况可以分为四类：健康、滚动元件故障、内滚道故障以及外滚道故障。数据文件均为Matlab格式（.mat）。