美国凯斯西储大学（CWRU）数据集：文件名称为数据集类型缩写，便于文件检索

西安交通大学轴承数据集

随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.

用于研究轴承故障的小波变换程序，内含轴承故障数据。

首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分 为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位, 并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据 驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具有前 景的研究方向.

这个是西储大学轴承数据中心的全部数据，是做轴承数据分析和故障诊断的经典测试数据，以前找半天都要积分，终于有一天我写代码全下下来了，免费分享 官方网址如下： https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/welcome-case-western-reserve-university-bearing-data-center-website 因为上传大小的限制，压缩成了7z,各位下载一个7z、bandizip等解压软件就能打开。

美国西储大学滚动轴承故障诊断数据集.zip

主要对滚珠轴承的状况分为四类：健康、滚动元件故障、内滚道故障、外滚道故障。 ，数据文件均为Matlab格式（.mat格式）。

文件包括凯斯西储大学轴承故障数据，分别在负载1.2.3下的十种故障类型，通过卷积神经网络方法对其进行故障诊断，准确率高达99.67%，使用python语言对其进行复现，里面包括具体对应的论文。亲测好用

TE数据集是现在故障诊断中的应用较多的一种数据集。整个TE数据集由训练集和测试集构成，TE集中的数据由22次不同的仿真运行数据构成，TE集中每个样本都有52个观测变量。d00.dat至d21.dat为训练集样本，d00_te.dat至d21_te.dat为测试集样本。 d00.dat和d00_te.dat为正常工况下的样本。d00.dat训练样本是在25h运行仿真下获得的。观测数据总数为500。而d00_te.dat测试样本是在48h运行仿真下获得的，观测数据总数为960。