采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。

这里提供下载分类好的数据集合针对于博客中西储大学轴承故障数据 python3使用

MSSP对西储大学轴承数据说明的文章

12k Drive End Bearing Fault data---DE驱动端12k数据集。

12k Fan End Bearing Fault Data凯斯西储大学轴承数据风扇端12k的数据集。

将数据分类整理后的合集

整理好的西储大学轴承数据，包含各类工况和各类故障，内含图片和txt文本说明，希望能够给到各位帮助，后续会接着更新数据处理和深度学习代码部分。

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。

西储大学轴承数据中心网站.zip

西储大学轴承实验数据（12Hz驱动端轴承全），该实验台包括一个2 马力（1.5KW）的电动机，一个扭矩传感器/ 译码器，一个功率测试计,还有电子控制器(图中没显示) 。待检测的轴承支撑着电动机的转轴,驱动端轴承为SKF6205 ，风扇端轴承为SKF6203 ，下表中分别列出了两种轴承的几何尺寸和各部件的故障频率。轴承用电火花加工单点损伤，损伤直径分为（0.007英寸=7 mils =0.177 8 mm，0.014英寸=14 mils =0.355 6 mm ，0.021英寸=21 mils =0.533 4 mm，0.028英寸=28 mils =1.016 mm ，0.04英寸=40 mils =1.016 mm。（1英寸=25.4mm）其中，轴承外圈的损伤点在时钟:3 点钟、6 点钟、12 点钟3 个不同位置进行设置。电动机风扇端和驱动端的轴承座上方各放置一个加速度传感器用来采集故障轴承的振动加速度信号。振动信号由16 通道数据记录仪采集得到，采样频率为12 kHz，驱动端轴承故障还包含采样频率为48 kHz 的数据。功率和转速通过扭矩传感器/ 译码器测得。