CRWU数据集,全称为凯斯西储大学滚动轴承数据集,主要用于故障诊断领域。该数据集详细记录了不同状态下滚动轴承的运行情况,为研究轴承故障提供了一个宝贵的实验平台。在机械工程和工业自动化领域,滚动轴承作为关键的传动部件,其健康状态直接关系到整个机械设备的运行效率和安全性。因此,准确及时地诊断出轴承是否出现故障,以及故障的类型和程度,对于预防机械故障、减少生产停机时间、降低维修成本具有重要意义。 CRWU数据集包含了多种不同状况下的滚动轴承数据,其中包括正常状态的基准数据和不同转速下两端轴承的故障数据。具体而言,数据集中提供了两种不同转速(12k和48k RPM)下,驱动端和风扇端轴承在正常状态和故障状态下的振动信号数据。通过这些丰富的实验数据,研究人员可以运用不同的信号处理和机器学习算法,构建出准确的轴承故障诊断模型。 对于故障诊断来说,数据的质量直接影响模型的性能。CRWU数据集之所以受到重视,是因为其数据质量高,涵盖了多种常见的轴承故障类型。例如,数据集中可能包括轴承内外圈故障、滚动体故障等,这些故障在工业应用中十分常见,对这些故障的研究具有重要的实际应用价值。同时,由于数据集提供了不同工作条件下的轴承数据,包括不同的转速、不同的工作状态,这有助于开发出更为鲁棒的诊断算法,能够适应复杂的工业环境。 在使用CRWU数据集进行故障诊断研究时,一个重要的研究方向是信号处理技术。通过对采集到的振动信号进行处理,可以提取出反映轴承健康状态的特征。这些特征的提取是诊断过程中的关键步骤,包括但不限于时域分析、频域分析和时频分析等多种方法。通过有效特征的提取,可以大幅提高故障诊断的准确性和效率。 此外,随着人工智能技术的发展,机器学习和深度学习在故障诊断领域中的应用越来越广泛。CRWU数据集也常被用于训练和验证这些智能算法。通过深度神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法,研究人员可以实现对轴承状态的自动分类和故障预测。 CRWU数据集的广泛使用,不仅推动了故障诊断技术的发展,也为相关领域的学术交流和技术合作提供了平台。通过对这些数据的深入分析,研究人员能够更好地理解轴承故障的本质,为设计更加可靠和高效的轴承提供理论依据。同时,这些研究成果也能为工业界带来实际的改进方案,提高机械设备的运行安全性,降低维护成本。 CRWU数据集对于滚动轴承故障诊断的研究具有重要的价值。通过该数据集,研究人员可以更好地理解和掌握轴承故障的规律,开发出更为先进和精确的故障诊断方法。这不仅有助于推动故障诊断技术的进步,也对保障机械设备的可靠运行和提高工业生产效率具有重要的现实意义。
2025-09-21 17:22:37 234.22MB 故障诊断
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基于ANSYS Workbench的轴承动力学仿真:内圈、外圈及滚子故障模拟的实践与结果分析,展示凯斯西储大学SKF轴承故障特征频率的研究。,ANSYS WORKBENCH轴承动力学仿真,ANSYS做内圈、外圈和滚子故障的模拟图片为凯斯西储大学SKF轴承内外圈故障的结果,振动加速度包络后故障特征频率可以与实验相差仅为5%。 ,关键词:ANSYS Workbench;轴承动力学仿真;内圈、外圈和滚子故障模拟;凯斯西储大学SKF轴承;故障特征频率;实验结果;振动加速度包络。,ANSYS Workbench轴承故障动力学仿真:高精度模拟SKF轴承内外圈故障
2025-09-15 23:51:34 2.29MB
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变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法,通过迭代搜寻变分模态 的最优解,不断更新各模态函数及中心频率,得到若干具有一定宽带的模态函数。利用VMD对凯斯西储大学轴承进行信号分解,效果较好,可作为对比实验。
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美国凯斯西储大学轴承数据中心全部数据 附带说明文档 CWRU数据集
2023-01-03 19:58:42 138.54MB CWRU 数据集 凯斯西储大学 轴承
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小波降噪,运用小波工具将图像进行分层处理,可以得到降噪后的图像,含有凯斯西储大学轴承数据
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12k Drive End Bearing Fault data---DE驱动端12k数据集。
2021-08-16 13:07:34 44.7MB 凯斯西储 驱动端 轴承数据集
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12k Fan End Bearing Fault Data凯斯西储大学轴承数据风扇端12k的数据集。
2021-08-16 13:07:34 34.22MB 凯斯西储大学 轴承数据集 风扇端
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将数据分类整理后的合集
2021-07-21 13:05:43 445.4MB 电机轴承 故障诊断
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凯斯西储大学(CWRU)轴承中心的轴承实验室经典数据,包含起官网提供的所有数据,包括正常数据,12k采集的驱动端数据,48k采集的驱动端数据,12k采集的风扇段数据、轴承正常时候的振动数据。文件比较大,耐心下载。
2021-06-23 22:09:45 228.08MB 轴承故障 凯斯西储大学
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故障数据为采样频率为12KHZ的驱动端故障数据。 数据文件均为Matlab格式(.mat格式)。采样频率为12kHz。故障分别有内圈,外圈,滚动体等和每个数据标题中英文对应。 BA - 基座加速度数据(正常) DE - 驱动端加速度数据 FE - 风扇端加速度数据 time - 时间序列数据 RPM- 转每分钟 适用于通过方法或算法对数据分析从而对轴承故障进行识别。
2021-06-16 13:18:04 45.75MB 轴承故障 实验数据