可用于故障诊断领域的论文写作与方法验证。 内置了轴承数据集，数据集原始论文，与两篇应用应用论文。 该数据包含在时变转速条件下从不同健康状况的轴承收集的振动信号。总共有36个数据集。对于每个数据集，有两个实验设置：轴承健康状况和变化速度条件。 可用于变转速工况条件下的轴承故障分类，对搭建的网络进行效果验证。

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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。

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

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，这次上传的是代码 官网地址 https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/welcome-case-western-reserve-university-bearing-data-center-website

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

西安交通大学轴承数据集

按文件夹整理好的数据集，适合10分类，方便程序读取

CWRU轴承数据集(附说明文件)。包含所有原始数据，以mat文件格式保存。

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。