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

Research and Application of Bearing Fault Diagnosis Based on Deep Encoder Classification Model

电机故障数据集，振动数据和电流数据，故障类别：转子断条，气隙偏心，轴承磨损，轴承座损坏，匝道短路，轴承外圈，内圈，滚动体故障。 0,正常,健康正常 1,SC2T,2匝短路 2,SC4T,2匝短路 3,SC8T,2匝短路 4,AE,气隙偏心 5,RBB,转子断条 6,BCB,轴承座坏了 7,BAF,轴承磨损 轴承故障诊断数据10000*1025_1hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_2hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_3hp.csv 电机故障诊断振动数据8000*1025.csv 论文名称放在这里 有需要的自己去找 笼型异步电动机多故障智能诊断及分离方法的研究_王跃龙

基于统计学方法,对故障诊断及故障处理过程中可能遇到的典型故障现象,提出一系列稳定可靠的故障数据模拟新算法,由此可灵活组配各种需要的模拟数据方案。建立了模拟故障数据构造的层次组合模型,总结出不同实际情况需求的模拟故障数据算法步骤。结合配电网中2个实例,通过等价类划分进行实验。结果表明所建议的方法在故障数据模拟过程中简单实用。该算法尽可能抽象故障数据中最本质的内容,对数据挖据及故障模拟方案的设计及实施有一定的实际意义。

区分3个工况，DE端数据按照2048个点一个样本，128个点步长进行滑窗取值获得，而后使用小波变换形成时频图，图片大小192×192

可用于研究，课程设计等

油中溶解气体的相关数据 包括五种气体数据（H2，CH4,C2H6,C2H4,C2H2）及对应的故障类型 样本总数357组，故障类型7种（含正常） sheet1为排序数据，sheet2包含归一化数据

-包含8个变量 -共包含3900个样本点，前2000个为正常工况样本点，后1900个为悬挂故障发生后的样本数据 -用于工业过程故障监测 故障诊断

-油中溶解气体的相关数据 -包括五种气体数据数据(见Sheet1)和对应的故障类型(见Sheet2) -样本总数为260个，故障类型6种

西储大学滚动轴承故障数据集以及说明文件