cwru轴承数据集解读

CWRU轴承数据集是一个常用的用于故障诊断和预测维护的数据集，包含了来自Case Western Reserve University (CWRU)机械与航空工程学院的轴承振动信号数据。该数据集的目的是通过分析轴承的振动信号来检测和预测轴承的故障。

这个数据集包含了四种不同的轴承故障类型，分别是：正常（Normal），外圈故障（Outer Race Fault），内圈故障（Inner Race Fault）和滚珠故障（Ball Fault）。每一种故障类型都包含了不同工况下的振动信号。

数据集中的每个样本都由采样频率为12kHz的加速度计记录得到，采样时间为2秒。每个样本都包含了4个特征，分别是时域特征、频域特征、小波包特征和时频特征。

时域特征是通过对原始振动信号进行统计分析得到的，如均值、标准差等。频域特征是通过对振动信号进行FFT变换得到的，如主频、谱峰等。小波包特征是通过将振动信号进行小波包分解得到的，如能量、包络谱等。时频特征是通过对振动信号进行时频分析得到的，如功率谱密度等。

使用CWRU轴承数据集，可以进行故障诊断和预测维护的研究和实验，通过分析和处理振动信号数据，可以提取出与轴承故障相关的特征，从而实现对轴承故障的检测和预测。