cwru轴承数据集是什么意思

### CWRU轴承数据集介绍

CWLU轴承数据集由美国克利夫兰的凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)提供，包含了多种不同状态下滚动轴承的振动信号[^1]。这些状态涵盖了正常运行条件以及各种类型的故障情况，包括内圈缺陷、外圈缺陷和滚珠元件缺陷。

#### 数据采集方法

实验装置采用电机驱动测试平台，在负载条件下通过加速度传感器记录轴承运转过程中的振动响应。为了模拟实际工况，研究人员设置了不同的转速和载荷水平，并引入人工制造的小孔洞来代表不同程度的损伤特征[^2]。

#### 文件格式与结构

整个数据集合被整理成多个MAT文件形式存储，便于科研人员利用Matlab或其他支持此格式的应用程序读取分析。每个样本通常包含时间序列波形及其对应的频谱图等信息[^3]。

#### 应用领域

由于其详尽性和代表性，CWRU轴承数据集成为机械健康监测、预测性维护、模式识别等多个学科方向不可或缺的研究素材之一；特别是在机器学习模型训练方面具有重要价值，可用于构建分类器以实现自动化故障检测功能[^4]。

import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('bearing_data.mat')  # 加载MAT文件
print(data.keys())                      # 查看键名列表

相关问题

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。

CWRU轴承数据集csv

CWRU轴承数据集是一个非常常用的用于机器学习和故障诊断的数据集。你可以在下面的链接中找到该数据集的CSV文件：

https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/#bearing

这个链接提供了多种不同类型的轴承故障数据集，包括不同转速和负载条件下的数据。你可以选择你需要的数据集并下载对应的CSV文件。