凯斯西储大学轴承数据集

凯斯西储大学轴承数据集是由美国凯斯西储大学的Bearing Data Center提供的，旨在为研究人员提供轴承故障诊断的基准数据。该数据集自20世纪90年代末开始广泛应用于轴承故障诊断领域，并为学术界和工程界提供了宝贵的实验数据。数据集的结构与特点包括了实际工程案例的应用，结合了轴承故障的成因和表现，为实际应用提供有力支持。此外，数据集还设置了不同的轴承载荷，包括0马力、1马力、2马力和3马力，以模拟不同工况下轴承的性能表现，帮助研究者更好地理解轴承在不同工况下的行为。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

凯斯西储大学轴承数据集介绍

凯斯西储大学轴承数据集是一个常用的机器学习数据集，用于轴承故障诊断和预测维护。该数据集包含来自四个不同工况的轴承振动数据，每个工况都有正常和故障状态的样本。数据集中包含了很多特征，如振动加速度、振动速度、温度等等，可以用于训练和测试各种机器学习模型，如分类、回归等等。使用该数据集可以帮助我们更好地理解轴承故障的特征和发展机器学习算法来预测轴承故障。

写python程序，用cwt处理凯斯西储大学轴承数据集

以下是处理凯斯西储大学轴承数据集的Python程序，使用连续小波变换（CWT）进行信号处理。

首先，需要安装PyWavelets库，它是一个用于离散小波变换和连续小波变换的Python库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('KA01.txt', sep='\t', header=None)
data.columns = ['Bearing 1', 'Bearing 2', 'Bearing 3', 'Bearing 4']

# 选取第一列轴承数据进行处理
signal = data['Bearing 1'].values

# 连续小波变换
cwtmatr, freqs = pywt.cwt(signal, np.arange(1, 128), 'morl')

# 绘制连续小波变换结果
plt.imshow(cwtmatr, extent=[-1, 1, 1, 128], cmap='PRGn', aspect='auto', vmax=abs(cwtmatr).max(), vmin=-abs(cwtmatr).max())
plt.show()

在上述代码中，使用了`pd.read_csv()`方法读取了数据集文件`KA01.txt`，并将其转换为Pandas DataFrame格式。然后，使用`pywt.cwt()`方法对轴承数据进行连续小波变换，并将其存储在`cwtmatr`和`freqs`中。最后，使用`plt.imshow()`方法绘制连续小波变换结果。

运行上述代码即可处理凯斯西储大学轴承数据集。