CWRU轴承数据集csv
时间: 2023-11-14 09:44:46 浏览: 75
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。
相关问题
cwru轴承数据集介绍
CWru轴承数据集是由美国Case Western Reserve University机械与空间工程学院研究人员制作的一个用于研究机械轴承状态监测的数据集。
该数据集包含了四组不同类型的轴承故障数据,分别是内圈故障、外圈故障、滚珠故障和正常数据,每组故障数据包括了3个不同运行速度下的振动信号数据。总数据量达到了1.7GB,共有10,000,000个数据点。
这个数据集包含的振动信号数据为加速度数据,采用了12bit模数转换器,采样频率为48kHz。除此之外,数据集还包括了轴承滚珠数量、故障产生时间、运行时间等相关信息。
CWru轴承数据集是轴承状态监测领域一个非常重要的数据集,被广泛应用于机械设备的健康状态监测研究以及故障诊断研究。此外,该数据集的建立也为轴承状态监测算法的研究提供了丰富的数据资源,为工业应用提供了重要的支持。
cwru轴承数据集预处理
针对CWRU轴承数据集的预处理,可以按照以下步骤进行:
1. 读取指定的.mat文件:首先,需要读取CWRU轴承数据集中相应的.mat文件。这些文件包含了轴承故障数据的信息。
2. 标签标注和数据提取:在读取.mat文件后,可以对数据进行标签标注和提取。根据数据的标签,可以将其分为不同的类别,如正常和故障。同时,可以提取出相关的数据特征,以便后续处理和分析。
3. 数据增强处理:为了增加数据的多样性和丰富性,可以对CWRU轴承数据集进行数据增强处理。这可以包括旋转、翻转、添加噪声等操作,以模拟真实工况下的数据变化。
4. 标准化设计:在进行数据分析和建模之前,需要对数据进行标准化处理。这可以包括将数据缩放到特定的范围或均值为0,方差为1等。
5. 对标签为"normal"的数据进行降采样:由于正常数据往往占据大部分,为了平衡样本数量,可以对标签为"normal"的数据进行降采样,以减少样本数量。
请注意,以上步骤是针对CWRU轴承数据集的预处理方法,对于其他数据集可能需要进行相应的调整。同时,在实际应用中,还可以根据具体需求进行进一步的处理和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [滚动轴承振动序列的预处理--CWRU数据集](https://blog.csdn.net/weixin_38292570/article/details/106467326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [CWRU滚动轴承数据集](https://download.csdn.net/download/Adonisyc/85445800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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