XJTU-SY Bearing Datasets|轴承性能分析数据集|预测算法数据集

XJTU-SY轴承数据集由西安交通大学设计科学与基础部件研究所和浙江长兴Sumyoung科技有限公司提供。数据集包含了15个滚动轴承从运行到故障的完整数据，这些数据是通过进行多次加速退化实验获得的。这些数据集公开可用，任何人都可以使用它们来验证滚动轴承的预测算法。

The XJTU-SY Bearing Dataset is provided by the Institute of Design Science and Basic Components at Xi'an Jiaotong University and Sumyoung Technology Co., Ltd. in Changxing, Zhejiang. The dataset encompasses comprehensive data from 15 rolling bearings, capturing their entire lifecycle from operation to failure. These data were acquired through multiple accelerated degradation experiments. The dataset is publicly available, enabling anyone to utilize it for validating predictive algorithms for rolling bearings.

原始信息汇总

XJTU-SY Bearing Datasets 概述

数据集来源

• 由西安交通大学设计科学与基础部件研究所（XJTU）和浙江长兴速阳科技有限公司（SY）提供。

数据集内容

• 包含15个滚动轴承的完整运行至故障数据，通过多次加速退化实验获得。

数据集用途

• 公开可用，用于验证滚动轴承的预测算法。

引用要求

• 使用此数据集的研究应引用以下论文：
  • Biao Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Ningbo Li, “A Hybrid Prognostics Approach for Estimating Remaining Useful Life of Rolling Element Bearings”, IEEE Transactions on Reliability, vol. 69, no. 1, pp. 401-412, 2020. DOI: 10.1109/TR.2018.2882682.

数据集下载链接

• My Website: http://biaowang.tech
• Google Drive: https://drive.google.com/open?id=1_ycmG46PARiykt82ShfnFfyQsaXv3_VK
• Dropbox: https://www.dropbox.com/sh/qka3b73wuvn5l7a/AADr6oXKbafhOlrBLCNgonzua?dl=0
• MediaFire: http://www.mediafire.com/folder/m3sij67rizpb4/XJTU-SY_Bearing_Datasets
• MEGA: https://mega.nz/#F!H7pnGKBK!PR8qUShaLlJjwrPf3SlBjw
• Baidu Netdisk: https://pan.baidu.com/s/1OaY82azTXHBwjiCjA_jRcw

联系方式

• 如有问题或建议，请联系：
  • Mr. Biao Wang, [e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

XJTU-SY Bearing Datasets由西安交通大学设计科学与基础部件研究所与浙江长兴三友科技有限公司联合提供。该数据集通过多次加速退化实验，完整记录了15个滚动轴承从正常运行到失效的全过程数据。这些实验数据旨在为滚动轴承的预测性维护算法提供验证依据。

使用方法

研究者可通过提供的多个下载链接获取XJTU-SY Bearing Datasets，包括个人网站、Google Drive、Dropbox、MediaFire、MEGA和百度网盘。使用该数据集时，建议引用相关文献以确保学术诚信。如需进一步咨询或建议，可直接联系数据集提供者王彪先生。

背景与挑战

背景概述

XJTU-SY Bearing Datasets是由中国陕西省西安交通大学设计科学与基础部件研究所与浙江省长兴三阳科技有限公司联合提供的滚动轴承数据集。该数据集包含了15个滚动轴承的完整运行至失效数据，这些数据是通过多次加速退化实验获得的。自2020年以来，该数据集已成为验证滚动轴承预测算法的重要资源，其核心研究问题集中在滚动轴承的剩余使用寿命估计上。该数据集的发布不仅为相关领域的研究人员提供了宝贵的实验数据，还推动了滚动轴承预测技术的发展，具有显著的学术和工业应用价值。

当前挑战

XJTU-SY Bearing Datasets在构建过程中面临了多项挑战。首先，获取滚动轴承的完整运行至失效数据需要进行复杂的加速退化实验，这不仅耗时且成本高昂。其次，数据集的多样性和代表性要求确保实验条件和轴承类型的广泛覆盖，以提高预测算法的普适性。此外，数据集的公开使用需确保数据质量和完整性，避免因数据缺失或错误导致的算法验证偏差。这些挑战共同构成了该数据集在实际应用中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

在机械工程领域，XJTU-SY Bearing Datasets 被广泛用于验证滚动轴承的预测性维护算法。该数据集包含了15个滚动轴承从正常运行到失效的完整数据，为研究人员提供了一个详尽的实验平台。通过分析这些数据，研究者可以开发和优化各种预测模型，以实现对轴承剩余使用寿命的精确估计。

解决学术问题

XJTU-SY Bearing Datasets 解决了机械工程领域中关于滚动轴承寿命预测的常见学术问题。通过提供完整的运行至失效数据，该数据集使得研究人员能够深入探索轴承的退化过程，从而开发出更为精确和可靠的预测模型。这不仅推动了预测性维护技术的发展，也为提高机械系统的可靠性和安全性提供了重要的理论支持。

实际应用

在工业实践中，XJTU-SY Bearing Datasets 的应用主要集中在预测性维护和设备健康管理领域。通过利用该数据集训练的模型，企业可以实现对关键设备的实时监控和故障预警，从而减少意外停机时间和维护成本。此外，这些模型还可以用于优化维护计划，提高生产效率和设备的使用寿命。

数据集最近研究

最新研究方向

在机械工程领域，XJTU-SY轴承数据集的引入为滚动轴承的剩余使用寿命预测提供了宝贵的资源。该数据集通过加速退化实验获取了15个滚动轴承的完整运行至失效数据，为验证滚动轴承的预测算法提供了坚实的基础。近年来，研究者们利用这一数据集，探索了多种混合预测方法，旨在提高预测精度和可靠性。这些研究不仅推动了轴承故障诊断技术的发展，也为工业设备的智能维护提供了新的思路和方法。