The motor fault daignosis experiment dataset
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-27 收录
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https://zenodo.org/record/3553755
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资源简介：
The motor fault daignosis experiment dataset. Label,Logogram,Category 0,Normal, Healthy and normal 1,SC2T,Short circuit of 2 turns 2,SC4T,Short circuit of 4 turns 3,SC8T,Short circuit of 4 turns 4,AE,Air-gap eccentricity 5,RBB,Rotor bar broken 6,BCB,Bearing cage broken 7,BAF,Bearing abrasion fault
本数据集为电机故障诊断实验数据集，包含三列核心信息：标签（Label）、标识代号（Logogram）与故障类别（Category）。各样本的对应详情如下：
1. 标签0：标识代号为Normal，对应故障类别为健康正常状态
2. 标签1：标识代号为SC2T（Short circuit of 2 turns），对应故障类别为2匝短路故障
3. 标签2：标识代号为SC4T（Short circuit of 4 turns），对应故障类别为4匝短路故障
4. 标签3：标识代号为SC8T（Short circuit of 4 turns），对应故障类别为4匝短路故障
5. 标签4：标识代号为AE（Air-gap eccentricity），对应故障类别为气隙偏心故障
6. 标签5：标识代号为RBB（Rotor bar broken），对应故障类别为转子导条断裂故障
7. 标签6：标识代号为BCB（Bearing cage broken），对应故障类别为轴承保持架断裂故障
8. 标签7：标识代号为BAF（Bearing abrasion fault），对应故障类别为轴承磨损故障
创建时间：
2023-06-28
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集是一个用于电机故障诊断实验的数据集，包含正常状态和七种常见电机故障（如短路、气隙偏心、转子条断裂和轴承故障）的标注数据。数据集发布于2019年，文件大小为21.0 MB，适用于机器学习模型训练和故障检测研究，支持开源使用。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
