轴承故障数据集|轴承故障分析数据集|机械故障诊断数据集

本项目集成了多个公开的轴承故障数据集，所有数据均被处理为1秒/个的数据样本，并使用fft得到其频域特征。支持通过数据集、通道、故障、严重程度对所有样本进行筛选，并选择时域或频域显示。

原始信息汇总

轴承振动公开数据集集合

数据集集成

本项目集成了多个公开数据集的数据内容，并处理为相同的数据格式（所有数据均被处理为1秒/个的数据样本，并使用fft得到其频域特征）。

样本筛选

可以通过数据集、通道、故障、严重程度对所有样本进行筛选，并选择时域或频域显示。为了显示的流畅性，绘图默认使用下采样方式进行显示（如下采样倍率设为5，则每5个采样点显示1个）。

时域/频谱分析

点击样本右侧的绘制按钮，可以可视化显示样本频谱。前端自动将幅值最大的频率点作为特征频率，并默认使用标尺显示各倍频。特征频率和标尺间隔可通过拖动滑块快速调节，也可通过按钮与输入框精确调节。

跨数据集、故障类型对比

支持同时显示多个数据集、多种不同故障类型的频域/时域信号进行对比，挖掘故障特征。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

轴承故障数据集的构建方式体现了对多个公开数据集的集成与标准化处理。首先，该数据集从多个公开来源收集原始数据，随后通过统一的数据处理流程将其转换为相同格式。每个数据样本被处理为1秒的时长，并通过快速傅里叶变换（FFT）提取其频域特征。这一过程确保了数据的一致性和可比性，为后续的分析和应用提供了坚实的基础。

特点

轴承故障数据集的显著特点在于其多样性和可操作性。数据集不仅涵盖了多种故障类型和严重程度，还支持通过不同的通道进行筛选，从而提供了丰富的故障特征信息。此外，该数据集支持时域和频域的分析，用户可以通过可视化工具直观地观察和对比不同样本的频谱特征。这种灵活性使得数据集在故障诊断和预测领域具有广泛的应用潜力。

使用方法

使用轴承故障数据集时，用户可以通过前端界面进行样本筛选和频谱分析。前端界面基于Vue.js和Element-Plus构建，提供了直观的控件和图像绘制功能。用户可以选择特定的数据集、通道、故障类型和严重程度，进行时域或频域的信号对比。此外，数据集还支持跨数据集和故障类型的对比分析，帮助用户深入挖掘故障特征。后端部分使用Python和FastAPI实现，确保了数据处理的高效性和稳定性。

背景与挑战

背景概述

轴承故障数据集是由多个公开数据集集成而成的综合性数据集，旨在为轴承故障诊断领域提供丰富的数据资源。该数据集的创建时间未明确提及，但其主要研究人员或机构通过GitHub项目页面进行协作，展示了其在轴承故障诊断领域的研究成果。核心研究问题围绕轴承故障的检测与分类，通过集成不同数据集并处理为统一的格式，为研究人员提供了标准化的数据样本。这一数据集的推出，极大地推动了轴承故障诊断技术的发展，为相关领域的研究提供了坚实的基础。

当前挑战

轴承故障数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集的集成需要处理来自不同来源的数据，确保其格式的一致性，这涉及到复杂的数据预处理工作。其次，样本筛选和分析过程中，如何准确识别和区分不同故障类型及其严重程度，是一个技术难题。此外，跨数据集和故障类型的对比分析，要求算法具备高度的鲁棒性和精确性。最后，数据集的公开使用需注意版权问题，确保所有数据来源的合法性和透明性，避免潜在的法律纠纷。

常用场景

经典使用场景

轴承故障数据集在机械工程领域中具有广泛的应用，尤其在故障诊断和预测维护方面。该数据集通过集成多个公开数据集，提供了标准化格式的轴承振动数据，便于研究人员进行频域和时域分析。经典使用场景包括利用这些数据进行轴承故障的分类和预测模型训练，通过对比不同故障类型和严重程度的频域特征，实现对轴承健康状态的精准评估。

解决学术问题

该数据集解决了机械工程领域中轴承故障诊断的常见学术问题，如故障特征提取和模式识别。通过提供标准化和多样化的故障数据，研究人员可以开发和验证新的故障诊断算法，提高故障检测的准确性和可靠性。此外，该数据集还促进了跨数据集和故障类型的对比研究，有助于揭示不同故障模式之间的共性和差异，推动了故障诊断技术的发展。

衍生相关工作

基于轴承故障数据集，已衍生出多项经典工作，包括故障诊断算法的研究和优化、预测维护系统的开发以及智能监控技术的应用。这些工作不仅提升了轴承故障诊断的准确性，还推动了相关领域的技术进步。例如，一些研究通过深度学习方法对数据集进行分析，显著提高了故障识别的精度，为工业界提供了新的解决方案。