HUSTmotor-multi-modal-dataset|电机故障诊断数据集|多模态数据分析数据集

实验室自采多模态电机故障开源数据集，包含振动信号和音频信号。

An open-source dataset of multimodal motor faults collected in the laboratory, containing vibration signals and audio signals.

原始信息汇总

HUSTmotor-multi-modal-dataset 概述

数据集内容

• 类型: 多模态电机故障数据集
• 包含: 振动信号和音频信号

数据集用途

• 旨在支持电机故障相关的研究

数据集发布状态

• 当前状态: 即将发布
• 声明: 数据集将在不久后提供下载

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建HUSTmotor-multi-modal-dataset时，研究团队采用Spectra-Quest Mechanical Fault Simulator进行实验，模拟了六种不同的电机健康状态，包括健康、轴承故障、弯曲转子、断开转子条、转子不对中和电压不平衡。每种状态在四种不同的操作条件下进行测试，操作条件频率分别为5 Hz、10 Hz、20 Hz和30 Hz。采样频率设定为25.6 kHz，每次采样记录262144个数据点，总计10.2秒。所有故障均为人工预设，确保数据的真实性和可重复性。

特点

HUSTmotor-multi-modal-dataset的显著特点在于其多模态数据的丰富性和多样性。该数据集不仅涵盖了振动信号和声学信号，还详细记录了电机在六种不同健康状态和四种操作条件下的表现。这种多维度的数据结构为故障诊断算法的研究提供了全面的验证平台。此外，数据集的公开性和易用性也使其成为学术界和工业界广泛采用的基准数据集。

使用方法

使用HUSTmotor-multi-modal-dataset时，用户首先需下载包含24个txt格式文件的原始数据集。每个文件名如“H_5HZ”表示健康电机在5 Hz操作条件下的数据。用户可以根据文件名中的代码识别电机的健康状态和操作条件。建议在使用数据集进行研究时，引用相关文献以确保学术诚信。此外，数据集的维护者提供了详细的联系方式，以便用户在遇到问题时能够及时获得支持。

背景与挑战

背景概述

HUSTmotor-multi-modal-dataset是由华中科技大学（HUST）的研究团队创建的一个多模态电机故障数据集，旨在为电机故障诊断领域的研究提供丰富的实验数据。该数据集包含了在六种不同健康状态和四种不同运行条件下采集的振动信号和声学信号，为研究人员提供了一个全面的实验平台。数据集的创建时间可追溯至2024年，主要研究人员包括赵超等人，其核心研究问题是如何通过多模态数据分析实现跨领域的电机故障诊断。该数据集的发布不仅为电机故障诊断算法的研究提供了宝贵的资源，还为相关领域的学术研究和技术应用提供了新的视角和方法。

当前挑战

HUSTmotor-multi-modal-dataset在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集涵盖了六种不同的电机健康状态和四种运行条件，这要求在实验设计和数据采集过程中保持高度的精确性和一致性。其次，多模态数据的融合与分析是一个复杂的过程，需要开发新的算法和模型来有效处理振动信号和声学信号的结合。此外，数据集的公开使用也带来了数据隐私和安全性的挑战，确保数据的安全性和合法使用是数据集管理的重要任务。最后，如何确保数据集在不同研究环境中的可重复性和可靠性，也是该数据集未来发展中需要解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

在电机故障诊断领域，HUSTmotor-multi-modal-dataset以其丰富的多模态数据成为经典研究工具。该数据集涵盖了振动信号和声学信号，记录了电机在六种不同健康状态和四种操作条件下的表现。研究者可利用这些数据验证和优化故障诊断算法，特别是在跨域故障诊断和域泛化方面，为学术界提供了宝贵的实验基础。

实际应用

在实际应用中，HUSTmotor-multi-modal-dataset为工业电机故障检测提供了强有力的支持。通过分析数据集中的振动和声学信号，工程师可以开发出更精确的故障诊断系统，从而提高电机的运行效率和安全性。此外，该数据集还可用于培训和验证人工智能模型，进一步推动工业自动化和智能制造的发展。

衍生相关工作

基于HUSTmotor-multi-modal-dataset，许多相关研究工作得以展开。例如，研究者们利用该数据集开发了多种故障诊断算法，并在实际工业环境中进行了验证。此外，该数据集还激发了多模态数据融合技术的研究，推动了跨域故障诊断和域泛化理论的发展。这些衍生工作不仅丰富了电机故障诊断领域的研究内容，也为实际应用提供了技术支持。