Awesome-multi-modal-datasets-for-fault-diagnosis

github2026-06-01 更新2026-06-04 收录

旋转机械故障诊断

多模态工业数据

数据链接：

https://github.com/liguge/Awesome-multi-modal-datasets-for-fault-diagnosis 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

这是一个多模态故障诊断数据集合集，收录了多个用于故障诊断的多模态数据集，例如HUST电机多模态数据集和韩国科学技术院多模态数据集。合集覆盖了旋转机械（如电机和轴承）的故障诊断领域，包括健康状态、轴承故障、转子弯曲、转子断条、不对中、电压不平衡等多种故障类型，以及不同工作条件（如不同转速和负载）下的数据。数据模态涵盖振动、声音、温度和电流等，旨在支持诊断算法的验证和研究。合集提供了数据集的详细描述、采样设置、版权信息和下载链接。

This is a multimodal fault diagnosis dataset collection that aggregates multiple multimodal datasets for fault diagnosis, such as the HUST Motor Multimodal Dataset and the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Multimodal Dataset. The collection covers the field of fault diagnosis for rotating machinery (e.g., motors and bearings), including various fault types such as healthy conditions, bearing faults, rotor bending, broken rotor bars, misalignment, voltage unbalance, etc., as well as data under different operating conditions (e.g., different rotational speeds and loads). The data modalities include vibration, sound, temperature, current, etc., aiming to support the validation and research of diagnostic algorithms. The collection provides detailed descriptions, sampling settings, copyright information and download links for the included datasets.

创建时间：

2025-12-02

原始信息汇总

故障诊断多模态数据集汇总

HUST电机多模态数据集

来源：基于Spectra-Quest机械故障模拟器构建
健康状态（6种）：健康（H）、轴承故障（BF）、转子弯曲（BOW）、转子断条（BROKEN）、转子不对中（MISAL）、电压不平衡（UNBAL）
运行条件：5Hz、10Hz、20Hz、30Hz
采样频率：25.6kHz
采样点数：163840个数据点（6.4秒）
文件格式：txt格式，共24个文件（6种健康状态 × 4种工作条件）
数据用途：公开可用，用于验证诊断算法
参考文献：Chao Zhao等，发表于Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025
下载地址：
- Google Drive：https://drive.google.com/drive/folders/1XmahwIQ4o66FC3dpOaeTV-gqz2dd0XBw?usp=sharing
- 夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/61c75de606e8

韩国科学技术院多模态数据集

设备构成：三相感应电机、扭矩计、齿轮箱、轴承座A/B、转子、磁滞制动器
数据类型：振动、声音、温度、电流数据
运行条件：
- 恒定转速：转速3010 RPM，负载0、2、4 Nm，振动/温度/电流采样率25.6 kHz，声音采样率51.2 kHz
- 变转速：振动采样率25.6 kHz，电流采样率100 Hz，时长300秒
故障类型：
- 正常、不平衡（4种严重程度）、不对中、内圈故障（3种严重程度）、外圈故障（2种严重程度）
文件格式：振动/声音为.mat文件，温度/电流为.tdms文件，变转速数据为.csv文件
参考文献：Jung W等，发表于Data in brief, 2023
下载地址（Mendeley Data）：
- Subset1：https://data.mendeley.com/datasets/vxkj334rzv
- Subset2：https://data.mendeley.com/datasets/x3vhp8t6hg
- Subset3：https://data.mendeley.com/datasets/j8d8pfkvj2
- 负载变化数据：https://data.mendeley.com/datasets/ztmf3m7h5x

UM齿轮箱数据集

测试台A：电机驱动，含行星齿轮箱和平行齿轮箱，安装2个加速度传感器
- 故障部件：太阳轮G1、齿轮G2、轴承B1
- 故障类型：G1和G2含破齿、缺齿、齿根缺口、表面磨损（含加重版）；B1含内圈、外圈、滚珠故障
- 运行条件：转速600/1200/1800 RPM，负载0-4L
- 数据总量：单一故障180种，混合故障G1-G2 192种、G1-B1 72种、G2-B1 144种、G1-G2-B1 96种
- 采样频率：25.6 kHz，时长约3600秒
测试台B：含行星齿轮箱和三个平行齿轮箱，安装11种传感器（5个加速度、2个电流、1个麦克风、1个转矩、2个自制）
- 运行条件：无负载，转速600/1200/1800 RPM
- 数据总量：单一故障36种，混合故障180种
- 采样频率：转矩/自制传感器25.6 kHz，其他51.2 kHz，时长约900秒
参考文献：Chen H等，相关论文发表于ISA Transactions、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics等
下载地址（百度网盘）：
- 测试台A：https://pan.baidu.com/s/1SHAE6HzOd3mmMPHQcOD6zA?pwd=v3tt，密码：v3tt
- 测试台B：https://pan.baidu.com/s/1rOezeU2fnMv1p-mE-4qSWA?pwd=977k，密码：977k

CUMTB风电变桨轴承数据集

设备：按实际变距轴承1:6比例缩放的机械平台，伺服电机驱动
运行条件：3种负载（Cond_1、Cond_2、Cond_3），2种转速（1 RPM、3 RPM）
故障类型（11种）：内圈齿根裂纹、滚动体裂纹、内圈裂纹、内圈滚道磨损、内圈滚道剥落、外圈滚道裂纹、外圈滚道磨损、外圈滚道剥落、内外圈滚道裂纹、内外圈滚道磨损、内外圈滚道剥落
数据文件：.csv格式，包含x/y方向振动和声学数据（6个变量）
采样频率：38.5 Hz
参考文献：Guo Y等，发表于Data in Brief, 2025
下载地址（Mendeley Data）：
- https://data.mendeley.com/datasets/2n9jkd384k/1
- https://data.mendeley.com/datasets/md6hnhpv3b/1

逆变器驱动永磁同步电机系统故障数据集

设备组成：电力电子逆变器、永磁同步电机、控制系统、数据采集系统
数据类型：电流、电压、温度
特征参数：A/B相进线电流、直流母线电压、直流母线电流、半桥1/2/3温度、驱动电压（范围0-1023）
故障类型（9种）：
- F0：正常运行（4295样本）
- F1-F5：开关管开路/短路故障（不同位置）
- F6-F8：半桥模块过热故障
采样频率：10 Hz
许可证：Creative Commons Attribution 4.0 International
参考文献：Bacha A等，发表于Data in Brief, 2025
下载地址：
- DOI：https://doi.org/10.5281/zenodo.14482932
- URL：https://zenodo.org/records/14482932

JUST回转支承数据集

设备组成：回转支承、啮合小齿轮、底座、换向箱、同步带、调速电机、调速器、负载装置
健康状态（4种）：正常（N）、内圈裂纹（I）、外圈划痕（O）、滚子磨损（B1）
运行条件：转速2/6/12 r/min，倾覆力0/30/60 N
文件格式：.csv格式，每文件7列数据（4列竖直振动、2列水平振动、1列声发射信号），共24个文件（4种状态 × 9种工况）
采样频率：50 kHz
参考文献：周宏根等，发表于兵工学报, 2024
下载地址（Mendeley Data）：
- https://data.mendeley.com/datasets/hwg8v5j8t6/1
- https://data.mendeley.com/datasets/rcxgmdxhbr/1

搜集汇总

数据集介绍

Awesome-multi-modal-datasets-for-fault-diagnosis 数据集图片

构建方式

该数据集整合了来自多个公开实验平台的故障诊断多模态数据，涵盖电机、齿轮箱、轴承及逆变器驱动系统等关键旋转机械部件。构建过程中，各子数据集均基于精密试验台开展，通过人为预设典型故障类型（如轴承裂纹、齿轮断齿、转子不对中等），并在多种运行工况（如变转速、变负载）下，同步采集振动、声学、温度、电流及电压等多物理量信号。数据采集采用高采样率（最高51.2 kHz）确保信号保真度，文件格式统一为txt、csv或mat，便于后续处理与分析。

使用方法

背景与挑战

背景概述

旋转机械作为工业生产的核心动力源，其健康状态直接关系到整个系统的安全与经济运行。然而，在复杂多变的工况下，故障信号往往呈现非线性、非平稳且受噪声干扰的特征，传统单模态诊断方法已难以满足高精度与高鲁棒性的需求。在此背景下，多模态数据融合技术应运而生，通过整合振动、声学、温度、电流等多源异构信息，为故障诊断提供了更为全面的视角。该数据集创建于2025年，由华中科技大学、韩国科学技术院、中国矿业大学等多家权威机构联合贡献，核心研究问题聚焦于如何利用多模态数据提升动态环境下故障诊断的泛化能力与迁移性能。该数据集的发布填补了该领域标准化基准的空白，已催生多项发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》等顶级期刊上的研究成果，对推动工业智能运维技术的发展具有里程碑式意义。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于多模态数据在故障诊断中的有效融合与泛化。具体挑战包括：1) 工况动态变化带来的数据分布偏移，如转速与负载的连续波动导致训练与测试数据存在显著分布差异，传统模型泛化能力急剧下降；2) 多模态数据之间的异构性与时空异步性，振动、声学、电流等信号采样率不同且物理意义各异，如何设计统一的表征与对齐机制是技术难点。在构建过程中，挑战同样严峻：3) 故障样本的稀缺性与不平衡性，人为预设故障虽覆盖全面，但实际工业场景中故障发生概率极低，导致数据分布严重倾斜；4) 实验平台与真实工业环境的鸿沟，尽管采用比例缩放模型模拟现场工况，但噪声等级、干扰源复杂度等仍存在差异，数据集的真实性与实用性需持续验证。

常用场景

经典使用场景

在工业设备智能运维领域，该数据集为多模态故障诊断算法的验证与比较提供了标准化基准平台。经典使用场景涵盖旋转机械健康状态监测，研究者可同时利用振动、声学、温度及电流等多源传感数据，对电机、齿轮箱、轴承及逆变器等关键部件进行故障模式识别。例如，HUST电机数据集支持六种健康状态在四种工况下的诊断，UM齿轮箱数据集则提供了丰富的单一与复合故障组合，适用于评估深度学习模型在复杂机械系统上的泛化能力与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集有效解决了故障诊断研究中长期存在的两大核心学术难题：一是多模态数据融合下的特征表达与对齐问题，二是动态工况下模型迁移与泛化能力不足的问题。通过提供涵盖恒定与变速、变载等多种运行条件的多源传感数据，它使研究人员能够深入探索跨模态信息互补机制，并构建如多模态统一泛化网络等新型架构。其意义在于推动了从单一信号分析向多模态协同诊断的范式转变，显著提升了智能诊断系统在真实工业环境中的适应性与可靠性。

实际应用

在实际工业场景中，该数据集为风电、轨道交通及智能制造等领域的预测性维护方案提供了关键数据支撑。例如，CUMTB风电变桨轴承数据集模拟了真实风场下的时变载荷与转速，可用于开发风力发电机组的远程健康管理平台；逆变器驱动永磁同步电机数据集则服务于电动汽车与工业驱动系统的在线故障预警。通过这些数据训练的诊断模型，能够实现对设备早期退化迹象的灵敏捕获，从而大幅减少非计划停机时间，降低维护成本。

数据集最近研究