PHM-Vibench

# 🛠️ PHM-Vibench振动信号基准数据库

[](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[](https://www.python.org/)
[](https://github.com/example/PHM-Vibench)

## 🔗 数据获取平台

[](https://www.modelscope.cn/datasets/PHMbench/PHM-Vibench/files)
[](https://huggingface.co/datasets/PHMbench/PHM-Vibench/tree/main)

> **PHM-Vibench** 是一个全面的工业设备振动信号分析基准平台，该项目是其中用到的数据，专注于机械故障诊断和预测性维护研究。

## 📋 目录

- [📊 项目概览](#-项目概览)
- [🗂️ 数据集目录](#️-数据集目录)
- [🚀 快速开始](#-快速开始)
- [📁 项目结构](#-项目结构)
- [🔧 工具脚本](#-工具脚本)
- [📈 数据统计](#-数据统计)
- [🤝 如何贡献](#-如何贡献)
- [📜 更新日志](#-更新日志)

## 📊 项目概览

PHM-Vibench是一个包含多个轴承故障诊断数据集的集合项目。该项目收集了来自全球多个研究机构的轴承振动数据，用于机械故障诊断和预测性维护研究。

### 技术特性

- **数据规模**: 163GB+ 原始振动数据
- **数据集数量**: 30+ 个测试台数据
- **样本总数**: 49,000+ 个振动样本
- **故障类型**: 正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障、复合故障等
- **数据格式**: .mat, .csv, .xlsx, .h5 等多种格式，整合成h5文件
- **采样频率**: 6Hz - 512kHz 范围
- **应用场景**: 机械故障诊断、预测性维护、状态监测

### 数据集统计

| 统计项 | 数值 |
| ------------- | ---------------------------------- |
| 📁 数据集数量 | 19个主要数据集 + 更多收集中 |
| 📊 样本总数 | 49,000+ |
| 💾 数据大小 | 163GB+ |
| 🏭 测试台数量 | 30+ |
| 🌍 来源国家 | 中国、美国、加拿大、德国、意大利等 |

## 🗂️ 数据集目录

### 🔍 轴承故障数据集总览（调整数据顺序）

| 序号 | 数据集名称 | 缩写 | VB_name | 开源状态 | 详情链接(TODO) |
| :--: | :-------------: | :------: | :----------------: | :---------: | :-------------------------------------------: |
| 1 | 凯斯西储大学 | CWRU | RM_001_CWRU | ✅ 经典开源 | [详情](#rm_001_cwru---凯斯西储大学轴承数据集) |
| 2 | 西安交通大学 | XJTU | RM_002_XJTU | ✅ 开源 | [详情](#rm_002_xjtu---西安交通大学轴承数据集) |
| 3 | FEMTO-ST研究所 | FEMTO | RM_003_FEMTO | ✅ 开源 | [详情](#rm_003_femto---femto-st研究所数据集) |
| 4 | IMS齿轮轴承数据 | IMS | RM_004_IMS | ✅ 开源 | [详情](#rm_004_ims---ims齿轮轴承数据) |
| 5 | 渥太华大学2023 | Ottawa23 | RM_005_Ottawa23 | ✅ 开源 | [详情](#rm_005_ottawa23---渥太华大学2023数据集) |
| 6 | 清华大学 | THU | RM_006_THU | ✅ 开源 | [详情](#rm_006_thu---清华大学数据集) |
| 7 | MFPT学会 | MFPT | RM_007_MFPT | ✅ 开源 | [详情](#rm_007_mfpt---mfpt学会数据集) |
| 8 | 新南威尔士大学 | UNSW | RM_008_UNSW | ✅ 开源 | [详情](#rm_008_unsw---新南威尔士大学数据集) |
| 9 | 东南大学(轴承) | SEU | RM_010_SEU | ✅ 开源 | [详情](#rm_009_seu_bearing---东南大学轴承数据集) |
| 10 | - | - | **暂无数据** | 🔒 空缺 | RM_010不存在 |
| 11 | 越南 | susu | RM_015_susu | ✅ 开源 | [详情](#rm_011_susu---苏州大学苏老师数据集) |
| 12 | 江南大学 | JNU | RM_016_JNU | ✅ 开源 | [详情](#rm_012_jnu---江南大学数据集) |
| 13 | 渥太华大学2019 | Ottawa19 | RM_017_Ottawa19 | ✅ 开源 | [详情](#rm_013_ottawa19---渥太华大学2019数据集) |
| 14 | 清华大学2024 | THU24 | RM_018_THU24 | ✅ 开源 | [详情](#rm_014_thu24---清华大学2024数据集) |
| 15 | 东南大学(齿轮) | SEU | RM_010_SEU | ✅ 开源 | [详情](#rm_015_seu_gear---东南大学齿轮数据集) |
| 16 | 都灵理工大学 | DIRG | RM_020_DIRG | ✅ 开源 | [详情](#rm_016_dirg---都灵理工大学数据集) |
| 17 | 哈工大2023 | HIT23 | RM_023_HIT23 | ✅ 开源 | [详情](#rm_017_hit23---哈工大2023数据集) |
| 18 | 江苏科技大学 | JUST | RM_024_JUST | ✅ 开源 | [详情](#rm_018_just---just大学数据集) |
| 19 | 华科2024 | HUST24 | RM_031_HUST24 | ✅ 开源 | [详情](#rm_019_hust24---华科2024数据集) |
| 20 | 帕德博恩大学 | PU | RM_027_PU | ✅ 开源 | [详情](#rm_020_pu---帕德博恩大学数据集) |

### 🔍 齿轮箱数据集总览

齿轮箱数据集正在持续收集中，敬请期待。

## 📋 详细数据集信息

<details>
<summary><strong>点击展开所有数据集详细信息</strong></summary>

`<a id="rm_001_cwru---凯斯西储大学轴承数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣ 凯斯西储大学轴承数据集 (CWRU) - RM_001_CWRU</h3></summary>

- **轴承型号**: 🔩 SKF6205/SKF6203
- **转速范围**: ⚙️ 1730~1797rpm
- **负载条件**: ⚖️ 0hp,1hp,2hp,3hp
- **故障类型**: ⚠️ 正常(NC),内圈故障(IF),滚动体故障(BF),外圈故障(OF)
- **故障程度**: 📏 0.007",0.014",0.021"
- **采样频率**: 📶 12kHz,48kHz
- **采样时长**: ⏱️ 40.325s
- **通道数量**: 🔌 3
- **特别说明**: 📝 NC,IF,BF,OF分别为正常，内圈故障，滚动体故障，外圈故障
- **引用文献**: 📚 Rolling element bearing diagnostics using the case western reserve university data: A benchmark study

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_002_xjtu---西安交通大学轴承数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>2️⃣ 西安交通大学轴承数据集 (XJTU) - RM_002_XJTU</h3></summary>

- **轴承型号**: 🔩 LDK UER204
- **转速范围**: ⚙️ 2100/2250/2400rpm
- **负载条件**: ⚖️ 12/11/10kN
- **故障类型**: ⚠️ 内圈磨损/外圈磨损/外圈裂损/保持架断裂
- **故障程度**: 📏 /
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **采样时长**: ⏱️ 1.28s
- **通道数量**: 🔌 2
- **引用文献**: 📚 XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集解读

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_003_femto---femto-st研究所数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>3️⃣ FEMTO-ST研究所数据集 (FEMTO) - RM_003_FEMTO</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 FEMTO-ST研究所
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 FEMTO-ST bearing data set benchmark

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_004_ims---ims齿轮轴承数据"></a>`

<details>
<summary><h3>4️⃣ IMS齿轮轴承数据 (IMS) - RM_004_IMS</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 IMS测试台
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 20kHz
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 IMS bearing data documentation

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_005_ottawa23---渥太华大学2023数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>5️⃣ 渥太华大学2023数据集 (Ottawa23) - RM_005_Ottawa23</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 渥太华大学
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 100kHz
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 Ottawa 2023 bearing dataset

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_006_thu---清华大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>6️⃣ 清华大学数据集 (THU) - RM_006_THU</h3></summary>

- **轴承型号**: 🔩 6204
- **转速范围**: ⚙️ 1Hz,10Hz,15Hz
- **故障类型**: ⚠️ 正常(NC),内圈故障(IF),滚动体故障(BF),外圈故障(OF)
- **故障程度**: 📏 0.5mm
- **采样频率**: 📶 20480Hz
- **采样时长**: ⏱️ 60s
- **通道数量**: 🔌 2
- **特别说明**: 📝 一个通道为振动，一个通道为电压
- **数据获取**: 🔒 非开源
- **引用文献**: 📚 Piezoelectric energy harvester for rolling bearings with capability of self-powered condition monitoring

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_007_mfpt---mfpt学会数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>7️⃣ MFPT学会数据集 (MFPT) - RM_007_MFPT</h3></summary>

- **轴承型号**: 🔩 NICE轴承
- **转速范围**: ⚙️ 25Hz
- **负载条件**: ⚖️ 0-300lbs
- **故障类型**: ⚠️ 正常/外圈故障/内圈故障
- **采样频率**: 📶 97656/48828sps
- **采样时长**: ⏱️ 3/6s
- **数据链接**: 🔗 https://mfpt.org/fault-data-sets/
- **引用文献**: 📚 MFPT bearing fault dataset

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_008_unsw---新南威尔士大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>8️⃣ 新南威尔士大学数据集 (UNSW) - RM_008_UNSW</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 6Hz,12Hz,15Hz,20Hz
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障
- **采样频率**: 📶 6Hz
- **通道数量**: 🔌 6
- **特别说明**: 📝 水平、垂直加速度，编码器信号，负载和转速信号
- **引用文献**: 📚 A benchmark of measurement approaches to track the natural evolution of spall severity in rolling element bearings

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_009_seu_bearing---东南大学轴承数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>9️⃣ 东南大学轴承数据集 (SEU) - RM_010_SEU</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 1200/1800rpm
- **负载条件**: ⚖️ 0/2V
- **故障类型**: ⚠️ 正常/滚动体/内圈/外圈/复合故障
- **采样频率**: 📶 5120Hz
- **通道数量**: 🔌 8
- **数据类型**: 🔩 轴承故障数据
- **特别说明**: 📝 电机振动、行星齿轮箱三轴振动、电机扭矩、平行齿轮箱三轴振动
- **引用文献**: 📚 Highly-Accurate Machine Fault Diagnosis Using Deep Transfer Learning

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_011_susu---苏州大学苏老师数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣1️⃣ 越南河内 (susu) - RM_015_susu</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 苏州大学苏老师
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 苏州大学苏老师内部技术文档

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_012_jnu---江南大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣2️⃣ 江南大学数据集 (JNU) - RM_016_JNU</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 600/800/1000rpm
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈/外圈/滚动体故障
- **故障程度**: 📏 0.3×0.25/0.5×0.15mm
- **采样频率**: 📶 50kHz
- **采样时长**: ⏱️ 20s
- **通道数量**: 🔌 1
- **特别说明**: 📝 单一加速度传感器在垂直方向采集
- **引用文献**: 📚 Sequential fuzzy diagnosis method for motor roller bearing in variable operating conditions based on vibration analysis

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_013_ottawa19---渥太华大学2019数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣3️⃣ 渥太华大学2019数据集 (Ottawa19) - RM_017_Ottawa19</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 1700-2000rpm
- **负载条件**: ⚖️ 0/400
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈/球/外圈/保持架故障
- **采样频率**: 📶 42000Hz
- **采样时长**: ⏱️ 10s
- **通道数量**: 🔌 6
- **特别说明**: 📝 四种转速变化下的故障数据
- **引用文献**: 📚 University of ottawa constant load and speed rolling-element bearing vibration and acoustic fault signature datasets

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_014_thu24---清华大学2024数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣4️⃣ 清华大学2024数据集 (THU24) - RM_018_THU24</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 12/15/16/20Hz
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈/外圈/滚子/带状笼裂纹
- **引用文献**: 📚 A hybrid triboelectric-piezoelectric smart squirrel cage with self-sensing and self-powering capabilities
- **数据获取**: 🔒 非开源
- **特别说明**: 📝 需联系清华大学秦朝烨老师

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_015_seu_gear---东南大学齿轮数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣5️⃣ 东南大学齿轮数据集 (SEU) - RM_010_SEU</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 1200/1800rpm
- **负载条件**: ⚖️ 0/2V
- **故障类型**: ⚠️ 正常/齿轮故障/复合故障
- **采样频率**: 📶 5120Hz
- **通道数量**: 🔌 8
- **数据类型**: ⚙️ 齿轮故障数据
- **特别说明**: 📝 行星齿轮箱三轴振动、电机扭矩、平行齿轮箱三轴振动
- **引用文献**: 📚 Highly-Accurate Machine Fault Diagnosis Using Deep Transfer Learning

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_016_dirg---都灵理工大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣6️⃣ 都灵理工大学数据集 (DIRG) - RM_020_DIRG</h3></summary>

- **转速范围**: ⚙️ 100-500Hz
- **负载条件**: ⚖️ 100-500Hz
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/滚子故障
- **故障程度**: 📏 0/150/250/450μm
- **采样频率**: 📶 51200Hz
- **采样时长**: ⏱️ 10s
- **通道数量**: 🔌 6
- **引用文献**: 📚 The politecnico di torino rolling bearing test rig: Description and analysis of open access data

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_017_hit23---哈工大2023数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣7️⃣ 哈工大2023数据集 (HIT23) - RM_023_HIT23</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 哈尔滨工业大学
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **通道数量**: 🔌 1
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 哈工大内部技术报告

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_018_just---just大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣8️⃣ JUST大学数据集 (JUST) - RM_024_JUST</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 JUST大学
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 JUST大学技术文档

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_019_hust24---华科2024数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>1️⃣9️⃣ 华科2024数据集 (HUST24) - RM_031_HUST24</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 华中科技大学
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障/复合故障
- **采样频率**: 📶 25.6kHz
- **通道数量**: 🔌 多通道
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 华科2024技术报告

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

`<a id="rm_020_pu---帕德博恩大学数据集"></a>`

<details>
<summary><h3>2️⃣0️⃣ 帕德博恩大学数据集 (PU) - RM_027_PU</h3></summary>

- **数据来源**: 🔩 德国帕德博恩大学
- **故障类型**: ⚠️ 正常/内圈故障/外圈故障/滚动体故障/复合故障
- **采样频率**: 📶 64kHz
- **通道数量**: 🔌 多通道
- **特别说明**: 📝 包含电流信号和振动信号
- **数据获取**: ✅ 开源
- **引用文献**: 📚 帕德博恩大学技术文档

[返回数据集列表](#️-数据集目录)

</details>

</details>

## 📁 项目结构

```
PHM-Vibench/
├── raw/ # 原始数据目录
│ ├── RM_001_CWRU/ # 凯斯西储大学轴承数据
│ ├── RM_002_XJTU/ # 西安交通大学轴承数据
│ ├── RM_003_FEMTO/ # FEMTO-ST研究所数据
│ ├── RM_004_IMS/ # IMS齿轮轴承数据
│ ├── RM_005_Ottawa23/ # 渥太华大学2023数据
│ ├── RM_006_THU/ # 清华大学数据
│ ├── RM_007_MFPT/ # MFPT学会数据
│ ├── RM_008_UNSW/ # 新南威尔士大学数据
│ ├── RM_010_SEU/ # 东南大学数据
│ ├── RM_015_susu/ # 越南数据
│ ├── RM_016_JNU/ # 江南大学数据
│ ├── RM_017_Ottawa19/ # 渥太华大学2019数据
│ ├── RM_018_THU24/ # 清华大学2024数据
│ ├── RM_020_DIRG/ # 都灵理工大学数据
│ ├── RM_023_HIT23/ # 哈工大2023数据
│ ├── RM_024_JUST/ # JUST大学数据
│ ├── RM_031_HUST24/ # 华科2024数据
│ ├── RM_027_PU/ # 帕德博恩大学数据
│ └── ... # 更多数据集
├── metadata_*.xlsx # Excel元数据文件
├── metadata_*.h5 # 合并的H5文件
├── datainfo.py # 元数据生成脚本
├── data_analysis.py # UMAP分析脚本
├── upload.py # ModelScope上传工具
├── CLAUDE.md # AI助手指导文档
└── log/ # 日志目录
├── README.md # 日志说明
└── update_log.md # 更新记录
```

## 🤝 如何贡献

我们欢迎社区贡献！您可以通过以下方式参与：

1. **添加新数据集**：提交新的振动数据集
2. **改进文档**：完善数据说明和使用指南
3. **工具开发**：贡献数据处理和分析工具
4. **问题反馈**：报告bug或提出改进建议

### 贡献流程

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

## 📜 更新日志

### 2025-11-12

- ✨ 创建 CLAUDE.md AI助手指导文档
- 🐛 识别 metadata_25_10_30.xlsx 中的关键问题
- 📝 生成 metadata_fix_plan.md 修复计划
- 📚 创建综合 README.md 文档
- 🔄 更新日志记录系统

### 更早版本

- 📊 初始数据集收集和整理
- 🔧 开发数据处理工具链
- 💾 建立H5存储系统

## 📄 许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。