Bearing-Fault-L-Dataset

L数据集包含五种轴承健康状态。测试对象为SKF 6001深沟球轴承。实验平台由数据采集软件、八通道数据采集卡、轴承测试台、加速度传感器和电源组成。采集软件部署在主机上，用于实时监测、显示和存储振动信号。八通道采集卡用于同步采集和传输传感器信号。轴承测试台提供可控的机械旋转环境。加速度传感器安装在测试位置，测量轴承运行期间的振动响应，电源为测试系统提供稳定电力。数据集包含五种轴承健康状态，包括正常状态、外圈故障、内圈故障、滚动体故障和保持架故障。数据在1200、1500和1800转/分钟的三种转速下采集，结合空载和10%负载条件，总共六种运行条件。负载水平定义为额定扭矩5 N·m的百分比。振动信号以102.4 kHz采样，每个样本采样长度为32768点。在所有运行条件下对每种轴承状态进行重复采集。数据集具有可控的运行条件、完整的故障类别和高采样频率，适用于评估轴承故障诊断模型在变速度和负载条件下的识别性能和跨条件泛化能力。Dataset L includes five bearing health conditions. The test object is SKF 6001 deep groove ball bearing. The experimental platform consists of data acquisition software, an 8-channel data acquisition card, a bearing test bench, acceleration sensors and a power supply. The data acquisition software is deployed on the host computer for real-time monitoring, display and storage of vibration signals. The 8-channel acquisition card is used to synchronously collect and transmit sensor signals. The bearing test bench provides a controllable mechanical rotation environment. Acceleration sensors are installed at the test positions to measure the vibration response during bearing operation, and the power supply provides stable power for the test system. The dataset covers five bearing health conditions, including normal state, outer race fault, inner race fault, rolling element fault and cage fault. Data was collected at three rotational speeds: 1200, 1500 and 1800 rpm, combined with no-load and 10% load conditions, totaling six operating conditions. The load level is defined as the percentage of the rated torque of 5 N·m. Vibration signals are sampled at 102.4 kHz, with each sample having a length of 32768 data points. Repeated acquisitions are performed for each bearing state under all operating conditions. With controllable operating conditions, complete fault categories and high sampling frequency, this dataset is suitable for evaluating the recognition performance and cross-condition generalization ability of bearing fault diagnosis models under variable speed and load conditions.

原始信息汇总

数据集概述：Bearing-Fault-L-Dataset

基本信息

• 数据集名称：Bearing-Fault-L-Dataset
• 测试轴承：SKF 6001 深沟球轴承
• 数据类型：振动信号

轴承健康状态

数据集包含五种轴承健康状态：

1. 正常状态
2. 外圈故障
3. 内圈故障
4. 滚动体故障
5. 保持架故障

实验平台

实验平台由以下组件构成：

• 数据采集软件
• 八通道数据采集卡
• 轴承测试台
• 加速度传感器
• 电源

工况设置

• 转速：1200、1500、1800 r/min（三种转速）
• 负载：无负载、10%负载（额定扭矩5 N·m的百分比）
• 工况总数：6种（转速与负载组合）

数据采集参数

• 采样频率：102.4 kHz
• 单样本采样长度：32768 个数据点
• 采集方式：每种轴承状态在所有工况下均进行重复采集

数据集特点与用途

• 工况可控、故障类别完整、采样频率高
• 适用于评估轴承故障诊断模型在变转速、变负载条件下的识别性能与跨工况泛化能力

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集围绕SKF 6001深沟球轴承的故障诊断任务构建，实验平台集成了数据采集软件、八通道采集卡、轴承测试台、加速度传感器及电源系统。通过上位机实时监测与存储振动信号，测试台提供可控机械旋转环境，传感器负责采集轴承运行时的振动响应。数据集涵盖正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障和保持架故障五种健康状态，并在1200、1500和1800 r/min三种转速下，结合无载与10%额定扭矩（5 N·m）负载条件，共构建六种工况。每种轴承状态下均进行重复采样，采样频率为102.4 kHz，每次采样长度为32768个点，确保了数据在时域上的高分辨率与统计稳定性。

特点

该数据集的核心特点在于可控的工况设置、完整的故障类型覆盖以及高采样频率。通过多转速与多负载的组合，真实模拟了变转速变负载的复杂工业环境，为评估故障诊断模型在跨工况下的泛化能力提供了基准。五种故障类别涵盖了轴承主要失效模式，有助于开展多分类诊断任务。102.4 kHz的高采样率能够捕捉到故障引发的微弱高频振动信号，而32768点采样长度确保了每次采集包含足够多的旋转周期信息，提升了特征的统计可靠性。这些特性使数据集特别适用于验证深度学习或传统机器学习方法在变速变载条件下的鲁棒性。

使用方法

使用该数据集时，可根据研究目标灵活划分数据。对于单工况诊断任务，可选取特定转速与负载条件下的数据，按健康状态标签随机划分为训练集、验证集和测试集。若需评估跨工况泛化能力，可采用域适应策略，将一种工况作为源域进行模型训练，另一种工况作为目标域进行测试。数据加载时，建议将102.4 kHz采样率的原始振动信号归一化处理，并截取适当长度（如32768点）作为样本输入。支持提取时域、频域及时频域特征，或直接采用端到端深度学习模型（如CNN、LSTM）进行分类。公开的代码仓库通常提供了数据读取与预处理的Python示例，便于快速上手实验。

背景与挑战

背景概述

轴承作为旋转机械的核心部件，其健康状态直接关系到整个设备的安全运行与使用寿命。Bearing-Fault-L-Dataset 数据集由研究团队创建，旨在系统研究轴承在变工况下的故障诊断问题。该数据集以 SKF 6001 深沟球轴承为测试对象，采集了正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障和保持架故障五种健康状态下的振动信号。数据在1200、1500和1800 r/min三种转速以及无载和10%负载两种条件下获取，涵盖六种不同运行工况，采样频率高达102.4 kHz，每样本包含32768个数据点。该数据集不仅提供了完整的故障类型，还通过可控的工况设计，为评估故障诊断模型在变转速、变负载条件下的识别性能和跨工况泛化能力提供了关键研究基础。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于轴承故障诊断中的跨工况泛化问题。实际工业环境中，轴承常运行于变速变载条件下，而传统诊断模型单一工况下表现良好，却难以适应工况变化导致的信号分布偏移。具体挑战包括：1）不同转速与负载组合导致振动信号非平稳性强，故障特征在时频域发生畸变，增加了模式识别的难度；2）数据集采集过程中，传感器安装位置的微小差异、环境噪声干扰以及数据采集系统的同步精度控制，均对信号质量构成影响；3）需构建能够同时区分五种故障状态且对工况变化具有鲁棒性的模型，这对特征提取与域适应算法提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在旋转机械故障诊断领域，Bearing-Fault-L-Dataset为研究人员提供了一个兼具完备故障类型与可控运行条件的基准测试平台。该数据集涵盖了深沟球轴承的五种健康状态，包括正常状态、外圈故障、内圈故障、滚动体故障及保持架故障，并在1200、1800及1500 r/min三种转速与空载、10%负载两种载荷条件组合而成的六种工况下进行了重复采集。得益于102.4 kHz的高采样频率与32768点的采样长度，这一数据集常被用于评估和验证基于振动信号的故障识别算法，尤其是在变转速与变载荷条件下的跨工况泛化性能测试中，成为衡量模型鲁棒性与判别精度的经典实验载体。

实际应用

在实际工程应用中，Bearing-Fault-L-Dataset所模拟的多工况运行条件高度契合了工业旋转设备在变速与变负荷下的真实工作状态。它为智能运维系统的开发提供了关键的数据支撑，使得诸如基于深度学习的故障预警、自适应阈值的异常检测以及多传感器融合的实时监测等技术能够在近似真实的测试环境中进行有效验证。该数据集特别适用于对诊断模型在负载突变与转速波动场景下的可靠性进行评估，从而加速从实验室理论研究到现场部署应用的转化进程，为提升风力发电机、机床主轴及工业泵等关键设备的运维效率与安全性奠定了坚实的数据基础。

衍生相关工作

围绕Bearing-Fault-L-Dataset，学术界已衍生出一系列极具影响力的研究工作。其中，基于迁移学习的跨工况故障诊断模型通过在源域与目标域之间匹配特征分布，显著提升了对未知工况下轴承健康状态的判别能力。此外，基于卷积神经网络与注意力机制的深度模型利用该数据集探索了多尺度特征提取与关键故障信息的自适应聚焦，推动了端到端诊断框架的发展。在信号处理层面，基于改进变分模态分解和循环平移滤波的去噪方法也在该数据集上得到了检验，通过将振动信号解耦为不同频率模态，进一步澄清了故障特征与其成因之间的映射关系。这些衍生工作共同构成了一个不断演化的知识体系，持续拓宽着数据驱动故障诊断的技术边界。