加拿大渥太华大学变工况轴承振动数据

德国-帕德博恩大学轴承数据集解读

请允许我扯皮一句，尽管网上这方面资料比较多，但是，我依然还是废了2、3天才装好，踩过了许多坑。究其原因，是因为网上资料杂乱的原因。至此，有感而发写下这篇博文，供大家参考，欢迎大家指正和批评。首先，先理清这个基于Pytorch的深度学习框架，下面是冷漠根据自己的理解画的一个关系图，如下：我举个例子，方便大家容易理解，Anaconda软件相当于一栋没有住户大楼，这栋楼已经打好了地基，pyhton编译器

西安交通大学机械工程学院雷亚国教授团队与浙江长兴昇阳科技有限公司(以下简称“昇阳科技”)成立了“机械装备健康监测联合实验室”(以下简称“联合实验室”)，协同开展了历时两年的滚动轴承加速寿命试验，并将获取的试验数据——XJTU-SY轴承数据集面向全球学者公开发布。（文末有相关数据链接和参考文章）实验平台简介：本次实验平台如下图所示，主要由交流电动机、电动机转速控制器、转轴、支撑轴承、液压加载系统和测

实验平台如下图所示：实验平台组成和简图如下：一个AC电动机(转速为2000RPM)；四个轴承(Rexnord ZA-2115 双列轴承);振动传感器(X轴和Y轴)；实验数据简介：该数据为轴承的全寿命周期数据，共有3个数据集，每个数据集中包含了四个轴承的振动数据。采样频率为20KHz,每次采样时长为1s,并生成一个含有20480采样点的数据文件，具体如下数据集1实验起止时间：2003年10月22日1

在传统的滚动轴承故障诊断研究中，学者们多利用一些经典的信号处理方法，提取滚动轴承的故障特征频率。因此，下面给出具体的滚动轴承特征频率计算公式，方便读者使用。在上述等式中，n为转速单位rpm(r/min)，d为滚动体直径（mm），D为滚动轴承的节圆直径(mm)，α为接触角，z为滚动体个数。值得注意的是，滚动轴承的故障特征频率计算与滚动轴承的安装方式有关。由于读者能力有限，目前仅给出。

CGAN之条件生成对抗网络（Matlab）

代码来源代码全文clear all; close all; clc;%% Basic Generative Adversarial Network%% Load Dataload('mnistAll.mat')trainX = preprocess(mnist.train_images);trainY = mnist.train_labels;testX = preprocess(mnist.te

CWRU（凯斯西储大学） 轴承数据实验平台如下图所示：实验平台组成：一个2马力的电动机(图左侧)；一个扭矩传感器/ 译码器(图中间连接处)；一个功率测试计(图右侧)；电子控制器(图中没显示)。待测轴承：待检测的轴承支撑着电动机的转轴；驱动端轴承为SKF6205 ，采样频率为12KHz和48KHz；风扇端轴承为SKF6203 ，采样频率为12KHz。轴承数据格式数据文件为Matlab的mat格式。每

实验平台如下图所示：实验平台组成和简图如下：一个AC电动机(转速为2000RPM)；四个轴承(Rexnord ZA-2115 双列轴承);振动传感器(X轴和Y轴)；实验数据简介：该数据为轴承的全寿命周期数据，共有3个数据集，每个数据集中包含了四个轴承的振动数据。采样频率为20KHz,每次采样时长为1s,并生成一个含有20480采样点的数据文件，具体如下数据集1实验起止时间：2003年10月22日1