精华内容
下载资源
问答
  • 西储大学轴承数据
    2022-02-23 16:47:43

    采用jupyter作为工具,python具体代码分析过程如下:首先取西储大学各类轴承数据如下:

    导入所需的库函数:

    import scipy.io # To use the '.mat' files
    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import os
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取文件夹下所有数据:

    for root, dirs, files in os.walk("0hp_load_48_KHz", topdown=False):
        for file_name in files:
            path = os.path.join(root, file_name)
            print(path)

    显示结果如下:

    更多相关内容
  • 这是一份西储大学轴承数据分析,主要数据在官网上可以下。
  • 包含了西储大学官网上下载的数据两个版本,方便需要搜集数据的科研人员;2.包含了1个说明word,可以知道每一个文件的实际工况,比如是轴承内圈或外圈故障或滚子故障;3.包含了原创设计的GUI界面,方便做进一步分析。...
  • 包含的资料有:西储大学轴承数据+中英文版本的数据说明+matlab加载和处理轴承数据的案例和方法+利用EMD、Hilbert和FFT处理轴承数据信号的程序,并且有解释; 同时还附带了EMD、ITD、VMD等算法的程序,其中EMD程序有...
  • 峰峰值+均方差+峭度+波形因子+裕度因子
  • 小波降噪,运用小波工具将图像进行分层处理,可以得到降噪后的图像,含有凯斯西储大学轴承数据
  • 凯斯西储大学(CWRU)轴承中心的轴承实验室经典数据,包含起官网提供的所有数据,包括正常数据,12k采集的驱动端数据,48k采集的驱动端数据,12k采集的风扇段数据轴承正常时候的振动数据。文件比较大,耐心下载。
  • 针对凯斯西储大学轴承数据集的描述
  • 本资源整理了西储大学轴承的各项数据以及数据说明,内容清晰全面,有助于各类需要人士进行分析研究,提高自己的科研水平。
  • 整理好的西储大学轴承数据,包含各类工况和各类故障,内含图片和txt文本说明,希望能够给到各位帮助,后续会接着更新数据处理和深度学习代码部分。
  • 美国凯斯西储大学轴承数据,本人论文亲测,好用.
  • 数据分类整理后的合集
  • 这个是西储大学轴承数据中心的全部数据,是做轴承数据分析和故障诊断的经典测试数据,以前找半天都要积分,终于有一天我写代码全下下来了,这次上传的是代码 官网地址 ...
  • 12k Drive End Bearing Fault data---DE驱动端12k数据集。
  • 该数据集为美国凯斯西储大学轴承数据集,用来进行轴承故障诊断算法的开发与验证。
  • 美国西储大学轴承数据,本人论文亲测,好用
  • 这个是西储大学轴承数据中心的全部数据,是做轴承数据分析和故障诊断的经典测试数据,以前找半天都要积分,终于有一天我写代码全下下来了,免费分享 官方网址如下: ...因为上传大小的限制,压缩成了7z,各位下载一个7z...
  • 主要对滚珠轴承的状况分为四类:健康、滚动元件故障、内滚道故障、外滚道故障。 ,数据文件均为Matlab格式(.mat格式)。
  • 西储大学轴承数据中心网站.zip
  • 为了验证新的技术、理论,常常需要实验。这些电机轴承实验被进行是为了取得IQ PreAlert(一个由Rockwell开发的电机轴承状态评估系统)的性能特征。从这一项目进行以来,获取了一系列可以用来验证或改进电机性能评价
  • 美国凯斯西储大学轴承测试数据CWRU,从官网下载的mat版本,有需要的可以下载
  • 西储大学轴承数据

    2019-04-04 10:47:35
    根据西储大学轴承数据中心提供的文档,按照故障类型将数据整理进不同的文件夹,方便以后调用
  • 凯斯西储大学轴承数据集.mat文件, 官网没有提供合集下载形式,是以表格形式呈现,手动下载需要分别建立文件夹,单独下载并改名,本资源已经将上述工作完成整合出压缩包供大家下载。
  • 美国西储大学共享了其滚动轴承实验数据,但是利用MATLAB导入不方便,此函数是用于提高MATLAB导入数据的效率,使用者稍作修改即可使用。
  • 西储大学滚动轴承故障数据集以及说明文件
  • 数据集:凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据中心 数据网址:https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data-file 试验对象:驱动端轴承,被诊断的轴承型号为深沟球轴承 SKF6205,有故障的轴承...
  • 包含凯斯西储大学轴承数据中心全部数据的说明文件。
  • 西储大学轴承数据中心02
  • 凯斯西储大学轴承数据介绍及处理

           轴承故障诊断一般使用美国凯斯西储大学的数据集进行标准化检测算法的优劣。以下几种实验数据提取和使用方法为我在论文中所看到的。进行以下陈述

    一、基于 RA-LSTM 的轴承故障诊断方法

           实验数据采用美国凯斯西储大学的SKF型轴承的DE(drive end accelerometer data 驱动端加速度数据)端加速度数据,转速为1730r/min,样本采用频率为48kHz。实验所选轴承单点直径损伤分别为0.007mm、0.014mm、0.021mm的故障,每种故障直径内含有滚动体故障、内圈故障以及外圈故障共三种故障类型。实验数据集由九种故障数据集以及一种正常数据组成,生成数据集的截取方法如图5所示,通过设置一个定值的窗口对数据进行截取,并对窗口按照指定步幅移动,进行下一次截取。将截取后的数据集的70%作为训练集,30%作为测试集。

     二、残差网络和注意力机制相结合的滚动轴承故障诊断模型

       实验采用凯斯西储大学的滚动轴承振动数据,选用SKF-6205驱动端轴承,其转速为1797r/min,信号采样频率为12kHz,对应有正常(N)、外圈故障(OR)、内圈故障(IR)和滚动体故障(RB)这4种状态,其振动信号如图5所示。图5中N和RB信号有较强的随机性,而IR和OR信号则具备一定的周期性特征,难以直接进行轴承状态的区分。

        选择轴承故障的3种损伤尺寸(0.017 78cm、0.035 56cm、0.053 34cm),将轴承状态划分为10种状态标签。同时按照工程实际取5~7转的振动信号,即取每段样本长度为2048点,采用如图6所示的滑动窗重叠采样的方法进行数据增广扩充,将总样本扩充至10的4次方量级。具体数据划分及样本量如下表所示。

             

     

    三、基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究 

       数据集增强:

            增强机器学习模型泛化能力最好办法是使用更多的训练样本。数据集增强技术即通过增加训练样本,以达到增强深度网络泛化性能的目的。在计算机视觉领域,数据集增强的方式有图片镜像,旋转,平移,修剪缩放,调整对比度等方法。然而,目前在故障诊断领域,并没有专门提出数据集增强技术,部分诊断算法的训练样本量很少[1,25],这样很容易造成过拟合。对于一维故障诊断信号,由于其特有时序性和周期性,图片的数据集增强技术并不完全适用。

           本文提出的数据增强方式是重叠采样,即对于训练样本,从原始信号进行采集训练样本时,每一段信号与其后一段信号之间是有重叠的,采样方式如图 2-6 所示。对于测试样本,采集时没有重叠。假设一段故障诊断信号有 60000 个数据点,每次采集的训练样本长度为 2048,偏移量为 1,那么最多可以制作 57953 个训练样本,可以很好的满足深度神经网络的训练需求。

     数据集介绍:

              本文的试验数据来自于凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据中心。CWRU数据集是世界公认的轴承故障诊断标准数据集。截止到 2015 年,仅机械故障诊断领域顶级期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》就发表过 41 篇使用CWRU 轴承数据进行故障诊断的文章。在基于深度学习的轴承故障诊断领域,目前被引用数最高的两篇文章[25,26]的试验数据也均来自 CWRU 轴承数据库。当下,轴承故障诊断算法更新较快,为了评价被提出算法的优越性,最客观的方式就是使用第三方标准数据库与当下主流算法比较。因此,本文的所有试验均采用 CWRU
    轴承数据。 

            CWRU 轴承中心数据采集系统如图 2-7 所示。本试验的试验对象为图中的驱动端轴承,被诊断的轴承型号为深沟球轴承 SKF6205,有故障的轴承由电火花加工制作而成,系统的采样频率为 12kHz。被诊断的轴承一共有 3 种缺陷位置,分别是滚动体损伤,外圈损伤与内圈损伤,损伤直径的大小分别为包括 0.007inch, 0.014inch 和 0.021inch,共计 9 种损伤状态。试验中,每次使用 2048 个数据点进行诊断。为了便于训练卷积神经网络,对每段信号𝑥均做归一化处理,归一化处理的公式如式(2-22)所示: 

     试验一共准备了 4 个数据集,如表 2-3 所示。数据集 A、B 和 C 分别是在负载为 1hp、2hp 和 3hp 下的数据集。每个数据集各包括 6600 个训练样本与 250 个测试样本,其中训练样本采用数据集增强技术,测试样本之间无重叠。数据集 D 是数据集 A、B 和 C 的并集,即包括了 3 种负载状态,一共有 19800 个训练样本与750 个测试样本。 

             

     

    展开全文
  • 共采集了正常轴承、单点驱动端和风扇端故障的数据。对于驱动端轴承,分别使用12kHz和48kHz的频率来进行了数据的采集。对于风扇端轴承,仅仅使用12kHz的频率进行了数据的采集。 数据文件均为Matlab格式(.mat格式)...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 16
收藏数 320
精华内容 128
关键字:

西储大学轴承数据