凯斯西储大学滚珠轴承数据集

资 源 简 介

凯斯西储大学滚珠轴承数据集

详 情 说 明

凯斯西储大学滚珠轴承数据集是工业故障诊断领域广泛使用的基准数据，尤其适用于机械状态监测算法的开发与验证。该数据集通过实验台采集了不同工况下（如正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障）的轴承振动信号，采样频率为48kHz，数据分辨率高达14mil（百万采样点级），能够细致反映故障特征。

针对0HP（零负载）工况的预处理需重点关注几个环节：首先对原始时域信号进行降噪，通常采用小波阈值去噪或带通滤波消除高频干扰；其次通过重采样或分段处理解决数据规模过大的问题，同时保留故障敏感频段信息；最后可提取时域（如均方根、峭度）和频域（FFT谱、包络谱）特征构建分析样本。该预处理流程为后续的故障分类、寿命预测等任务提供了高质量的输入数据。