西储大数据集是由美国凯斯西储大学(CWRU)发布的轴承数据集。该数据集被广泛用于科研领域，并取得了许多...
西储大学数据的处理其实不复杂,在网上用心搜索的话可以找到几个版本,但是在实际使用过程中多少都还会遇到一些问题。事实上,实现数据集的基础功能比较容易,但是如果在使用过程中有一些细节注意不到的话,很可能你后续的实验会白做,这里我也走过一些弯路。大致来说,数据集制作一步到位比较难,因为后续你可能要在多种情况...
首先它由4个文件夹组成,前3个分别是:12kHz采样率下电机端轴承的故障数据(DE)60个、12kHz采样率下风扇端轴承的故障数据(FE)45个、48kHz采样率下电机端轴承的故障数据(DE)52个,还有正常运转的轴承数据4个。以12kDE数据为例,大家基本也都在这个数据集下做验证。 12kDE数据 如图所示,左边第一列是4种故障尺寸,...
这不禁让我开始思考,是否还有继续研究的价值。此外,我还发现,不同的数据集处理方式对最终的结果有着显著的影响。例如,是否进行滑窗取值、是否进行0-1标准化,以及在滑窗取值时,是否保持测试集的分割方式等,都需要进行多次验证。 在目前的尝试中,我发现二维频域的处理方式效果最好,但时频图的处理方式尚未进行测试,...
关于数据集介绍，西储大学轴承数据集是一个较为知名且广泛使用的资源。数据集由4个文件夹组成，分别涵盖了电机端和风扇端的轴承故障数据以及正常运转的轴承数据。以12kHz采样率的电机端轴承数据为例，数据集主要包括4种故障尺寸（内圈、滚动体、外圈）和正常状态，总共提供了9种故障分类。数据集中还包含了...
西储大学轴承数据集中所使用的实验台是一种专门用于轴承测试的设备,它具备高精度、高灵敏度、高分辨率和高稳定性等特点,能够实现轴承运行时数据的准确采集和处理。通过对西储大学轴承数据集中的数据进行分析和处理,能够更好地了解轴承在不同工作状态下的振动特征和运行规律。
Smith W A和Randall R B合作的论文《利用Case Western Reserve University数据的滚动元件轴承诊断：基准研究》[1]深入探讨了15年间的西储大学轴承数据集。作为信号处理领域的专家，他们针对这一广泛使用的数据集进行了详尽分析，主要集中在时域波形和1000赫兹以下的频域特征对比上，以MSSP（机械系统与信号...
时序振动轴承数据转为递归图(RP),python代码,凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊断数据 深度学习探索猿 512 0 深度残差收缩网络(DRSN)-强化抗噪,python实现端对端滚动轴承故障诊断,CWRU轴承数据集,T-SEN可视化 深度学习探索猿 853 0 深度学习,VGG16,python代码实现滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,T-SE...
其实说开了非常简单，就是使用reshape函数把1024变成32×32，这也是我每个样本取2048个点的原因之一。tra...
美国凯斯西厨大学数据集(CWRU)批量进行连续小波变换得到时频图像数据集点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 EGE图形库24.04版本下载 2024-11-17 12:03:12 积分:1 Copyright © 2015 - 2024 https://www.coder100.com/ All rights reserved. 备案号:浙ICP备2024104199号-2 公安备案号:...