轴承分类数据集-2021年-isaienkov
数据来源：互联网公开数据
标签：轴承,分类,工业,AutoML,传感器,振动信号,故障检测,设备维护,工业自动化
数据概述：
本数据集是量子与乌克兰哈尔科夫国立技术大学合作项目的一部分，旨在将自动化机器学习（AutoML）解决方案集成到工业公司中。通过特殊设备采集了轴承内部的信号，以判断轴承是正常还是有缺陷。数据集包含两个文件：
bearing_signals.csv：包含轴承信号记录。
bearing_classes.csv：每个轴承的类别（正常或有缺陷）。
实验中使用的设备如图所示。两个轴承安装在轴上，旋转速度从0变化到1500转每分钟，保持10秒，然后降至250转每分钟。轴由直流电机通过耦合器驱动。使用平衡重量对轴施加3.5公斤的径向负载。轴承按图1所示方式安装在轴上。GY-61 ADXL3353加速度计安装在轴承壳体上，传感器位置如图所示。记录信号沿x、y、z轴方向保存。
数据用途概述：
该数据集适用于轴承故障检测、工业设备维护、自动化机器学习应用开发等多种场景。研究人员和工程师可以利用此数据进行轴承状态分类模型的训练与验证；工业维护团队可以使用该数据集进行故障预测和诊断；教育机构可以将其用于教学，帮助学生理解和掌握轴承状态监测的技术。
