轴承振动故障诊断数据集_Bearing_Vibration_Fault_Diagnosis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：轴承故障, 振动信号, 故障诊断, 机器学习, 信号处理, 工业应用, 声音识别, 数据分析
数据概述：
该数据集包含轴承振动信号数据，用于轴承故障诊断和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为在特定试验或运行条件下采集的快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为工业环境下的实验数据。
数据维度：数据集包含振动信号的.wav音频文件，以及对应的CSV文件，CSV文件包括file_name（音频文件名）、d1p（故障类型）和d1v（故障程度）等字段。
数据格式：数据主要以.wav音频文件和CSV文件格式提供，其中.wav文件包含振动信号的原始音频数据，CSV文件提供与音频文件关联的元数据，如故障类型和严重程度。
来源信息：数据来源于轴承振动实验，已进行预处理，例如提取特征和标注。
该数据集适合用于故障诊断、信号处理、机器学习和声音识别等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于轴承故障诊断、振动信号分析、机器学习模型训练等学术研究，如故障模式识别、故障程度评估、异常检测等。
行业应用：可用于工业设备状态监测、预测性维护、智能制造等，例如轴承健康状态评估和预警。
决策支持：支持工业领域中的设备维护决策，优化维护计划，减少停机时间，提高生产效率。
教育和培训：作为机械工程、信号处理、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解轴承故障诊断和振动信号分析。
此数据集特别适合用于探索轴承振动信号的特征，构建故障诊断模型，实现对轴承健康状态的准确评估。
