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做故障诊断的必要物质基础之一就是数据。数据来源主要有三方面：
一、自己根据科研需求定制试验台。可以联系专门的试验台定制厂商，其特点是价格昂贵，一般3w以上。
图源：朝坤测试
二、与企业合作，企业提供数据。这样的机会在研究生阶段会比较少。
三、公开数据集。幸运的是，现在很多致力于做故障诊断的高校或企业，通过公开共享实验数据，大家一起研究。
注明：
此处分享目前均为开源数据集，数据来自高校或企业，本文只做数据获取途径整理，版权归开源提供方所有。如果您的研究中使用了数据集，请按照版权方要求作出相应说明和引用！
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本开源数据集保持更新。星标是比较通用的数据集。
记住各数据集实验台装置图片，看论文可以很快判断采用了哪个数据集。
☆1、CWRU(美国-凯斯西储大学-轴承数据集):
https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/download-data-file/
由美国凯斯西储大学完成试验，是当前轴承振动信号处理、故障诊断方面论文使用最为广泛的标准数据集。故障特征明显，可参考的文献资料多。可以作为方法的基础检验数据集。
☆2、MFPT(机械故障预防技术学会-轴承数据集):
https://mfpt.org/fault-data-sets/
由美国机械故障预防技术学会提供，NRG Systems总工程师Eric Bechhoefer博士代表MFPT组装和准备数据，已提供轴承故障数据集以促进轴承分析的研究。该数据集包括来自轴承试验台的数据:
正常轴承数据
不同载荷下的外圈故障数据
不同载荷下的内圈故障数据
以及三个真实故障案例数据
☆3、PU(德国-帕德博恩大学-轴承数据集):
由德国帕德博恩大学 Christian Lessmeier,Enge-Rosenblatt, Bayer,& Zimmer, 于2014年设计完成实验。
☆4、XJTU-SY(中国-西安交通大学大学-轴承故障数据集)：
http://biaowang.tech/xjtu-sy-bearing-datasets/
由西安交通大学雷亚国课题组王彪博士整理。为轴承寿命退化数据。
☆5、PHM2012(法国-FEMTO轴承退化数据集)：
https://github.com/wkzs111/phm-ieee-2012-data-challenge-dataset
由FEMTO-ST研究所建立的PHM IEEE 2012数据挑战期间使用的数据集。
☆6、IMS(美国-辛辛那提大学-轴承退化数据集)：https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repositor
由美国辛辛那提大学李杰教授团队分享。
7、SEU(中国-东南大学-齿轮箱数据集)：https://github.com/cathysiyu/Mechanical-datasets
8、UOC(齿轮故障数据集):
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.6127874.v1
9、JNU(中国-江南大学-轴承数据集)：
http://mad-net.org:8765/explore.html?t=0.5831516555847212
Mad-Net！Mad-Net全称Manufacturing Data Net，是一个致力于为全世界的研究人员提供机械数据的公共平台
参考文献资料：
[1] Zhao Z, Li T, Wu J, et al. Deep learning algorithms for rotating machinery intelligent diagnosis: An open source benchmark study[J]. ISA transactions, 2020, 107: 224-255.
[2] https://githubmemory.com/repo/diegotheairwolf/Rotating-machine-fault-data-set#Rotating-machine-fault-data-set
[3] 各数据集开源方网站
