继前期推荐的两个公开数据集：哈工大航空发动机轴承数据集(HIT bearing dataset)北交风力发电机行星齿轮箱数据集(WT-planetary-gearbox-dataset)今天给大家推荐一个轴承故障公开数据集，该数据集有4种转速工况，9种健康状态，考虑了复合故障，诊断起来更具有挑战性。该数据集是华中科技大学沈卫明老师团队在2024年公开，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究轴承故障诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文找不到数据啦！数据集基本信息该数据集包括轴承在4种不同工况条件下的9种不同健康状态的振动信号。这些数据集是公开的，任何人都可以使用它们来验证滚动轴承的诊断算法。使用HUSTbearing数据集的出版物请引用以下论文：参考论文：Domain Generalization for Cross-Domain Fault Diagnosis: an Application-oriented Perspective and a Benchmark Study论文期刊：Reliability Engineering and System SafetyDoi：https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.109964作者：Chao Zhao(a c), Enrico Zio(b c), Weiming Shen(a)机构：a State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan 430074, Chinab MINES Paris PSL University, CRC, Sophia Antipolis, Francec Energy Department, Politecnico di Milano, Milan, Italy数据集下载：https://github.com/CHAOZHAO-1/HUSTbearing-dataset公开日期：2024年作者简介：沈卫明，(Fellow, IEEE) 1983年和1986年分别在北京交通大学获得学士和硕士学位，1996年在法国贡比涅工业大学获得博士学位。沈老师目前是华中科技大学的教授，以及加拿大西安大略大学的兼 职教授。主要研究方向为智能软件代理、无线传感器网络、物联网、大数据及其在工业中的应用。沈教授是加拿大工程院和加拿大工程学院的院士，同时也是加拿大安大略省注册工程师。上述链接若打不开，文末有百度网盘链接。目录1 实验简介1.1 轴承故障实验台1.2 测试轴承参数1.3 传感器及相关设置1.4 工况条件1.5 采样设置2 数据集细节3 数据读取与展示3.1 数据读取3.2 绘制时域图3.3 绘制频域图3.4 绘制stft时频域图4 参考文献1 实验简介1.1 轴承故障实验台轴承故障试验使用Spectra-Quest机械故障实验台进行，如图1所示。图1 HUST轴承数据集实验台实验台上从左到右依次为①速度控制器、②电机、③轴、④加速度传感器、⑤轴承和⑥数据采集卡。9种健康状态的轴承如图2所示，分别表示(1) 正常，(2) 内圈中度故障，(3) 内圈重度故障，(4) 外圈中度故障，(5) 外圈重度故障，(6) 滚动体中度故障，(7) 滚动体重度故障，(8) 外圈内圈复合中度故障，(9) 外圈内圈复合重度故障。需要注意的是，复合故障表示内圈和外圈都存在故障。所有故障都是人为预设的。图2 故障轴承照片1.2 测试轴承参数被测轴承类型为ER-16K，详细参数见表1。表1 测试轴承参数[1]ER-16K深沟球轴承的轴承故障特征频率如表2所示， 为转速，单位r/min。表2 轴承故障特征频率[2]1.3 传感器及相关设置用于数据采集的加速度传感器如图3所示，传感器模型如图4所示。具体信号采集设置如图5所示。图3 三向加速度传感器的照片图4 传感器模型图5 信号采集设置1.4 工况条件实验共设置4种不同的速度工况条件，工况条件包括:1) 65Hz (3900rpm)2) 70Hz (4200rpm)3) 75Hz (4500rpm)4) 80Hz (4800rpm)1.5 采样设置采样频率设置为25.6 kHz。如图6所示，每次采样共记录262144个数据点(即10.2s)。图6 文件描述2 数据集细节原始数据文件包括36个文件(9个健康状态乘以4个工作条件)，每个文件为Excel格式。例如，文件名“0.5X_B_65Hz”表示在65Hz工作条件下发生滚动体中度故障，其中0.5X表示中度故障。故障状态用以下代码表示：H：健康I：内圈故障O：外圈故障B：球故障C：组合故障。例如，“O_80Hz”表示在80Hz工作条件下，外圈重度故障。图7 部分文件示例3 数据读取与展示以0.5X_B_65Hz.xls数据为例，展示其时域图、频域图、stft时频域图。3.1 数据读取首先是先了解如何用python读取数据。它的格式是xls，用pd.read_csv()函数读取，但还需要再处理一下。下面定义了1个data_read()函数。## 导入包from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import rcParamsimport numpy as npimport pandas as pdimport osconfig = { "font.family": 'serif', # 衬线字体 "font.size": 14, # 相当于小四大小 "font.serif": ['SimSun'], # 宋体 "mathtext.fontset": 'stix', # matplotlib渲染数学字体时使用的字体，和Times New Roman差别不大 'axes.unicode_minus': False # 处理负号，即-号}rcParams.update(config)def data_read(file_path): """ :fun: 读取xls数据 :param file_path: 文件路径 :return df: Dataframe，五列分别为'Time', 'Speed', 'Acc_x', 'Acc_y', 'Acc_z' """ df = pd.read_csv(file_path)[17:] # 第17行开始为加速度数据 df.columns = ['Column'] # 使用 split 方法分割每行的单元格，expand=True 会将分割后的每个元素作为单独的列返回 df_split = df['Column'].str.split('\t', expand=True) # 将分割后的所有列转换为 float 类型 df_split = df_split.astype(float) # 重置索引，以便将分割后的列与原始 DataFrame 的索引对齐 df_split.reset_index(drop=True, inplace=True) # 现在 df_split 包含了分割后的五列数据 # 为这些新列设置列名 df_split.columns = ['Time', 'Speed', 'Acc_x', 'Acc_y', 'Acc_z'] return df_split file_path = r'E:\03-公开数据集\HUST-bearing-dataset\Raw data (原始数据)/0.5X_B_65Hz.xls'df = data_read(file_path)acc_z_arr= df['Acc_z'] # 选择z轴数据df图8 一个xls文件内具体内容可知，该数据为5列，分别为'Time', 'Speed', 'Acc_x', 'Acc_y', 'Acc_z'。3.2 绘制时域图选择z轴的加速度传感器数据进行展示。##========绘制时域信号图========##def plt_time_domain(arr, fs=1600, ylabel='Amp($m/s^2$)', title='原始数据时域图', img_save_path=None, x_vline=None, y_hline=None): """ :fun: 绘制时域图模板 :param arr: 输入一维数组数据 :param fs: 采样频率 :param ylabel: y轴标签 :param title: 图标题 :return: None """ import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号 font = {'family': 'Times New Roman', 'size': '20', 'color': '0.5', 'weight': 'bold'} plt.figure(figsize=(12,4)) length = len(arr) t = np.linspace(0, length/fs, length) plt.plot(t, arr, c='g') plt.xlabel('t(s)') plt.ylabel(ylabel) plt.title(title) if x_vline: plt.vlines(x=x_vline, ymin=np.min(arr), ymax=np.max(arr), linestyle='--', colors='r') if y_hline: plt.hlines(y=0.2, xmin=np.min(t), xmax=np.max(t), linestyle=':', colors='y') #===保存图片====# if img_save_path: plt.savefig(img_save_path, dpi=500, bbox_inches = 'tight') plt.show()fs = 25600file_name = r'0.5X_B_65Hz.xls'##=====绘制时域数据====##time_img_save_path = file_path.replace('.xls', '时域_.png')plt_time_domain(acc_z_arr, fs=fs, title=file_name, img_save_path=time_img_save_path)共10.2s的数据，单位 。3.3 绘制频域图##========绘制频域信号图========##def plt_fft_img(arr, fs, ylabel='Amp(mg)', title='频域图', img_save_path=None, vline=None, hline=None, xlim=None): """ :fun: 绘制频域图模板 :param arr: 输入一维时域数组数据 :param fs: 采样频率 :param ylabel: y轴标签 :param title: 图标题 :return: None """ # 计算频域幅值 length = len(arr) t = np.linspace(0, length/fs, length) fft_result = np.fft.fft(arr) fft_freq= np.fft.fftfreq(len(arr), d=t[1]-t[0]) # FFT频率 fft_amp= 2*np.abs(fft_result)/len(t) # FFT幅值 # 绘制频域图 plt.figure(figsize=(12,4)) plt.title(title) plt.plot(fft_freq[0: int(len(t)/2)], fft_amp[0: int(len(t)/2)], label='Frequency Spectrum', color='b') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('幅值') plt.legend() if vline: plt.vlines(x=vline, ymin=np.min(fft_amp), ymax=np.max(fft_amp), linestyle='--', colors='r') if hline: plt.hlines(y=hline, xmin=np.min(fft_freq), xmax=np.max(fft_freq), linestyle=':', colors='y') #===保存图片====# if img_save_path: plt.savefig(img_save_path, dpi=500, bbox_inches = 'tight') if xlim: # 图片横坐标是否设置xlim plt.xlim(0, xlim) plt.tight_layout() plt.show()fs = 25600file_name = r'0.5X_B_65Hz.xls'##=====绘制频域数据====##fft_img_save_path = file_path.replace('.xls', '频域_.png')plt_fft_img(acc_z_arr, fs=fs, title=file_name, img_save_path=fft_img_save_path)可见明显的主频及倍频。3.4 绘制stft时频域图def plt_stft_img(arr, fs, ylabel='Amp(mg)', title='频域图', img_save_path=None, vline=None, hline=None, xlim=None): """ :fun: 绘制stft时频域图模板 :param arr: 输入一维时域数组数据 :param fs: 采样频率 :param ylabel: y轴标签 :param title: 图标题 :return: None """ import scipy.signal as signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt f, t, nd = signal.stft(arr, fs=fs, window='hann', nperseg=128, noverlap=64,nfft=None, detrend=False, return_onesided=True, boundary='odd', padded=False, axis=-1) # fs:时间序列的采样频率, nperseg:每个段的长度，默认为256(2^n) noverlap:段之间重叠的点数。如果没有则noverlap=nperseg/2 #window ：字符串或元组或数组，可选需要使用的窗。 # #如果window是一个字符串或元组，则传递给它window是数组类型，直接以其为窗，其长度必须是nperseg。 # 常用的窗函数有boxcar，triang，hamming， hann等，默认为Hann窗。 #nfft ：int，可选。如果需要零填充FFT，则为使用FFT的长度。如果为 None，则FFT长度为nperseg。默认为无 # detrend ：str或function或False，可选 # 指定如何去除每个段的趋势。如果类型参数传递给False，则不进行去除趋势。默认为False。 # return_onesided ：bool，可选 # 如果为True，则返回实际数据的单侧频谱。如果 False返回双侧频谱。默认为 True。请注意，对于复杂数据，始终返回双侧频谱。 # boundary ：str或None，可选 # 指定输入信号是否在两端扩展，以及如何生成新值，以使第一个窗口段在第一个输入点上居中。 # 这具有当所采用的窗函数从零开始时能够重建第一输入点的益处。 # 有效选项是['even', 'odd', 'constant', 'zeros', None]. # 默认为‘zeros’,对于补零操作[1, 2, 3, 4]变成[0, 1, 2, 3, 4, 0] 当nperseg=3. # padded：bool，可选 # 指定输入信号在末尾是否填充零以使信号精确地拟合为整数个窗口段，以便所有信号都包含在输出中。默认为True。 # 填充发生在边界扩展之后，如果边界不是None，则填充为True，默认情况下也是如此。 # axis ：int，可选 # 绘制STFT时频域图 plt.figure(figsize=(12,4)) plt.pcolormesh(t, f, np.abs(nd), vmin = np.min(np.abs(nd)), vmax = np.max(np.abs(nd))) plt.title(title) plt.xlabel('时间（t）') plt.ylabel('频率 (Hz)') if vline: plt.vlines(x=vline, ymin=np.min(fft_amp), ymax=np.max(fft_amp), linestyle='--', colors='r') if hline: plt.hlines(y=hline, xmin=np.min(fft_freq), xmax=np.max(fft_freq), linestyle=':', colors='y') #===保存图片====# if img_save_path: plt.savefig(img_save_path, dpi=500, bbox_inches = 'tight') if xlim: # 图片横坐标是否设置xlim plt.xlim(0, xlim) plt.tight_layout() plt.show()fs = 25600file_name = r'0.5X_B_65Hz.xls'##=====绘制STFT时频域数据====##stft_img_save_path = file_path.replace('.xls', '时频域_.png') plt_stft_img(acc_z_arr, fs=fs, img_save_path=stft_img_save_path)与fft频域图一致，频率主要集中在低频(0-1000Hz)。4 参考文献[1] Luo W, Yan C, Yang J, et al. Vibration response of defect-ball-defect of rolling bearing with compound defects on both inner and outer races[C]//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2021, 1207(1): 012006.[2] Mishra C, Samantaray A K, Chakraborty G. Ball bearing defect models: A study of simulated and experimental fault signatures[J]. Journal of Sound and Vibration, 2017, 400: 86-112.来源：故障诊断与python学习