凯斯西储大学轴承数据集是一个广泛应用于轴承故障诊断领域的基准数据集，由美国凯斯西储大学的Bearing Data Center提供。这个数据集包含了正常工况下的轴承数据以及不同类型的轴承故障数据，如内圈故障、外圈故障和滚动体故障。 该数据集的特点是具有较高的信噪比，有利于提取故障特征。数据采集过程中，通过在轴承的驱动端和风扇端安装加速度计来记录轴承的振动信号。对于每种故障类型，都会记录轴承的振动信号，以便后续进行故障诊断研究。 该数据集的结构包括不同的文件夹，每个文件夹代表一种特定的故障类型或工况。例如，CRWU文件夹包含了基座端健康数据Normal Baseline和其他12k.../48k...文件夹下的数据，这些数据都包括了多个点布设传感器采集数据信息的序列。前三个文件夹主要包括三个子文件夹：Ball（滚珠圈的振动数据）、Inner Race（内圈的振动数据）和Outer Race（外圈的振动数据）。每个故障部位的子文件夹包括多个级别的故障，7/14/21/28分别表示故障直径7密耳（定义为故障等级1），故障直径14密耳（定义为故障等级2），依次类推。每个故障等级下，根据不同的电机负载情况，划分了0/1/2/3等多种负载情况下的数据。 为了提高整个训练数据的泛化能力，使得获取的数据对整个数据集都有较好的适应性，建议将这三类数据合并起来，都纳入样本数据，可以采用shuffle和batch实现打散重组。 总之，凯斯西储大学轴承数据集为轴承故障诊断领域的研究提供了宝贵的数据资源，有助于研究人员深入研究和探索轴承故障的原因和规律。