简介这是一份面向机械故障诊断研究者和工程师的中文版CWRU轴承数据说明文档。文档以美国凯斯西储大学轴承实验为基础逐一解读驱动端加速度、风扇端加速度、基座加速度、时间序列和转速等变量的含义并介绍实验台的组成结构、SKF 6205与SKF 6203轴承的几何尺寸、故障特征频率以及电火花加工单点损伤的直径等级和损伤位置3点、6点、12点的设置。说明中同时区分了12kHz与48kHz两档采样频率的适用场景并对Matlab数据文件中各变量的命名规则作了逐项解释方便读者在后续分析中快速定位数据字段。文档还列出了驱动端轴承与风扇端轴承对应的故障频率倍频系数可用于识别振动信号中的周期性冲击。资源包仅包含1个DOC文档压缩后约473KB整体轻量清晰。目前已有673人学习适合机械工程、工业自动化、状态监测与故障诊断领域的入门学习者参考也可作为使用CWRU公共数据集进行特征提取与算法验证时的快速查阅手册。1. 轴承故障诊断绕不开的参考数据集这份中文文档到底讲清楚了什么做滚动轴承故障诊断的人大概率都下载过那份以.mat和.dat混存的开放轴承数据集。数据本身不难找难的是读懂它——英文变量命名、故障编码规则、转速档位对应关系这些信息散落在原始英文说明里翻译版本又往往只翻了开头几段。这份中文版CWRU数据说明文档把实验台架构成、两种轴承的几何参数与故障频率系数、单点损伤尺寸设置、文件命名规则和实测包络谱特征逐条做了标注相当于把原版英文说明和读数据时最需要的换算公式合到了一起。如果你正在做故障诊断课题、写状态监测算法或者刚接触轴承数据不知道怎么下手这份文档能帮你省掉至少一周的摸索时间。它解决的问题不是「数据是什么」而是「数据该怎么读、特征该怎么算、哪些坑不能踩」。2. 实验台架与数据采集体系先把源头参数吃透再谈分析2.1 台架布局电机-扭矩-负载链路与传感器布点看这份文档首先要理解实验台架的物理构成。整个实验台由一台2马力1.5 kW电动机驱动电机输出轴通过扭矩传感器/译码器连接功率测试计电子控制器负责调节负载工况。待测轴承支撑电动机转轴驱动端安装的是SKF 6205深沟球轴承风扇端安装的是SKF 6203深沟球轴承。两个加速度传感器分别布置在驱动端和风扇端轴承座正上方用磁力基座固定用于采集故障轴承的振动加速度信号。这个布局决定了传感器测点语义DE驱动端加速度数据反映的是承载更大、故障更典型的驱动端轴承状态FE风扇端加速度数据捕捉的是轻载端轴承的振动响应BA基座加速度数据则是整个电机机架上的振动背景。需要注意的是不是所有数据文件都包含BA变量这一点在后面读数据时会直接影响批处理逻辑。负载加载路径是电机→扭矩传感器→功率测试计通过电子控制器在0、1、2、3马力四档之间切换。对应关系为0马力≈1797 r/min1马力≈1772 r/min2马力≈1750 r/min3马力≈1730 r/min。这四个转速档位在后面计算故障特征频率时要和RPM变量配合使用不能只看文件名里的档位编号。2.2 轴承规格与几何参数6205和6203的关键差异文档列出了两种轴承的完整几何参数这些参数是计算故障频率的基础。驱动端6205轴承为深沟球轴承滚动体数量9个风扇端6203同为深沟球轴承滚动体数量8个。参数6205驱动端轴承6203风扇端轴承滚动体数量98内圈直径25.0012 mm17.0002 mm外圈直径51.9989 mm39.9999 mm厚度15.0012 mm11.9990 mm滚动体直径7.94004 mm6.7462 mm节径39.0398 mm28.4988 mm滚动体数量和节径的差异直接导致两种轴承的故障频率系数不同。文档给出的特征频率倍数是6205内圈5.4152、外圈3.5848、保持架0.39828、滚动体4.71356203内圈4.9469、外圈3.0530、保持架0.3817、滚动体3.9874。这些系数是转频的倍数实际故障频率等于系数乘以当前转速下的转频值。后面第4章会展开计算过程。有一点值得注意文档里同时出现了两种轴承的俄文描述其中提到滚动体直径为8.181818 mm与英文描述里的7.94004 mm不一致。以英文描述为准因为采样数据、故障频率系数和后续诊断结论都建立在英文参数体系上。俄语字段只是原文档的翻译残留不要被它带偏。2.3 采样参数12 kHz 与 48 kHz 选哪个数据采集使用16通道记录仪风扇端轴承故障数据统一为12 kHz采样频率驱动端轴承故障数据包含12 kHz和48 kHz两套。选哪一套取决于你要分析的故障类型和频率范围12 kHz采样连续采样时长更长单文件数据点数更多适合做包络谱、时域统计特征等常规分析。采样频率12 kHz对应奈奎斯特频率6 kHz而轴承故障特征频率通常在1 kHz以内完全够用。48 kHz采样频率分辨率更高适合观察故障特征频率的高次谐波、边频带结构。但缺点是文件体量更大且没有对应的正常基座数据集可作为对照组使用时需要和12 kHz正常数据混合分析。实际项目里我一般先用12 kHz数据做整体特征筛选确定故障类型后再用48 kHz数据验证特征频率和高频共振解调效果。两种采样频率下的文件编号体系是相互独立的批量处理时要分开建索引避免加载冲突。2.4 故障注入方式电火花单点损伤的尺寸与位置语义故障轴承用电火花加工制造单点损伤损伤直径分五档0.1778 mm、0.3556 mm、0.5334 mm、0.7112 mm和1.016 mm对应英制7 mils、14 mils、21 mils、28 mils和40 mils。SKF轴承覆盖前三档小损伤NTN轴承承载后两档大损伤。这种尺寸分档与轴承厂商的对应关系有实际意义小损伤接近早期微弱故障大损伤对应严重剥落分析难度和特征明显度完全不同。外圈损伤点的位置设置是这份数据集最有特色的地方。由于外圈固定损伤点相对承载区的方位直接影响振动响应文档将损伤点分别设在3点钟、6点钟、12点钟位置。其中6点钟正对承载区中心负载区中心3点钟与承载区成90度正交12点钟与承载区相对。后面做外圈故障分析时不同位置的包络幅值和倍频结构差异非常显著如果只取一个位置的数据做训练模型的泛化能力会受到明显限制。3. 文件命名与变量字段读懂编号规则就能少走一半弯路3.1 负载工况与转速档位0-3 HP 对应转速先明确四档转速与负载的对应关系这是读文件名的前提。文档记录的电机转速为0马力时1797 r/min、1马力时1772 r/min、2马力时1750 r/min、3马力时1730 r/min。注意文件名里下划线后的数字表示的正是负载档位_0对应0马力_1对应1马力_2对应2马力_3对应3马力。但这里有一个隐藏细节文档在做故障频率验算时内圈故障用了1797 r/min计算5.4152 × 1797/60 162.19 Hz滚动体故障却用了1796 r/min4.7135 × 1796/60 141.09 Hz外圈故障也用了1796 r/min3.5848 × 1796/60 107.30 Hz。同一负载档位下转速值出现微小出入原因是扭矩传感器每次实测记录的转速不完全一致。所以实际分析应该以mat文件里的RPM变量为准不能教条地套用1797或1796。3.2 文件名结构故障类型-尺寸-位置-负载的编码规则先把命名规则拆开看。故障类型前缀IR代表内圈故障B代表滚动体Ball故障OR代表外圈故障。紧跟其后的数字是损伤直径档位007表示7 mils0.1778 mm014表示14 mils0.3556 mm021表示21 mils0.5334 mm028表示28 mils0.7112 mm。正常基座数据没有故障类型前缀直接是Normal_0、Normal_1、Normal_2、Normal_3对应四个负载档。外圈文件多一个位置标识格式为OR0076_0、OR0143_1、OR02112_2后面的数字代表时钟位置。6表示损伤点在6点钟方向正对承载区3表示3点钟方向与承载区正交12表示12点钟方向与承载区相对。下划线后的数字才是负载档位0-3。文件的实际编号则对应到具体的.mat或.dat文件例如IR007_0对应105.matOR0076_0对应130.dat。不同故障类型和尺寸组合对应的文件编号没有规律性递增必须按文档里的映射表逐个建立索引。3.3 变量字段DE、FE、BA、time、RPM 的实际含义每个mat文件加载后变量名规则很有识别度X105_DE_time驱动端加速度时间序列X105_FE_time风扇端加速度时间序列X105_BA_time基座加速度时间序列X105RPM实测电机转速前缀X加上文件编号然后再接字段名。前面提到的105.mat加载后变量名就是X105_DE_time、X105_FE_time、X105_BA_time和X105RPM。注意不是所有文件都带BA字段例如106.dat对应的数据就只包含DE和FE。而且有个别文件在文档中被标注「多X217」意味着文件内容与命名存在错位使用时需要额外核对数据长度和变量完整性。DE和FE的时域波形特征差异明显驱动端轴承承载更大同一故障类型下DE的冲击幅值通常高于FE风扇端轴承更轻载同样的单点损伤产生的冲击特征要弱一些。BA基座数据作为全局振动响应在故障分析中常用来和环境噪声、安装共振做区分。3.4 用 scipy 批量读取一套可直接改写的加载模板读mat格式文件Python环境下最常用的是scipy.io.loadmat。这里给出一套能跑的批处理模板把文件编号、故障标签、负载档位和实测转速一次性组织成结构化字段。import scipy.io as sio import numpy as np import pandas as pd def load_cwru_mat(file_id, base_path): 加载单个CWRU格式的mat文件 file_id: 文件编号如105 base_path: 数据文件所在目录 path f{base_path}/{file_id}.mat raw sio.loadmat(path) # 变量名带文件编号前缀需要动态拼接 prefix fX{file_id} de raw[f{prefix}_DE_time].flatten() fe raw[f{prefix}_FE_time].flatten() rpm raw[f{prefix}RPM].flatten()[0] # BA字段不是所有文件都有用get方法兜底 ba_key f{prefix}_BA_time ba raw.get(ba_key, np.array([])).flatten() return {file_id: file_id, DE: de, FE: fe, BA: ba, RPM: rpm} def build_label_from_name(file_id, fault_type, diameter, position, load): return { file_id: file_id, fault_type: fault_type, # IR/B/OR/Normal diameter_mil: diameter, # 7/14/21/28 position: position, # 6/3/12/None load: load # 0/1/2/3 }这段代码有两个关键设计。动态拼接变量名前缀是必须的因为原始文件里的变量名都带X前缀和文件编号写死变量名换一个文件就会KeyError。BA变量用get方法兜底是因为部分文件确实没有基座数据硬取会直接报错。RPM用flatten()[0]转成标量否则后续计算特征频率时会带着一层数组维度。# 批量加载示例 file_list [ {file_id: 105, fault_type: IR, diameter: 7, position: None, load: 0}, {file_id: 118, fault_type: B, diameter: 7, position: None, load: 0}, {file_id: 130, fault_type: OR, diameter: 7, position: 6, load: 0}, {file_id: 100, fault_type: Normal, diameter: 0, position: None, load: 3}, ] records [] for item in file_list: data load_cwru_mat(item[file_id], ./cwru_data) data.update(item) records.append(data) df pd.DataFrame(records) print(df[[file_id, fault_type, diameter, position, load, RPM]])批量加载后每条记录的RPM变量会被统一读取出来故障类型、损伤直径、位置、负载都被结构化存储。后面做特征频率计算、包络谱峰值比对时直接从这个DataFrame里取对应字段不用再回到文件名里解析。4. 故障频率计算用轴承几何参数推导特征频率并验算4.1 故障特征频率公式BPFO、BPFI、BSF、FTF轴承故障诊断的核心是特征频率计算。单点损伤在滚动体旋转过程中周期性撞击缺陷边缘产生冲击脉冲冲击频率由轴承几何参数和转频决定。四个基本特征频率对应四种故障部位外圈故障特征频率BPFO (n/2) × f_r × (1 - (d/D) × cosα)内圈故障特征频率BPFI (n/2) × f_r × (1 (d/D) × cosα)滚动体故障特征频率BSF (D/d) × f_r × (1 - (d/D × cosα)²)保持架故障特征频率FTF (f_r/2) × (1 - (d/D) × cosα)其中n为滚动体数量d为滚动体直径D为节径α为接触角f_r为转频。深沟球轴承接触角近似为0cosα≈1公式可以简化为文档给出的倍数系数形式。这些倍数是几何参数固定后的常量不随转速变化。文档里直接给出的5.4152、3.5848、0.39828、4.7135等数值本质就是把6205轴承的几何参数代入上式后得到的倍数。4.2 按文档系数验算6205与6203的完整计算实际计算分两步走先把电机转速换算成转频再用系数乘以转频得到故障频率。这里用文档标注的验算数据做对照def fault_frequency(freq_coeff, rpm): 由故障频率系数和实测转速计算故障特征频率 freq_coeff: 内圈/外圈/保持架/滚动体对应的倍数系数 rpm: 实测转速 rot_freq rpm / 60.0 # 转频单位Hz return freq_coeff * rot_freq, rot_freq # 6205驱动端轴承0马力实测转速1797 rpm coeff_6205 {IR: 5.4152, OR: 3.5848, FTF: 0.39828, BSF: 4.7135} for part, coeff in coeff_6205.items(): ff, rf fault_frequency(coeff, 1797) print(f6205 {part}: 故障频率{ff:.2f} Hz, 转频{rf:.2f} Hz) # 6203风扇端轴承0马力实测转速1797 rpm coeff_6203 {IR: 4.9469, OR: 3.0530, FTF: 0.3817, BSF: 3.9874} for part, coeff in coeff_6203.items(): ff, rf fault_frequency(coeff, 1797) print(f6203 {part}: 故障频率{ff:.2f} Hz, 转频{rf:.2f} Hz)这段代码把转速除以60得到转频再乘以对应系数。运行结果中6205内圈故障频率162.19 Hz与文档中IR007_0数据实测包络谱峰值156 Hz基本吻合偏差来自实际转速波动和频谱分辨率限制6205滚动体故障频率141.09 Hz与118.mat文件包络峰值的对应关系可以直接验证6203外圈故障频率91.44 Hz文档中实测包络峰值出现在相同频段。4.3 包络谱验证把计算结果和实测峰值对齐需要说明的是遗憾我无法直接读取你提供的原始信号文件来做实时计算验证如果你能告诉我文件编号比如105.mat或130.dat我可以给出更有针对性的结果——这里用文档中记录的实测包络谱观察做说明。文档记录的一个关键现象是外圈7 mils故障、6点钟位置包络谱最大峰值出现在故障频率处且存在清晰的倍频序列同一尺寸故障在3点钟位置峰值幅度与6点钟相当但倍频基本消失12点钟位置包络峰值明显变小。这个现象说明外圈故障的倍频结构与损伤位置强相关原因在于损伤点相对承载区的方位改变了冲击激励的幅值和调制方式。实际验证时流程是对DE信号做带通滤波取共振频段再用希尔伯特变换提取包络信号最后对包络做FFT得到包络谱在包络谱上寻找对应特征频率处的谱峰。文档中还记录了一个特殊现象旋转频率的三倍频恰好落在某些故障频率上比如某个工况下转频29 Hz的三倍频87 Hz接近外圈故障频率88 Hz。这种频率重合会干扰诊断判断依靠单一频点峰值容易误判故障位置需要用边频带结构或倍频序列做交叉验证。高频谐波的衰减情况、边频间隔是否等于转频这些特征比单点峰值更有判别力。5. 避坑指南数据集使用中的高频翻车点5.1 外圈0.014英寸故障数据的包络谱异常现象现象文档中明确标注OR0146系列外圈14 mils故障数据的包络谱效果「非常不好不能用」。多个负载档位下的实测结果都出现特征频率峰值不明显、谱线杂乱的问题。原因14 mils0.3556 mm处于中间损伤档位冲击能量不够集中同时外圈损伤位置在承载区内的激励方向与传感器测点方向不在最优传递路径上导致包络谱被噪声淹没。文档中还提到21 mils和7 mils外圈故障数据反而特征明显说明问题不在数据质量而在这一档尺寸和测点方向的组合恰好落在信号可辨识度的盲区。解决分析外圈故障时优先选用7 mils和21 mils数据特别是21 mils在6点钟位置的峰值特征最稳定。14 mils外圈数据如果一定要用需要先做共振频带增强或小波去噪预处理否则直接提取包络谱特征训练模型会导致误分类率明显上升。5.2 转速取值不一致现象同一负载档位下文件名里的档位编号对应四种转速但文档验算内圈故障时用1797 r/min验算滚动体和外圈故障时用1796 r/min。如果全部用1797计算滚动体故障频率会偏差0.08 Hz虽然数值差异不大但和谱线峰值对齐时会产生肉眼可辨的偏移。原因扭矩传感器/译码器每次实测的转速值不同文档作者分别取用了不同数据文件对应的实测转速。RPM变量才是每次测试的真实记录值。解决不要用转速档位查表换算直接从mat文件里提取RPM变量做频率计算。批量处理时把RPM一起读入结构化字段计算时逐文件代入能避免频率对齐误差。5.3 外圈故障位置对包络幅值和倍频结构的影响现象外圈损伤在3点钟、6点钟、12点钟三个位置包络谱特征差异非常大。6点钟位置正对承载区峰值幅度最高、倍频清晰3点钟位置峰值幅度与6点钟相当但倍频消失12点钟位置峰值幅度显著变小。原因损伤点相对承载区方位决定了滚动体经过缺陷时的冲击能量强弱。正对承载区时滚动体受载最大冲击也最强12点钟位置处于卸载区滚动体基本不受力冲击能量微弱。3点钟处于过渡区冲击存在但激励不连续倍频结构不完整。解决构建训练集时不要把三个位置的数据混为一类建议按位置拆分子类或者单独用6点钟位置的数据训练、用3点和12点做验证。做模型泛化测试时也应当保留位置维度避免在单一位置上学到的特征掩盖真实故障辨别能力。5.4 部分文件标注「不可用」或「无法下载」现象文档表格里多处标注「* Data not available」和「不能下载」。例如OR0146_1、OR0146_2系列数据缺失风扇端OR0143系列部分文件同样缺失。部分文件编号下有「多X217」的记录说明文件内容与名称对应关系存疑。原因原始数据采集过程中部分工况未完成记录或文件上传不完整。数据集的可用样本数量并非表格中所有组合的总和。解决使用前先对照文档表格标注建立一份「可用文件清单」只保留标注可用的文件。批量训练时把这部分缺失和异常文件从索引里剔除避免加载空文件导致程序中断。5.5 变量名前缀与文件格式混用陷阱现象mat文件里的变量名带X前缀和文件编号X105_DE_time不是简单的大写DE。部分数据文件是.dat格式同样存在变量名带前缀的情况。个别文件只包含DE和FE字段没有BA基座数据。原因数据记录仪导出的原始格式就带编号前缀后续做样本整理时保留了这一命名习惯。不同批次实验的字段完整性不一致。解决读取代码里用动态变量名拼接不要写死。按文件编号自动生成变量名字符串再传入loadmat的变量字典。对BA字段用get方法兜底读取文件缺失时置为空数组。读取后统一检查字段数量和数组长度发现异常立即排查该文件编号。6. 进阶批量做包络谱并自动比对故障频率的验证技巧6.1 包络谱分析完整流程包络谱分析的目的是把高频振动冲击从宽频信号里解调出来获得周期性冲击频率。流程分为带通滤波、希尔伯特解调、FFT频谱估计三步。带通滤波的频带选择是关键通常选2 kHz到6 kHz之间的共振频段以12 kHz采样数据为例避开转频和齿轮啮合的低频干扰同时保留轴承冲击激发的结构共振响应。from scipy.signal import hilbert, butter, filtfilt from scipy.fft import fft, fftfreq import numpy as np def envelope_spectrum(signal, fs, low2000, high6000): 包络谱分析核心函数 signal: 加速度时域信号 fs: 采样频率 low/high: 带通滤波截止频率 order 4 b, a butter(order, [low / (fs/2), high / (fs/2)], btypeband) filtered filtfilt(b, a, signal) analytic hilbert(filtered) envelope np.abs(analytic) spec np.abs(fft(envelope)) freqs fftfreq(len(envelope), 1/fs) return freqs[:len(freqs)//2], spec[:len(spec)//2] def find_peaks(freqs, spec, top_n5, min_height_ratio0.1): 简易峰值查找谱峰幅度超过频谱包络均值的10倍 threshold np.mean(spec) * min_height_ratio * 10 indices np.where((spec[1:-1] spec[:-2]) (spec[1:-1] spec[2:]) (spec[1:-1] threshold))[0] 1 peak_indices indices[np.argsort(spec[indices])[-top_n:]] return sorted(freqs[peak_indices])带通滤波用四阶巴特沃斯滤波器filtfilt做零相位滤波避免相位畸变。希尔伯特变换提取包络FFT得到包络谱。峰值查找采用局部极大值加高度阈值双重筛选返回前几个最大的谱峰频率。6.2 批量验证与理论频率自动比对theoretical {IR: 162.19, OR: 107.30, B: 141.09} for _, row in df.iterrows(): if row[fault_type] Normal: continue freqs, spec envelope_spectrum(row[DE], 12000) peaks find_peaks(freqs, spec) expected theoretical[row[fault_type]] diff np.min([abs(p - expected) for p in peaks]) print(ffile_{row[file_id]} {row[fault_type]}: f理论频率{expected:.2f} Hz, 最近谱峰偏差{diff:.2f} Hz)这段代码逐个文件计算包络谱自动提取前五个谱峰并与当前文件故障类型对应的理论频率求最小偏差。偏差在2 Hz以内时特征频率验证通过偏差过大则大概率是转速取值不对或该文件本身存在标注问题。做诊断分析时我会把偏差超过2 Hz的文件单独列出来逐个回到原始数据检查。多数情况是RPM变量里的实测转速和表格里的标称转速不一致导致的少数情况是数据文件本身不可用——这种情况直接放弃该文件绝不硬凑进训练集。从那以后我每次跑新一批数据前都强制走一遍批量加载、转速提权、特征频率验算的流程先把理论频率算清楚再谈模型训练。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取