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西安交大-昇阳科技联合实验室发布轴承加速寿命实验数据，助力您的PHM研究随着工业产业的转型升级，现代机械装备正朝着高性能、高精度和高效率方向发展。为了保证装备安全可靠地运行，降低维护成本，提升经济效益，预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）技术已经获得了越来越多企业的重视和应用，也成为机械、信息等多个学科领域的研究热点。然而，长期以来，PHM技术的研究一直饱受验证数据（实验数据或工业数据）不足的困扰，导致研究者们无法开展更加全面而深入的研究。
数据困局在剩余寿命预测研究中更为突出。一方面，由于实际工业生产中装备服役时间长，故全寿命周期监测数据难以获取。此外，出于商业或保密考虑，企业一般不会对外公开其所存储的监测数据；另一方面，搭建装备的加速退化实验平台往往需要投入大量的人力和资金，且通过实验获取足够的装备退化样本也需要大量的时间和精力，这无疑增加了PHM技术研究的门槛。
多年来，西安交通大学雷亚国教授课题组一直致力于机械装备PHM技术的研究，并取得了一系列成果（详见http://gr.xjtu.edu.cn/web/yaguolei），其研究方向涵盖研究方向涵盖机械系统动态建模、机械信号处理与分析、大数据下智能故障诊断、剩余寿命预测与维护决策等多个方面。近年来，课题组注重工程应用，加强校企联合，与浙江长兴昇阳科技有限公司（昇阳科技，https://www.sumyoungtech.com.cn）成立了“机械装备健康监测联合实验室”。为了助力学者们在PHM技术的研究中取得更好更多的研究成果，联合实验室公开发布了其最新获取的滚动轴承加速寿命实验数据，即XJTU-SY轴承数据集。此次公开发布的数据包含了15个滚动轴承的全寿命周期振动信号，且明确标注了每个轴承的失效部件。感兴趣的研究者可以通过文中链接下载数据，也欢迎大家转发推荐给更多的国内外PHM研究者。
XJTU-SY轴承数据集 本次实验所用的轴承加速退化测试平台由联合实验室设计，昇阳科技制造。该平台可以开展各类滚动轴承或滑动轴承的加速退化实验，获取轴承的全寿命周期监测数据。本次实验对象为LDK UER204滚动轴承，共设计了三类实验工况（35Hz12kN/37.5Hz11kN/40Hz10kN），每类工况下各测试5个轴承。
测试轴承的失效部件涵盖了外圈、内圈、保持架和滚动体，故障类型有外圈磨损、外圈裂损、内圈磨损、保持架断裂等。值得注意的是，XJTU-SY轴承数据集中的振动信号既有缓慢退化的，又有突然失效的。若想一探究竟，赶快下载数据分析吧！
下载链接
1) Google Drive: https://drive.google.com/open?id=1_ycmG46PARiykt82ShfnFfyQsaXv3_VK
2) Dropbox: https://www.dropbox.com/sh/x8vvc0nloc4hk6m/AAASX-nna0VnTkUxQZDL3Upda?dl=1
3) MediaFire: http://www.mediafire.com/folder/m3sij67rizpb4/XJTU-SY_Bearing_Datasets
4) MEGA: https://mega.nz/#F!H7pnGKBK!PR8qUShaLlJjwrPf3SlBjw
5)Baidu Netdisk: https://pan.baidu.com/s/1OaY82azTXHBwjiCjA_jRcw
问题反馈
如果您在下载或使用数据过程中遇到任何问题，请及时联系数据发布者。 王 彪： wangbiaoxjtu@outlook.com 雷亚国教授： yaguolei@mail.xjtu.edu.cn
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发表于 2019-3-11 14:35
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