CHAOZHAO-1/HUSTbearing-dataset

📊 Bộ dữ liệu trục cảm biến HUST — 9 trạng thái, 11 điều kiện, 99 tệp mở miễn phí

Bộ dữ liệu này chứa tín hiệu rung từ 9 trạng thái sức khỏe trục cảm biến khác nhau dưới 11 điều kiện hoạt động, công khai để nghiên cứu chẩn đoán sự cố trục cuộn.

Dự án HUSTbearing-dataset do nhóm nghiên cứu phát hành, cung cấp bộ dữ liệu sự cố trục cảm biến được thu thập thực tế từ phòng thí nghiệm. Dữ liệu được thu thập bằng thiết bị Spectra-Quest Mechanical Fault Simulator, bao gồm cả trạng thái bình thường và các dạng lỗi khác nhau như lỗi vòng trong, vòng ngoài, quả cân, và kết hợp đa lỗi. Mỗi tệp dữ liệu ghi lại 262.144 điểm mẫu với tần số lấy mẫu 25.6 kHz.

✨ Điểm nổi bật

• 9 trạng thái sức khỏe: bình thường, lỗi vòng trong/n ngoài nhẹ/nặng, lỗi quả cân nhẹ/nặng, lỗi kết hợp nhẹ/nặng
• 11 điều kiện hoạt động: từ 20 Hz đến 80 Hz, kèm chế độ tốc độ thay đổi 0-40-0 Hz
• 99 tệp dữ liệu: định dạng Excel, dễ nhập vào hệ thống phân tích
• Tần số lấy mẫu 25.6 kHz: mỗi lần ghi 262.144 điểm (10.2 giây)
• Kích thước lỗi rõ ràng: vòng trong/ngoài 0.15 mm (nhẹ) / 0.3 mm (nặng), quả cân 0.25 mm / 0.5 mm
• Trục cảm biến ER-16K: thông số kỹ thuật đầy đủ trong tài liệu
• Miễn phí và công khai: tải từ Google Drive hoặc Quark Net
• Yêu cầu trích dẫn: dùng kèm theo nghiên cứu phải trích dẫn công trình của Chao Zhao, Enrico Zio và Weiming Shen (2024)

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác với các bộ dữ liệu mẫu tính toán, HUSTbearing được thu thập thực tế từ bộ truyền động thực sự với cảm biến gia tốc. Đặc biệt, bộ dữ liệu bao gồm cả trường hợp tốc độ thay đổi (0-40-0 Hz), phản ánh thực tế cầm chắc trong vận hành công nghiệp — nơi tốc độ thường không cố định. Đây là tài nguyên hữu ích cho việc huấn luyện và đánh giá mô hình chẩn đoán sự cố theo thời gian thực.

#BearingDataset #FaultDiagnosis #MachineLearning #OpenSource #TiniX