FEMTO-ST轴承数据集(IEEE PHM 2012 Challenge)

IEEE PHM 2012挑战赛聚焦于轴承剩余使用寿命(RUL)的预测,数据由FEMTO-ST研究所的PRONOSTIA实验平台提供。该平台加速轴承退化过程,收集转速、负载、温度和振动等数据。挑战赛要求参赛者基于训练数据构建预测模型,并在测试数据上预测RUL。数据集涵盖不同转速和负载条件,每个条件有多个子数据集,特征包括振动和温度信号。

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挑战赛简介

IEEE PHM 2012挑战赛由IEEE可靠性协会和法国FEMTO-ST研究所组织。挑战的重点是估算轴承的剩余使用寿命(RUL)。这是一个关键问题,因为大多数旋转机械的故障都与轴承有关,对电力和运输等行业的机械系统和设备的可用性、安全性和成本效益有很大影响。该挑战对所有潜在的与会者开放,鼓励学术团队(来自大学)和专业团队(来自工业)参赛。两个类别中得分最高的参赛者将被邀请在2012年IEEE国际PHM会议(http://www.phmconf.org/)上发表演讲。挑战赛的数据集由法国FEMTO-ST研究所(http://www.femto-st.fr/)提供。实验是在一个实验室实验平台(PRONOSTIA)上进行的,该平台可以在恒定和或可变的工作条件下加速轴承的退化,同时收集在线健康监测数据(转速、负载力、温度、振动)。

实验平台简介

PRONOSTIA实验平台是由法国FEMTO-ST研究所的AS2M部门设计和实现的,能够提供球轴承全寿命周期数据,专门用于测试和验证轴承故障检测、诊断和预测方法。实验平台允许正常轴承在短短几个小时内退化。由于使用正常轴承,即缺陷不是最初在轴承上产生的,因此每个退化的轴承几乎包含所有类型的缺陷(球、内外圈和保持架)。此外,尽管为挑战赛提供的是3种恒定工况下的数据,该实验平台也能提供在可变工况下退化的轴承数据。实验平台由三个主要部分组成:旋转部分、负载部分和测量部分。

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旋转部分

旋转部分包括带齿轮箱的异步电机及其两根轴:第一根轴靠近电机,第二根轴放置在增量编码器的骑行侧。电机的功率为250W,通过齿轮箱传输旋转运动,使电机达到2830rpm的额定速度,这样就可以在提供额定扭矩的同时,将副轴的速度维持在2000rpm以下。联轴器将电机产生的旋转运动传输到轴支撑轴承上。轴承支撑轴通过轴承内圈引导轴承。

### FEMTO 数据集介绍 FEMTO研究所提供了丰富的工业设备健康监测数据集,特别是针对旋转机械设备。该数据集涵盖了多种类型的传感器信号采集,包括但不限于振动、温度和转速等参数[^1]。 #### 主要特点 - **多源数据融合**:包含了来自不同位置安装的多个传感器的数据记录。 - **多样化故障模式**:不仅限于单一类型的故障,而是覆盖了广泛的实际运行条件下可能出现的各种异常情况。 - **长时间序列观测**:每组实验都进行了较长时间跨度内的连续监控,能够捕捉到机器状态随时间变化的趋势和发展过程。 #### 应用场景 利用FEMTO数据集可以开展如下研究工作: - 故障预测与健康管理(PHM)算法开发:通过分析历史数据中的特征演变规律来构建有效的预警模型。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载FEMTO数据集并预处理 data = pd.read_csv('path_to_femto_dataset.csv') X, y = data.drop(columns=['label']), data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用随机森林分类器训练故障检测模型 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) accuracy = model.score(X_test, y_test) print(f'Model accuracy on test set: {accuracy:.4f}') ``` - 设备剩余使用寿命(RUL)估计:基于退化轨迹建模的方法评估关键部件还能正常工作的预期时长。 - 维护策略优化建议:依据数据分析结果为企业提供更具针对性的预防性和预见性维护措施指导。
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