Gear Fault Data

Time domain gear fault vibration data (DataForClassification_TimeDomain)andGear fault data after angle-frequency domain synchronous analysis (DataForClassification_Stage0)<br>Number of gear fault types=9={'healthy','missing','crack','spall','chip5a','chip4a','chip3a','chip2a','chip1a'}Number of samples per type=104Number of total samples=9x104=903The data are collected in sequence, the first 104 samples are healthy, 105th ~208th samples are missing, and etc.时域齿轮故障振动数据集（DataForClassification_TimeDomain）以及经角频域同步分析后的齿轮故障数据集（DataForClassification_Stage0）：本数据集涵盖9类齿轮故障，分别为健康（healthy）、缺齿（missing）、裂纹（crack）、剥落（spall）、5a型崩齿（chip5a）、4a型崩齿（chip4a）、3a型崩齿（chip3a）、2a型崩齿（chip2a）、1a型崩齿（chip1a）；每类样本量为104，总样本量为9×104=903。样本按顺序采集，前104个样本为健康状态样本，第105至208个样本为缺齿故障样本，其余类别样本依此类推。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含齿轮故障的振动数据，涵盖9种故障类型（如健康、缺失、裂纹等），每种类型有104个样本，总计903个样本，数据按顺序排列。它适用于机器学习分类和故障诊断方法，特别是迁移学习应用，属于机械工程领域，采用CC BY 4.0许可协议，具有较高的学术使用价值。