Page 196 - 《振动工程学报》2025年第9期

2126 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

时长为 5 s，采集数据的具体情况如表 4 所示。复合
Inner. Data (300, 2, 3, 2) Ball. Data (17000, 5, 17, 1)
● 300：第 300 个样本点 ● 17000：第 17000 个样本点 故障数据公开的数据文件是.mat 文件，统一命名为：
● 2：第 2 通道 ● 5：第 5 通道 信号类型_转速_载荷_故障类型_干扰类型。每部分
● 3：对应转速为 1400 r/min ● 17：对应转速为 4200 r/min 的含义如下：
● 2：高载荷 ● 1：低载荷 信号类型：AC，表示源信号由加速度传感器采集

表 3 索引 m 与转速 v 的对应关系 得到；
Tab. 3 Corresponding relationship of index m and rotational 复合故障转速：包含 1000、3000、5000 r/min 三种
speed v 情况；

−1
m v/(r·min ) 复合故障载荷：00（表示 4 kN 载荷）、02（表示 6 kN
1 1000 载荷），具体载荷情况如表 5 所示；
2 1200
故障类型：12（内圈-外圈复合故障）、123（内圈-
. . . . . . 外圈-滚珠复合故障）；
46 10000
干扰类型：有干扰（后缀为 interfer0）、无干扰（无

数据集中公开了 24 组复合故障数据，每组数据 后缀）。

表 4 轴承复合故障数据
Tab. 4 Composite fault data of bearing

有干扰 无干扰
载荷1：4 kN 载荷2：6 kN 载荷1：4 kN 载荷2：6 kN
AC_1000_00_12_interfer0 AC_1000_02_12_interfer0 AC_1000_00_12 AC_1000_02_12
内圈-外圈复合故障数据 AC_3000_00_12_interfer0 AC_3000_02_12_interfer0 AC_3000_00_12 AC_3000_02_12
AC_5000_00_12_interfer0 AC_5000_02_12_interfer0 AC_5000_00_12 AC_5000_02_12
AC_1000_00_123_interfer0 AC_1000_02_123_interfer0 AC_1000_00_123 AC_1000_02_123
内圈-外圈-滚珠复合故障数据 AC_3000_00_123_interfer0 AC_3000_02_123_interfer0 AC_3000_00_123 AC_3000_02_123
AC_5000_00_123_interfer0 AC_5000_02_123_interfer0 AC_5000_00_123 AC_5000_02_123

表 5 载荷编码与实际载荷的对应关系 于轴承内部结构的特定几何形状和运动特性而产生
Tab. 5 Corresponding relationship of load coding and actual 的振动频率。内、外圈故障是最常见的轴承故障形
load 式，对应的故障特征频率计算公式分别为：

( )
载荷编码 轴向载荷/kN 转速范围/（r·min ） 载荷分类 v d
−1
f i = 1+ cosα z （1）
00 4.0 2×60 D m
1000~5000 Low
02 6.0 v ( d )
f o = 1− cosα z （2）
10 7.0 2×60
5000~10000 High D m
12 9.0
f o
式中， f i 为内圈故障特征频率； 为外圈故障特征频
例如，文件名 AC_1000_00_12 表示在无干扰条件 率； α为接触角； D m 为节圆直径； z为钢球数量； d为钢
下，主轴转速为 1000 r/min，轴向载荷为 4 kN（00），采 球直径。计算得到： f i = 162.59 Hz f o = 120.74 Hz。
，
集 的 是 内 圈-外 圈 复 合 故 障 （ 12） 的 加 速 度 信 号 。 经典故障诊断方法如频谱分析方法、盲信号分
AC_1000_02_123_interfer0 表示在直流振动电机干扰 离方法、盲信号提取方法以及谱峭度方法等，将各
下，主轴转速为 1000 r/min，轴向载荷为 6 kN（02），采 种信号分解方法与包络谱分析相结合，实现信号降
集的是内圈-外圈-滚珠复合故障（123）的加速度信号。 噪以及去除各种干扰后，对振动信号进行频谱分析，

检测和识别理论故障特征频率成分，从而判断出轴
2 数 据 典 型 应 用 承故障的具体类型。
为验证本文提供的宽转速轴承数据集的有效
利用本文公开的宽转速轴承振动信号数据集， 性，使用提出的基于 CCA 盲提取的循环维纳滤波算
采用经典故障诊断方法和深度学习算法对采集到的 法和多通道循环滤波算法 [13] 在本数据集上进行轴承
信号进行数据分析和处理。 故障诊断试验。试验中，选取一组名为 AC_1000_00_12_

infer0 的轴承复合故障数据，通过数据文件名可以看
2.1 经典故障诊断方法
出：数据故障类型为内圈-外圈复合故障，转轴转速
轴承故障特征频率是指在轴承发生故障时，由 为 1000 r/min，轴承试验机轴向载荷为 4 kN，并加入