电机故障诊断数据集免费下载：CWRU、帕德博恩等来源与许可

电机故障诊断数据集免费下载：CWRU、帕德博恩等来源与许可

在开始检索之前，有两点需要提前了解：

第一，绝大多数公开数据来自实验室台架，而非工厂产线上的真实设备。 故障多通过电火花等方式人工制造，工况干净、缺少现场震动等干扰。基于这类数据训练的模型，直接迁移到车间运行中的实际电机时，性能通常会有明显下降。这并不意味着数据不可用，但需要清楚其与真实工况之间的差距。

第二，国内可直接下载的现成数据集较少。 在 GitHub、和鲸、CSDN 等平台搜索到的资源，多为转载。真正权威、系统的源头大多位于境外高校官网或国际平台，部分需要注册，下载速度也可能较慢。

总体而言，电机故障诊断领域可以找到质量较高的研究基准集，关键在于明确去哪里找、哪些能够实际获取、各自存在哪些限制。

数据来源：可实际获取的渠道说明

先做一个分类，便于对照查找。电机故障数据大体分为两类：

• 振动信号：最常见，用于检测轴承或转子的振动状态，占数据集的大多数。
• 电机电流信号：用于检测电机本体故障，如转子断条、匝间短路，数量相对较少，但其中不乏有价值的数据。

许多权威数据集会同步采集这两类信号。以下按来源逐一列出，均为本轮调研中核实过的真实出处。

1. 凯斯西储大学 CWRU 轴承数据中心——入门基准集

• 链接：https://engineering.case.edu/bearingdatacenter/download-data-file
• 有什么：业内公认的基准集，多数研究以其作为起点。采用 SKF6205 深沟球轴承，通过电火花制造故障——分布在内圈、外圈、滚动体三处，每处分 0.007、0.014、0.021 英寸三档损伤，采样率有 12kHz 和 48kHz 两种。
• 格式：MATLAB 的 .mat 文件，具备基础代码能力即可读取。
• 注意：官网直接下载，免费。该数据集历史上更换过域名（旧的 csegroups 与现在的 engineering 均出现过），具体哪个入口可用，以官方页面当天信息为准，无法提供长期有效的固定链接。

2. 德国帕德博恩大学 KAt 轴承数据中心——质量高，存在许可限制

• 链接：https://mb.uni-paderborn.de/kat/forschung/bearing-datacenter/data-sets-and-download
• 有什么：共 32 种轴承状态——6 种健康，26 种损伤。其特点在于振动与电机电流同步采集，并附带转速、扭矩、径向力、温度等参数，数据质量较高。
• 注意（重要）：许可为 CC BY-NC 4.0，即仅可用于非商业的学术研究，且必须标注出处。若用于商业项目或产品销售，该条款不适用，需更换数据源或单独评估。

3. 西安交大 XJTU-SY 轴承全寿命数据集——适用于寿命预测

• 链接：https://github.com/WangBiaoXJTU/xjtu-sy-bearing-datasets
• 有什么：国内高校的权威来源。包含 15 个轴承从正常到完全失效的全寿命数据，特别适合剩余寿命预测（即预测设备的剩余可用时间）。
• 格式：CSV，包含水平与垂直两路振动信号，相比 .mat 文件更易读取。
• 注意：下载渠道包括作者网站、MEGA、MediaFire、百度网盘等。境内外的可访问性与速度均不稳定，以仓库当前给出的链接为准。

4. MFPT 机械故障预防技术协会 轴承数据集——国际常用基准

• 链接：https://mfpt.org/fault-data-sets/
• 有什么：国际上常用的基准集，包含健康基线，以及多种载荷下的内圈、外圈故障，采样率较高（约 97656 sps）。
• 格式：MATLAB .mat，官网公开，直接下载。

5. IEEE DataPort 三相异步电机断条实验库——电机本体故障数据

• 链接：https://ieee-dataport.org/open-access/experimental-database-detecting-and-diagnosing-rotor-broken-bar-three-phase-induction
• 有什么：该数据集的特点在于它并非仅测轴承，而是面向电机本体故障，如转子断条。参数为 1hp、220-380V、4 极、60Hz、34 根转子条，含无故障基线，不同载荷搭配不同断条严重程度，每个工况重复 10 次，同时包含电气与机械信号。
• 注意：标注为"开放获取"（open-access），但需登录账号才能下载——免费注册即可。

6. hustcxl 开源旋转机械故障数据集整理——国内用户的汇总入口

• 链接：https://github.com/hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set
• 有什么：若不想逐个查阅各官网，该中文索引是较为便捷的入口。它将 CWRU、PU、SEU、XJTU-SY 以及国内部分竞赛集（七月在线电机振动、DC 轴承等）汇总为中文清单，并附原始下载指引。
• 注意：它本质上是目录索引，各数据集的具体许可需点击进入各自的原始页面查看，不宜直接作为权威来源。

7. 和鲸社区 Heywhale——国内可直接访问

• 链接：https://www.heywhale.com/home/dataset
• 有什么：国内可直接打开的数据与竞赛社区。搜索"电机""轴承""故障"，可找到一些竞赛搬运的数据集，以及可在线运行的 Notebook。
• 注意：电机故障类多为转载集，原始出处与许可需逐个核对，不宜直接作为权威来源使用，否则引用时容易出现偏差。

8. Hugging Face 上的 CWRU 子集——便于代码直接加载

• 链接：https://huggingface.co/datasets/alidi/cwru-dataset
• 有什么：第三方整理的 CWRU 数据，存为 parquet 格式，便于使用 Python 的 datasets 库直接加载，省去自行处理 .mat 文件的步骤。
• 注意：这是个人整理的裁剪子集，行数较少，不等同于 CWRU 官方全量数据。正式研究仍需回到 CWRU 官网核对原始数据，且使用需要 Hugging Face 账号。

9. awesome-bearing-dataset 公开轴承数据集合集——备用扩检清单

• 链接：https://github.com/VictorBauler/awesome-bearing-dataset
• 有什么：英文版的轴承故障公开数据集汇总，可作为跨源扩检的备用清单，补充上文未完整列出的来源（如 SEU 齿轮箱、各高校的数据集等）。
• 注意：同样为索引性质，需逐个来源查看各自的许可。

可得性与限制：免费直下、需申请、以及找不到时的处理

将上述来源去重后，按可获取程度梳理如下：

官网直接免费下载：

• CWRU（.mat，免费直接下载，域名以官方当天信息为准）
• MFPT（.mat，官网公开）

免费，但需注册登录才能下载：

• IEEE DataPort、Kaggle、Hugging Face、Mendeley 等平台均需先注册账号。其中 IEEE DataPort 部分数据集还区分"开放获取"与"订阅"两类，需逐条查看条目上的标注，登录并不代表一定免费。

免费，但许可存在限制（商用需注意）：

• 帕德博恩 PU 为 CC BY-NC，仅限非商业学术用途。商业项目不适用，需更换数据源或单独评估。

可下载，但渠道不稳定、速度可能较慢：

• XJTU-SY 通过 MEGA、百度网盘等渠道分发，境内外可达性与速度均不稳定，以作者仓库当前链接为准。

需谨慎、不宜作为权威来源的：

• 搜索结果中 CSDN、GitCode、52phm 等"免费下载电机故障数据集"的页面，多为转载，部分还需关注公众号回复关键词获取链接，原始出处与许可往往不清晰。可作参考，但不宜作为权威来源引用。

关于"政府公开数据"——通常没有：

• 部分用户会考虑前往国家统计局或各部委查找"电机故障专项数据"。这类工业设备故障数据通常不在政府统计口径之内，本轮调研也未检索到对口的官方政府源，大概率不存在，需要时以官方页面为准。

未能找到完全对口的数据时：

针对特定型号电机的真实工厂故障数据，网上往往没有现成集。此时可采取以下方式：

1. 先用通用基准集（CWRU、PU 等）跑通方法、完成验证，再借助迁移学习向具体场景靠拢；
2. 在 IEEE DataPort、Mendeley 按关键词进一步扩大检索范围；
3. 考虑使用合成数据集作为补充，部分研究采用仿真生成数据。

使用前须知：许可与版权

数据可下载，不代表可任意使用。下载前应先核对以下几条，以避免后续合规问题：

• 先确认许可，再决定用途。 最典型的是帕德博恩 PU 的 CC BY-NC——非商业、学术用途、必须署名。商业项目使用该数据即构成违规。 各数据集的许可不尽相同，CWRU、MFPT 相对宽松，但建议使用前回到原始页面确认一次。
• 转载站的数据，许可常不清晰。 CSDN、GitCode 等二手页面，往往连原始出处都标注不全，许可更难以确认。涉及引用、发表或商用时，一律回到原始官方源核对，不宜以二手链接作为依据。
• 索引清单仅为指引，许可以各源原页为准。 像 hustcxl、awesome-bearing-dataset 这类汇总本身是目录，各数据集的许可需进入各自的原始页面查看。

小结

电机故障诊断的数据并不稀缺，欠缺的是将分散在十几个境内外平台、命名混乱、许可与可下载性均不清晰的来源，整理成一份可直接使用的清单。这一工作自行完成也可以，但较为耗时，且一旦取到的是转载的二手数据，往往需要重新核查。

如果你认为这些来源过于零散，或希望节省检索时间——例如需要"振动信号+转子断条+可商用"的特定数据，可以考虑通过数聚天成 DeepSData进行一次深度数据可得性检索。该服务并非简单提供一批链接，而是按你的具体需求——振动信号还是电流信号、轴承故障还是转子断条、做分类还是做寿命预测——逐项对应，明确说明每个来源是否可实际获取、是免费直下还是需要注册、能否用于商业用途，而非由你自行逐个尝试。

说明：本文为公开资料整理，仅供参考；平台政策、价格、下载方式与链接随时可能变化，本文不保证持续更新，请以各官方页面最新信息为准。