齿轮箱与轴承故障诊断数据集去哪下载:CWRU、东南大学、帕德博恩

第一点:「公开数据」不等于「齿轮数据」。 绝大多数权威数据集,其实是面向「轴承」的。如果你要做的是齿轮(即带齿、会断齿、会出现裂纹的部件)的故障诊断,真正对口且干净的数据集只有为数不多的几个。若用顶级的轴承数据(如凯斯西储那套经典集)来替代齿轮相关的工作,方向会出现偏差。因此不要只看到「公开」二字就直接使用,先确认手里这份数据到底属于哪一类。

第二点:选对来源比逐个翻找更高效。 下面把最对口的几个来源按建议顺序列出,可据此查找:

  • 最对口齿轮需求的几个专题集,建议优先查看:
  • 东南大学齿轮箱数据集(GitHub镜像):这是目前最对口的之一。它分为两部分——齿轮子集和轴承子集。齿轮子集中,断齿、缺齿、齿根裂纹、磨损、点蚀这5种常见故障都有,且为8通道的振动信号。在GitHub上搜索「cathysiyu/Mechanical-datasets」即可找到,国内访问较为顺畅。学术研究用免费。
  • 清华的MCC5-THU齿轮箱基准集:该集可在GitHub上直接下载,搜索「liuzy0708/MCC5-THU-Gearbox-Benchmark-Datasets」。它专门针对变工况,包含不同严重程度和复合故障。免费,学术使用没有问题。
  • Kaggle上的齿轮箱故障数据:搜索「Gearbox Fault Diagnosis brjapon」。这套数据由模拟器采集,包含健康齿轮与断齿两类。格式为CSV,较为易用。需注意:下载需免费注册Kaggle账号,且该站为境外站点,国内访问的稳定性需视实际情况而定。
  • 美国能源部开放数据(OEDI)和政府数据门户:如果不便使用Kaggle,这套数据在「data.openei.org/submissions/623」和「catalog.data.gov」上也有,且无需登录即可下载,直接搜索「Gearbox Fault Diagnosis Data」即可找到。
  • PHM Society 2009年的齿轮箱挑战赛数据:这是工业领域的一个经典数据集。需说明的是,本次核查时其官网(phmsociety.org)存在无法打开的情况。此时可使用NASA的DASHlink镜像(「c3.ndc.nasa.gov/dashlink/resources/997/」),该镜像免费,下载路径也较为稳定。
  • 如果齿轮和轴承都需要,还需补充轴承部分:
  • 凯斯西储大学(CWRU)的轴承数据:这是行业内的事实标准。官网为「engineering.case.edu/bearingdatacenter」。由于是境外站点,国内访问可能较慢或偶有不稳定。无法打开时,可在GitHub上搜索同名数据,或到和鲸、天池、AI Studio中搜索中文名「CWRU轴承数据集」,一般都有镜像。
  • 德国帕德博恩大学的轴承数据:可在官网「mb.uni-paderborn.de/kat/forschung/bearing-datacenter」找到。其数据较为完整,包含32种状态。需特别注意:它的许可协议是CC BY-NC 4.0,仅允许非商业的学术研究,且必须引用原文。 如果用途是商业应用,这套数据不可使用。

第三点:先查清楚再动手,可减少返工。 不建议一开始就到处下载。GitHub上有一个名为「hustcxl/Rotating-machine-fault-data-set」的汇总仓,其中将SEU、帕德博恩等多个数据集的说明文档整理成了中文。知乎上也有一份较为完整的清单(搜索「故障诊断开源数据集汇总」)。建议先到这些来源,把「每个集到底是什么、有哪些限制」查清楚,再决定下载哪一个。 这部分时间值得投入。

第四点:许可问题不可想当然。

  • 默认「公开 = 可商用」是最常见的误区。帕德博恩明确禁止商用;CWRU要求注明出处;SEU这类多数要求学术研究并引用论文。只要涉及商业产品,使用前必须回到每个数据集的原始发布页,逐字确认其license原文。
  • GitHub上多为第三方镜像,版本和完整性可能与官方源存在出入。如需严谨,应尽量回原始出处核对。
  • 国内平台(和鲸、天池、AI Studio)上是否恰好有对口的数据集,无法一概保证。需自行到各平台搜索「齿轮箱」「故障诊断」等关键词确认,没有即没有,有则可作为补充。

小结

仅「找数据」一件事,就涉及七八个分散的来源:国内的镜像、国外高校的官网、协会的比赛网站、Kaggle、政府开放数据平台等。难点往往不在于「有没有」,而在于需要将这些来源逐一梳理,弄清楚哪个是真正对口的「齿轮」数据、哪个只是「轴承」数据;并确认哪个在国内能正常访问、哪个需要注册、哪个在商用上存在限制。

如果你希望节省这部分时间,我们可以协助完成这项工作。具体而言,就是把「去哪找」这件事,收敛成一张清晰的表:哪些来源最对口、按什么顺序下载、各有哪些限制、无法访问时如何获取替代。我们提供的是数据可得性深度检索——在分散的来源中,把能找到的找出来、能走通的路径指清楚;找不到或无法使用的,也会如实说明「此路不通」,而不是含糊地承诺一定能拿到。


核心参考链接与数据来源

链接整理于 2026-06,使用前请以官方页面实际状态为准。

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。

找到相关数据后,还需要继续核验或整理?先查看相关说明卡;没有合适数据,或现成数据不能直接使用时,可以继续检索、来源核验、整理或定制。新用户注册可先体验标准检索评估。
提交数据需求 →