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本文不做数据集的基本描述，只说明可能遇到的疑惑
关于数据集的具体解读参考链接：https://www.cnblogs.com/gshang/p/10712809.html

一、凯斯西储大学轴承数据基础知识？

1.1 故障种类

• 内圈故障
• 外圈故障
• 滚动体故障

1.2 故障点尺寸（单点故障）

• 直径0.007英寸（SKF轴承）
• 直径0.014英寸（SKF轴承）
• 直径0.021英寸（SKF轴承）
• 直径0.028英寸（NTN轴承，一般不用）
• 直径0.040英寸（NTN轴承，一般不用）

1.3 载荷和转速

• 0马力-1797r/min
• 1马力-1772r/min
• 2马力-1750r/min
• 3马力-1730r/min

二、数据解读

2.1 文件

Normal Baseline Data（12k）
12k Drive End Bearing Fault Data
48k Drive End Bearing Fault Data
Fan-End Bearing Fault Data(12k)

2.2 以12k Drive End Bearing Fault Data为例

12k Drive End Bearing Fault Data是驱动端轴承故障数据，它包含如下的数据，

2.3 以（0.007’'，inner race)为例。

X105_DE_time:表示的是驱动端轴承故障数据的情况下,驱动端的传感器测得的数据。

3 Normal Baseline Data是12k原因

3.1 部分代码（频谱分析代码）

数据读取代码可以看如下两篇文章。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/448901398
https://zhuanlan.zhihu.com/p/448210993

def envelope_spectrum1(data1, fs):
    '''
    fun: 绘制包络谱图
    param data: 输入数据，1维array
    param fs: 采样频率
    param xlim: 图片横坐标xlim，default = None
    param vline: 图片垂直线，default = None
    '''
    # ----去直流分量----#
    data = np.array(data1)
    data = data - np.mean(data)
    # ----做希尔伯特变换----#
    xt = data
    ht = fftpack.hilbert(xt)
    at = np.sqrt(xt ** 2 + ht ** 2)  # 获得解析信号at = sqrt(xt^2 + ht^2)
    am = np.fft.fft(at)  # 对解析信号at做fft变换获得幅值
    am = np.abs(am)  # 对幅值求绝对值（此时的绝对值很大）
    am = am / len(am) * 2
    am = am[0: int(len(am) / 2)]  # 取正频率幅值
    freq = np.fft.fftfreq(len(at), d=1 / fs)  # 获取fft频率，此时包括正频率和负频率
    freq = freq[0:int(len(freq) / 2)]  # 获取正频率
    am[0] = 0
    return freq, am

if __name__ == '__main__':
    upperurl = "F:\\tempture\\信号分析-全部\\CRWU\\"
    class_all1, mapdata_all1, rotate_all = extract_path_drive()
    (x, y) = load_data(upperurl, class_all1)
    freq, am = envelope_spectrum1(x[0][:12000], 12000)
    plt.figure()
    plt.plot(freq[:100], am[:100])
    plt.show()

3.2 数据分析

envelope_spectrum1(x[0][:12000], 12000)的第二个参数是采样频率。
x[0]是负载为0，驱动端的数据。
电机在负荷0下的转速为1797r/min，转频为1797/60，约为30Hz,符合下图所观测到的结果。

设置采样频率为48k，即envelope_spectrum1(x[0][:12000], 48000)，可获得下图。

设置采样点的个数为10000 ，即envelope_spectrum1(x[0][:10000], 12000)，可获得下图。

总结

Normal Baseline Data里面的数据的采样频率是12k。
每个.mat文件下，都包含在该故障下，或驱动端或风扇端或基座采集到的数据。