辛辛那提大学的轴承数据集，是我用过比较靠谱的一份机械故障预测资源。它的不是那种三五分钟录个波形就结束的采样，而是完整生命周期的数据，真实又贴近工业现场，适合训练那些机器学习模型，预测轴承啥时候出问题。
轴承振动、电流、温度啥的，采得挺全，而且每段数据还有清晰的故障标注。像你要做状态监测、故障预测这些方向的项目，用它来训练模型效果还不错。数据格式也比较干净，整理起来不费劲。
要说亮点，我觉得它最棒的一点是全生命周期追踪。什么意思呢？就是从轴承开始运转到出故障，每个阶段的数据全都有，这样模型学到的不是“问题长啥样”，而是“问题是怎么慢慢长出来的”，差距可大了哦。
像里面提到的2nd_test子文件夹，就是给你做泛化测试的，等于说你训练好模型之后，还能单独拿这组数据验证一下它面对新情况的反应能力，算是比较贴心的安排。
，如果你打算做预测维护或者智能监测相关的应用，这个数据集还挺值得下载来研究研究的。如果你还想拓展其他方向，可以看看这几个：
如果你刚好在搞设备健康监测，这个数据集可以说是你训练模型、验证算法效果的一手利器。