超级完备的CWRU大学轴承数据集，已经整理好的，16类健康状况，每类健康状况分别为0，1，2，3四种负荷，每类健康状况在每种负荷下各采集200个样本，每个样本500个数据点

CWRU数据集数据整理程序+下载好的数据包（防止程序中的下载部分出现bug）+数据使用说明，个人研究正在使用，可直接用（请将解压后的所有文件和故障诊断程序放在同一个目录下）

轴承_故障_CWRU 来自CWRU数据集的10类分类。 作为我的硕士论文的一部分创建，题目为“轴承故障分类的深度学习算法”。 所有代码都使用Tensorflow库和Keras API在Python中完成。 标记为“分类”的情况。 这些代码包含卷积神经网络（CNN）形式的深度神经网络（DNN）。 CNN基础结构取自 基本代码结构在漂亮的文章 #cwru #bearingfault #keras #tensorflow #deeplearning #cnn