DG-PHM

跨工况故障诊断不翻车，论文代码数据集一站集齐

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 41 🐛 待处理 3 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 476
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码与数据集，免费使用

项目预览

DG-PHM 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队CHAOZHAO-1
GitHubhttps://github.com/CHAOZHAO-1/DG-PHM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码与数据集，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
技术栈/模型benchmark,dataset,diagnosis,domain,fault,generalization,phm,prognosis,transfer
GitHub 星标★ 476
上线时间2023-02-03 00:00:00
代码更新2026-09-11
仓库体积5.1 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数7

项目介绍

DG-PHM 是一个聚焦于工业设备故障诊断与剩余寿命预测的开源资源库，核心主题是“领域泛化”（Domain Generalization）。在真实工业场景中，设备工况、负载、环境噪声经常变化，导致训练数据与测试数据分布不一致，传统深度学习模型泛化能力差。该项目系统整理了基于领域泛化的故障诊断与预测论文、代码和数据集，帮助研究者快速复现和对比不同方法。仓库涵盖 PHM（故障预测与健康管理）常见任务，如轴承故障诊断、齿轮箱故障识别、剩余使用寿命预测等，并汇总了迁移学习、领域适应、领域泛化等方向的基准与数据集。它解决的是“跨工况、跨设备条件下模型性能骤降”的问题，为工业 AI 落地提供可参考的算法与评测资源。适合作为该方向入门索引和实验起点。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 476

技术标签

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：无需部署 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1确认它是资料合集

    论文、代码、数据集按主题列在一起，没有统一入口。

  2. 2先读综述

    先看它自己整理的图景，再决定钻哪一支。

  3. 3按任务找方法

    故障预测类问题按任务拆好后逐条对。

  4. 4核实数据集可用性

    列出的数据集有些已停止分发。

如何确认成功

能针对一个具体的设备故障预测任务，从合集里选出两个可用方法与一个可获取的数据集

注意事项

  • 它是设备故障预测领域的领域泛化资料合集，论文、代码、数据集混列。
  • 领域泛化关心的是换工况后还能不能用，这和你熟悉的一般预测任务评估口径不同。
  • 数据集分发状态变化快，动手前先确认还能不能下。

核心亮点

  • 按领域泛化主题系统整理论文、代码与数据集，省去大量检索时间
  • 覆盖故障诊断与剩余寿命预测两类 PHM 核心任务，场景较完整
  • 汇总多个公开工业数据集与基准，便于横向对比不同方法

不足之处

  • 以资源索引为主，缺少统一可运行的端到端实验框架
  • 仓库语言标注未知，代码组织与维护活跃度需进一步观察

适用场景

  • 工业设备跨工况故障诊断算法研究
  • 剩余使用寿命预测的领域泛化实验对比
  • PHM 方向研究生快速入门与文献复现

替代项目

Awesome-Fault-Diagnosis、PHM-Datasets、Transfer-Learning-Fault-Diagnosis

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