寻找滑动轴承公开数据集

有没有人告诉下如何查找滑动轴承的公开数据集。网上现在主流都是滚动轴承的。
非常感谢！

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7429292
这篇博客你也可以参考下：如何查找孔与轴配合的公差带表
除此之外, 这篇博客: 基于贝叶斯估计的概率公式推导中的证：部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
设 $p(Y=c_{i})=\pi_{i},i\in [1,K]$ ，且 $(\pi_{1},\pi_{2},...,\pi_{K})$ 服从参数为 $\lambda$ 的Dirichlet分布（先验分布），则有概率质量函数（即离散变量的概率密度函数）如下：
$\large p(\pi_{1},\pi_{2},...,\pi_{K})=\frac{1}{B(\lambda)}\prod_{i=1}^{K}\pi_{i}^{\lambda-1},(2)$ ;
（2）式可改写成：
$\large p(\pi_{1},\pi_{2},...,\pi_{K})\propto \prod_{i=1}^{K}\pi_{i}^{\lambda-1},(3)$
设 $M_{j},j\in[1,K]$ 为各类别的观测数，有：
$M_{j}=\sum_{i=1}^{N}I(y_{i}=c_{j}),j\in[1,K],(4)$
则根据观测数据对先验分布改进如下：
$\large p(\overrightarrow{\pi}|\overrightarrow{M})=\frac{p(\overrightarrow{M}|\overrightarrow{\pi})p(\overrightarrow{\pi})}{p(\overrightarrow{M})},(5)$
其中， $\large \overrightarrow{\pi}=(\pi_{1},\pi_{2},...,\pi_{K}),\overrightarrow{M}=(M_{1},M_{2},...,M_{K})$ ，又 $\large p(\overrightarrow{M})$ 是与 $\large \pi$ 无关的量，故（5）式可写为：
$\large p(\overrightarrow{\pi}|\overrightarrow{M})\propto p(\overrightarrow{M}|\overrightarrow{\pi})p(\overrightarrow{\pi}),(6)$
设 $\large p(\overrightarrow{M}|\overrightarrow{\pi})$ 服从多项分布，则有：
$\large p(\overrightarrow{M}|\overrightarrow{\pi})=\frac{N!}{\prod_{j=1}^{K}M_{j}!}\prod_{j=1}^{K}\pi_{j}^{M_{j}},j\in[1,K],(7)$
(7)式可改写成：
$\large p(\overrightarrow{M}|\overrightarrow{\pi})\propto \prod_{j=1}^{K}\pi_{j}^{M_{j}},j\in[1,K],(8)$
将(3)式和(8)式带入(6)式，可得：
$\large p(\overrightarrow{\pi}|\overrightarrow{M})\propto \prod_{j=1}^{K}\pi_{j}^{M_{j}+\lambda-1},(9)$
因此得出结论， $\large \overrightarrow{\pi}$ 的后验概率 $\large p(\overrightarrow{\pi}|\overrightarrow{M})$ 服从参数为 $\large M_{j}+\lambda$ 的Dirichlet分布：
故 $\large \overrightarrow{\pi}$ 的期望有(Dirichlet分布期望公式):
$\large E(\overrightarrow{\pi})=(\frac{M_{1}+\lambda}{\sum_{j=1}^{K}(M_{j}+\lambda)},\frac{M_{2}+\lambda}{\sum_{j=1}^{K}(M_{j}+\lambda)},...,\frac{M_{K}+\lambda}{\sum_{j=1}^{K}(M_{j}+\lambda)}),(10)$
即有：
$\large E(\pi_{j})=\frac{M_{j}+\lambda}{\sum_{j=1}^{K}(M_{j}+\lambda)}\Leftrightarrow p(Y=c_{k})=\frac{\sum_{i=1}^{N}I(y_{i}=c_{k})+\lambda}{N+K\lambda},(11)$
故原式得证。
您还可以看一下荆帅帅老师的区块链技术原理精讲课程中的联盟链-现有公链技术不足小节, 巩固相关知识点