滚动轴承故障诊断可以分为三个步骤：①振动信号的采集和预处理；②故障特征的提取；③状态识别。由于采集到的振动信号大部分含有噪声干扰，而且大部分振动信号是非线性和非平稳信号，因此，需要对原始信号进行处理以提取敏感故障特征。LCD是一种有效的非平稳数据处理方法，因此本节考虑采用LCD方法对机械故障振动信号进行处理，同时结合奇异值分解（singular value decomposition，SVD）[242，243]和VPMCD，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，主要包含以下三个步骤：
（1）采用LCD方法对滚动轴承振动信号分解，得到若干个ISC分量；
（2）对包含主要故障信息的前几个ISC分量进行SVD分解，以此作为特征向量。一般故障信息集中在相对高频部分，选取前四个ISC分量组成初始特征向量矩阵，对初始特征向量矩阵进行奇异值分解，得到初始特征向量矩阵的奇异值，再将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量；
（3）通过训练样本和测试样本对基于VPMCD的分类器进行训练和测试，实现滚动轴承故障类型的分类。
为了验证方法的有效性，将提出的方法应用于试验数据分析，轴承试验数据美国凯斯西储大学滚动轴承数据中心。测试轴承为6205-2RS JEM SKF深沟球轴承，电机负载1.5 k W，轴承转速为1 750 r/min，采集正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障（故障直径为0.533 4 mm，故障深度为0.279 4 mm）的四种状态的滚动轴承振动信号，数据长度为2 048，采样频率为12 k Hz。上述四种不同状态滚动轴承振动信号的时域波形如图7.1所示。(www.xing528.com)
上述四种状态轴承的振动信号，每种滚动轴承状态的振动信号取25个样本，随机选取其中的10个作为训练样本，剩余15个作为测试样本。采用本节提出的方法对试验数据进行分析，测试样本输出结果如表7.1所示。从表7.1可以看出，VPMCD有很好的分类效果，测试样本分类准确率为100%。这说明本节提出的方法能够有效地实现滚动轴承故障类别的诊断。VPMCD训练时间较短，且不需要确定额外的参数，如神经网络的层数、支持向量机的核函数和参数的调整等，这也是其优于神经网络和SVM之处。
图7.1 四种不同状态轴承振动信号的时域波形
表7.1 测试样本的VPMCD分类器输出结果
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