基于LCD、SVD和VPMCD的齿轮故障诊断方法

为了验证方法的普适性，本节将上述提出的机械故障诊断方法应用于齿轮故障数据，步骤如下：

（1）采用LCD方法对齿轮振动信号分解，得到若干个ISC分量；

（2）对包含主要故障信息的前四个ISC分量组成初始特征向量，再对其进行奇异值分解，将分解结果作为特征向量；

（3）将训练样本的特征向量训练基于VPMCD的故障分类器，并对测试样本进行测试，实现对齿轮故障的诊断。

为了验证方法的有效性，将提出的方法应用于齿轮试验数据。试验数据考虑齿轮的正常和断齿两种状态。试验装置中，主动齿轮齿数为75，从动齿轮齿数为55，断齿故障设置在从动轮上。采集数据时，被测齿轮转速为1 200 r/min，采样频率为8 192 Hz，样本点数为2 048。在所采集的振动信号中，正常和断齿每种状态取30个样本，正常和断齿的振动信号时域波形分别如图7.2和图7.3所示。

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图7.2　正常齿轮振动信号的时域波形

图7.3　断齿齿轮振动信号的时域波形

理论上正常齿轮的振动信号为随机振动，而断齿齿轮的振动信号具有周期性的脉冲特征，二者较容易区别，但是由于背景噪声的干扰以及采集条件的限制，二者从波形上不易区别。从正常和断齿齿轮两种状态的振动信号中分别随机选取10个样本用来训练，20个样本用来测试，即两类中有20组用来训练，40组用来测试。通过训练样本训练VPMCD分类器，之后，将测试样本输入分类器进行测试。输出结果如表7.2所示，从表中可以看出，本节提出的方法有很好的效果，测试样本准确率为100%。这说明本节提出的故障诊断方法也适用于齿轮故障诊断。

表7.2　测试样本VPMCD分类器输出结果