《表1 故障类型及其数据编号Tab.1 Fault type and its data number》

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《n-FFT压缩感知降维智能方法及其在齿轮系统故障特征提取与分类中应用研究》

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齿轮轮箱振动测试系统如图11所示，直流电机1驱动整个系统运转，经过联轴器2，3后，将动力传给减速箱，4为主动齿轮Z1，12为大齿轮Z2，经过减速器输出后通过齿式联轴器7，8，联轴器10，连接磁粉加载器11。加速度传感器5放置在大齿轮和小齿轮轴承座的轴向和径向，以拾取轴承座的径向和轴向的振动信号。9为转矩转速传感器。试验齿轮为渐开线直齿轮，小齿轮齿数为30，大齿轮齿数为45。试验时，转矩转速传感器测出输出轴转速。齿轮的故障破坏形式常常为疲劳失效，而齿根为齿轮应力集中处，因此往往容易产生裂纹[17-18]。本文对小齿轮4进行齿根裂纹故障设置，设置为短裂纹和长裂纹两种故障类型模拟齿轮的故障程度，系统运转状态分为四种:300 r/min；900 r/min；1 200 r/min；1 500 r/min；用来模拟不同转速的齿轮工作状态。采样频率为5 120 Hz，每组数据长度为4 096，采集30组样本，其具体数据编号及其故障类型如表3所示。20组数据用于训练智能分类器，10组用于测试。智能分类器选用LSSVM分类器[19-21]，并用Cuckoo Search（杜鹃搜索）对其外参数进行优化选取[22]。齿轮故障及其转速、编号如表1所示。