近日，科研团队赵慧敏教授、王乐等研究成果在可靠性领域顶级期刊《IEEE Transactions on Reliability》上发表学术论文《A New Fault Diagnosis Approach Using Parameterized Time-reassigned Multisynchrosqueezing Transform for Rolling Bearings 》，提出了参数化多重时间同步压缩变换方法的轴承故障诊断方法。

轴承故障所产生的类似脉冲的非平稳信号可以在很短的持续时间内发生，并且可以具有很宽的频带。时间同步压缩变换时间方向上进行重排操作，能够有效分析处理时变信号。但时间同步压缩仍存在强调频、调幅信号处理能力差，调频信号时频能量聚集性低，抗噪声性能弱等问题。

为有效分析非平稳信号并解决上述问题，本文提出一种参数化多重时间同步压缩变换（GTMSST）方法。首先，利用傅立叶频谱为通用小波变换（GWT）的核找到最合适的参数系数，并对信号进行 GWT 处理以抑制时频能量扩散。其次，针对时间重分配同步压缩变换仅适用于弱频率信号且易受噪声干扰的问题，提出了一种时间方向多重迭代重排策略，从而实现更高的时频分辨率和能量聚合。最后，通过仿真信号和轴承故障信号的实验证明了 GTMSST 在分析非稳态信号方面的有效性。结果表明，GTMSST 具有较高的时频能量集中度，在不同噪声水平和运行工况下都有较好的性能。

该成果得到国家自然科学基金、学校科研启动基金等项目的资助。《IEEE Transactions on Reliability》属于Top期刊、中科院小类1区。https://ieeexplore.ieee.org/document/10495353