摘要： 针对传统时频分析方法在处理非平稳振动信号时难以同时兼顾时间分辨率和频率分辨率的问题，引入一种新的自适应超小波变换(Adaptive Superlets Transform，ASLT)方法。该方法采用带宽灵活的小波集，通过计算具有多个窗口的时频谱图来组合多个时频估计，可进一步实现时频超分辨率，是一种具有时频超分辨率及良好抗噪性能的新型时频分析方法。鉴于其独特的性能和优势，将其引入机械故障信号诊断中。通过仿真和实测信号分析，将所提ASLT方法与短时傅里叶变换、希尔伯特变换和连续小波变换等方法进行对比分析。分析结果表明，ASLT不仅具有较高的时频分辨率和抗噪能力，而且可以有效识别信号的时频故障特征。最后，将ASLT应用于滚动轴承故障诊断，实验结果表明，该方法具有较强故障识别能力。

关键词: 故障诊断, 自适应超小波, 时频超分辨率, 时频分析方法, 滚动轴承