摘要： 煤矿机械中的轴承故障振动信号通常表现出非平稳和非线性特性，频率随时间动态变化和噪声干扰的存在，使得传统的时频分析方法难以满足高精度故障特征提取的需求。尽管近年来已提出一些改进的时频分析方法(Time-frequency Analysis，TFA)，如Chirplet 变换(Chirplet Transform，CT)和同步提取变换(Synchroextracting Transform，SET)等，但在准确描述强时变故障信号方面仍存在分辨率不足和抗噪性能欠佳的问题。针对上述问题，通过在高斯窗口下利用时频幅度谱的稳定性估计2 阶瞬时频率，并结合SET实现对噪声干扰的有效剔除，提出时频提取变换(Timefrequency Extracting Transform，TFET)算法，可为非线性故障特征提供高分辨率的时频表示。仿真分析表明，该方法在改善时频分辨率、提取非线性特征和增强抗噪性能方面具有显著优势。通过实验进一步验证了所提方法在复杂非稳态机械轴承故障信号处理中表征故障特征的潜力，其为机械故障诊断提供了新的理论基础和技术手段。

关键词: 故障诊断, 时频分析, 非稳态信号处理, 瞬时频率估计, 同步提取变换