赵青龙

（中铁十一局集团汉江重工有限公司，湖北襄阳441006）

在信号处理中，自相关函数是描述信号在不同时刻取值间的依赖关系，是找出重复模式或识别隐含在信号谐波频率中消失基频的数学工具。人们根据自相关函数自身特性，对信号自相关函数做适当的时延，可大大降低噪声的影响，通常称之为时延自相关降噪方法。目前，在机械故障诊断领域中，时延自相关降噪方法已得到了应用，如李兴慧等［1］提出了时延自相关和变模态分解相结合的故障诊断方法，在齿轮故障诊断中有效地抑制了噪声，很好地提取出了故障特征。黄采伦等［2］将时延自相关与BSS结合，成功地应用到列车轮对轴承复合故障诊断中，提取并分离特征信息。郭海东［3］结合时延自相关与盲源分离方法，通过分析航空发动机试车振动信号，验证了多重时延自相关降噪盲分离方法的有效性。

Gabor 变 换［4］是 1946 年 由 英 国 物 理 学 家Gabor 提出的，前期主要在图像领域得到广泛应用。在1999 年，由Kodera 提出了重排的思想，Auger 等［5-6］完善并拓展了重排方法，该方法进一步提高了信号的时频聚集性。孟玲霞等［7］通过重排Gabor 变换的时频谱脊线实现了对风电机组齿轮箱故障识别和预警，为早期维护提供了可靠依据。李兴慧等［8］提出了基于重排Gabor 变换的盲信号分离，有效抑制了噪声的干扰，成功地分离了齿轮箱故障信号特征。严辉容等［9］提出了重排Gabor变换和Radon变换相结合的特征提取方法，通过齿轮故障试验验证了其可行性。……