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《机械工程学报》、《Chinese Journal of Mechanical Engineering》是由中国科学技术协会主管、中国机械工程学会主办的中国机械工程领域的学术刊物，主要报道机械工程领域及其交叉学科具有创新性的基础理论研究、工程技术应用的优秀科研成果，两刊均已成为国内外机械工程领域具有高影响力的学术期刊。
科学的未来在青年。在我国从“制造大国”向“制造强国”迈进之时，青年科技工作者是科技创新的生力军。《机械工程学报》编辑部JME学院旨在团结青年、凝聚青年、服务青年，构建平等、宽松、自由的学术交流平台。
高影响力论文评选活动由中国机械工程学会、两刊编委会、董事会以及编辑部JME学院共同组织策划，旨在评选出创新性强、学术影响力高、关注度广的优秀论文，并予以奖励优秀论文的作者。
报道顺序不分先后
论文作者：陈是扦, 彭志科, 周鹏
作者代表：彭志科
单位：上海交通大学/宁夏大学
个人简介：彭志科，上海交通大学教授/宁夏大学校长，主要研究方向为信号分析与智能运维、振动分析与控制、微波感知技术、海上浮式风力发电、超材料设计与动力学。
论文背景：
重大装备制造业是国民经济的支柱，也是关系到国家安全的战略性产业，而重大机械装备的运行安全一直是备受关注的焦点。机械设备由于工作环境恶劣、工况复杂，其关键部件容易受损，导致设备性能退化，甚至造成设备崩溃。健康状态监测和故障诊断是保证重大机械装备安全运行的必要手段。通过信号分解可以抑制机械振动信号中的环境噪声和无关成分干扰，从而有效提取故障特征，因此信号分解在机械故障诊断中发挥着关键作用。
实验方法：
从时域、频域和时频域等不同分析域综述了国内外学者对信号分解理论的研究现状；其次，针对轴承、齿轮和转子碰摩等典型旋转部件梳理了信号分解在机械故障诊断中的应用研究现状；最后，总结了信号分解及其在机械故障诊断应用中面临的挑战。
结论：
经验模式分解等时域方法适合分析信噪比高、采样充分、分量间隔充分的平稳或拟平稳信号；经验小波变换和变分模式分解等频域方法适合分析分量频率范围不重叠的窄带信号；同步压缩变换等时频域重构方法适用于信号分量在时频面上间隔充分的拟平稳信号。针对异常复杂的实际机械振动信号，传统信号分解方法仍然面临分解结果欠稀疏、紧邻密集分量难分离、微弱信号难提取、强时变调频信号难表征等挑战性问题。
传统信号分解方法原理示意图
课题组提出的非线性调频分量分解方法原理示意图
资助项目：
国家自然科学基金重点项目(11632011)
创新点：
首次从时域、频域和时频域系统综述了国内外学者对信号分解理论的研究现状；围绕轴承、齿轮和转子碰摩梳理了信号分解在故障诊断中的应用研究现状；归纳总结了信号分解及其在机械故障诊断应用中面临的挑战，为相关研究提供了重要参考。
引用本文：
陈是扦, 彭志科, 周鹏. 信号分解及其在机械故障诊断中的应用研究综述[J]. 机械工程学报, 2020, 56(17): 91-107.
CHEN Shiqian, PENG Zhike, ZHOU Peng. Review of Signal Decomposition Theory and Its Applications in Machine Fault Diagnosis[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2020, 56(17): 91-107.
责任编辑：李 娜
责任校对： 金 程
审 核： 张 强
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