前面的文章已从齿轮动力学机理上揭示了齿轮振动特性，为更直观的表述齿轮振动信号特征，现从齿轮振动信号模型角度来进一步分析其振动特征，以便为后续齿轮的状态监测提供参考。上述只是对齿轮部件振动特点做了一个简单分析，实际中的情况远比模型复杂，分析过程也更加严谨，下图是比较常见的齿轮频谱示例图(来源网络侵删),后续将逐步拆解分析齿轮各故障特点。PS：欢迎各位交流，后续有啥想实现的信号处理功能，请在下方评论区

利用python实现信号时域同步处理(TSA)操作。

在变转速旋转机械故障诊断中，阶次分析是目前比较有效的分析方法。阶次分析的实现需要依托设备转速曲线和振动信号，转速曲线则基于脉冲信号，因此，阶次分析需要硬件采集器能同步采集设备的脉冲信号和振动信号。阶次分析是将非稳定振动信号转为稳定振动信号，至于什么算是“稳定”，个人理解是：大多数情况下设备转速是平稳的，采集器等间隔采样策略下，采集到的设备转动角度也是一样的，对应的信号相位也是等间隔的；

在对信号进行特征提取前，我们不仅需要考虑实际信号中的噪声，还需要考虑我们关注的信号频率特征范围。如果我们直接对原始信号采用特征提取操作，那么提取到的特征在多数情况下是不符合使用要求的。工程软件中一般会有内置好的滤波功能，我们只需要掌握应用方法即可。若自己开发程序来对信号进行滤波处理时，应关注滤波器函数中参数的设置，即使参数之间差值不大，但导致的结果会大不相同，至于参数设计的方法本文不做赘述，可参看

Python实现信号小波分析

Python 实现信号短时傅里叶变换