1、“.....该方法也用于变速箱故障诊断和通过识别瞬态模型和周期这两个参数进行有效性验证。此外，可以绘制出轴承故障检测，除了变速箱故障检测适合双侧小波模型，单侧小波模型比双侧小波模型更适合用这个方法。这项研究提出对于旋转机械故障诊断局部故障检测通过瞬态建模和参数检测是种有效方法。旋转机械涵盖范围广泛机械设备，并在许多工业应用中......”。

2、“.....机器大部分被用在轴承齿轮箱及其他旋转部件这些可以导致机器故障。这些故障可能会导致机器瘫痪，造成重大经济损失甚至灾难性人身伤亡。因此旋转机械故障诊断研究在过去几十年里引起注意。瞬变或瞬态信号，特点是在很短时间和很宽频率范围上包含关于系统动力学研究重要信息。例如，齿轮箱生成振动信号中瞬变通常对应于局部故障轴承或轮齿，如引起剥落裂纹破损和断裂......”。

3、“.....对于机故障诊断程序通过分析在振动信号中瞬变描述机器正常特点是非常有用。为了提取或分析振动信号特征，尤其是瞬时，在旋转机器诊断文献中不同技术已经提出，如经验模式分解独立成分分析时间频率表示小波变换匹配追踪等。，黄提出对于非线性和非平稳作为种自适应分解技术，最近已拟定并广泛应用于旋转机械故障诊断，如齿轮故障诊断，滚动轴承故障诊断和转子故障诊断......”。

4、“.....但是，它仍然有些缺点。当谈及计算瞬时频率或在些情况下，由于混合模式它可能揭示似是而非特点，这缺点使其在瞬态检测和分析中有效应用站不住脚。被认为是盲源分离最有效工具，同时还被引入和应用于振动分析。可以被看作是个主成分分析延伸......”。

5、“.....虽然在模拟信号盲分离中是有效，但是，由于复杂原信号，并且信号在机械系统中传输路径是复杂多变再加上噪声污染，使得在机械故障诊断中有效应用仍处于发展初期。是最常用方法，通过它可以在时间频率二维平面中表示瞬态特征。例如，维格纳分布和改进维格纳分布已被用于故障诊断中分解振动信号......”。

6、“.....然而，这些方法本质上是双线性，这些并存交叉项目在分析结果中会干扰特征解释。即使些改进方法已提出，如分布，锥形分布等，然而无例外，伴随着个缺点消除总会有其他优点消失。例如，减少干扰项目将会带来时间频率浓度损失。小波变换，这实际上是种时间频率分析方法，在时间和频率领域提供信号信息同时，在将要被分析信号和不同尺度参数下基本小波之间进行系列卷积运算......”。

7、“.....当检测到信号瞬变时，通常采用正交小波变换和连续小波变换。正交小波变换和多分辨分析将信号分解成空间正交小波。连续小波变换可以提供个更精细分辨率比正交小波变换。连续小波变换更适合机械故障信息提取。追踪匹配，选择个很好应用于信号近似部分迭代波形进行贪婪算法在分析瞬变信号中是有效但是，计算成本过高限制了其工程应用......”。

8、“.....从追踪匹配，推出基于拉普拉斯小波和通过计算最大相关性数值应用识别瞬态参数，包括测试气动和结构颤振模态参数识别水轮发电机组轴系固有频率识别和磨损故障诊断进水阀内燃机检测位置和深度转子裂纹。拉普拉斯小波相关滤波检测单个瞬变是有效，这在本质上只使用于作为小波瞬态模型拉普拉斯小波和通过相关滤波确定参数。然而，在旋转构件局部故障会导致周期性复杂瞬变......”。

9、“.....因此不适合所有在局部故障场合瞬变模型。本文中，考虑到周期性复杂瞬变，我们提出了种新技术，作为扩展但不限于拉普拉斯小波，纳入瞬态旋转机械故障诊断建模和参数辨识。首先，建立瞬态模型模拟单瞬变并且标记模型参数。然后识别瞬态模型及参数用于构造具有相同时间间隔和周期阶段性复杂瞬变模型。最后，显示旋转机械故障周期参数被确定......”。