(1) Antecedentes: con el desarrollo del transporte inteligente, recolectar e identificar de manera efectiva el estado de funcionamiento de los vehículos es beneficioso para el análisis y procesamiento de la información de los vehículos por internet de vehículos, con el fin de reducir la ocurrencia de accidentes de tráfico. Con el objetivo de abordar el problema de baja precisión de identificación de la señal de falla de vibración mecánica, se introduce un método de identificación de señal basado en la detección tiempo-frecuencia; (2) Métodos: este documento construye un modelo de parámetros de la transformación S de extracción sincrónica sobre la base de la baja concentración tiempo-frecuencia de la transformación S original; (3) Resultados: en el caso de SNR = -5~+30 dB, en comparación con otras transformaciones, el valor de entropía de Rényi es el más pequeño, y el valor de entropía de Rényi es de 0.5246 cuando SNR = +22 dB; (4) Conclusiones: a través de la comparación y análisis de simulaciones, se resaltan la excelente concentración tiempo-frecuencia y las características anti-ruido de , y se identifican las señales de falla de vibración del rotor como desalineación del rotor, desequilibrio y desgaste del cojinete mediante .