旋转机械在服役过程中普遍存在转速波动现象，针对该现象导致的基于斑马纹反射激光脉冲序列测量得到的扭振信号呈现非平稳性并伴随采样频率实时变化，以及手工粘贴斑马纹可能引发的拉伸变形、首尾衔接不良等分度角误差，进而严重影响扭振频率估计精度等问题，提出角域同步平均（angle-domain synchronous average， 简称ASA）结合最小二乘拟合（least squares fit， 简称LSF）的非平稳扭振信号频率估计算法（ASA-LSF），实现对扭振频率的准确估计。首先，基于ASA技术，消除转速波动影响的采样频率时变问题，将非平稳信号等效为平稳角域信号；其次，采用最小二乘法对ASA处理后的数据进行有效拟合，消除斑马纹首尾衔接点的分度角误差；最后，通过设计不同电压、电流工况实验，验证该算法的有效性。结果表明：所提算法为工程实际中扭振频率的精准识别，以及避免扭振频率与机组固有频率相近时产生的共振提供了新的解决方案。