往复式压缩机是石油化工行业中常用的设备,设备一旦发生故障,除了影响生产效率、缩减经济效益而且还存在严重的安全隐患。因此,对往复式压缩机进行故障诊断,是十分必要的。然而,往复式压缩机结构复杂、激励源较多,给往复式压缩机的故障特征的提取带来了巨大的困难。阀片是往复式压缩机最容易发生故障的关键部件,其振动信号中隐藏着丰富的调频信号。由于传统时频分析方法难以有效提取阀片的调频故障信号,本文提出基于分数阶Fourier变换的往复式压缩机故障诊断方法。首先对传统的时频分析方法进行分析,通过传统时频方法的研究,发现Wigner分布虽然具有一定的能量聚焦性,但是多分量信号分析中存在着难以解决交叉项问题。接着通过对标准正弦信号、单分量LFM信号、多分量LFM信号以及含噪声干扰的LFM信号进行仿真分析,验证离散分数阶Fourier变换算法的准确性和有效性。分析结果表明,分数阶Fourier变换不仅可以有效提取LFM信号的频率特征,具有高度的时频聚焦性,而且还可以有效的抑制噪声干扰。最后将分数阶Fourier变换应用到阀片故障诊断中,实验结果表明,不同的阀片故障对应不同的频率特征,从而实现往复式压缩机阀片故障的定量诊断。