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近年来基于涡旋压缩机的测试系统的平台搭建和对其振动噪声的分析，展示出了非常广阔的应用前景，但还是难以满足涡旋压缩机运行状态监测的要求。由于涡旋压缩机在国内的应用时间还不是很长,对其使用过程中的故障分析还不多，仍处于搭建测试平台采用传统单一的频谱分析描述其工作状态的初级阶段，其运转状况的性能数据还无法通过准确的数学模型计算获得。而且涡旋压缩机振动的激励源较多，壳体表面信号表现为非平稳性和非线性，因此对其故障诊断较为复杂。本文在常规频谱分析的基础上，通过多角度的信息融合更准确的对非平稳信号进行了故障判别