电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障,会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。电机出现故障时,故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分。因此可以通过检测、分析故障信号,获得电机的故障信息。传统的信号分析方法,如傅立叶变换,是一种纯频域分析,缺乏空间局部性,不能满足故障信号分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性,能够将信号在任意频段进行划分,从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容易被识别和提取。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性,本文选用小波包分析对电机故障信号进行分析检测。本文在研究了异步电机常见故障类型和诊断方法的基础上,详细分析了电机滚动轴承异常、转子断条、气隙偏心等故障原因,采用基于信号分析法中的振动诊断法和定子电流检测法,对电机滚动轴承故障、转子断条故障进行诊断。对于存在已知轴承故障的电机,在故障状态下采集到振动信号,利用峭度值计算和小波包分析相结合的方法,选用db3作为小波基,进行小波包分析,对包含有故障特征频率信息的信号进行重构,获得轴承故障特征频率,根据故障特征频率的数值和能量,确定出轴承故障的类型。应用小波包分析和FFT相结合的方法,选用Coif5为小波包基,检测转子断条故障特征频率。在此基础上,采集故障电机的振动信号和电流信号,并分别应用上述方法进行了仿真模拟实验,结果表明这些方法是准确可行的。论文以DSP为核心,完成了电机故障诊断系统的硬件电路的设计,包括信号检测电路、调理电路,A/D转换电路等,并给出了主要的软件流程图。