随着科技的发展以及现代化技术的进步,在生产过程自动化领域内到处可见异步电动机的身影,保障电动机安全可靠运行、降低经济消耗、防止工作人员受到意外伤害、使系统能及时处于安全运行状态防止故障进一步扩大,特别是对电动机进行早期故障预防和诊断变得非常重要。电机正常运行的原始信号处于平稳状态,一旦发生故障就会打破平稳状态,在故障信号中就会出现很多瞬时的突发性信号成分,以往的Fourier方法虽然能实现对信号的分析和处理,但无法分析和处理瞬时的突发性信号,所以不能很好的应用到电机的故障诊断中。小波变换对局部信号的分析能力以及多分辨率的功能,使得它能从信号的整体出发,也能针对信号的某一局部出发,去实现对信号的分析和处理,因此小波变化在电动机的故障诊断中的应用极其广泛。本文首先将以往的Fourier和小波变换进行对比,得出小波变换在电机的故障诊断中能使诊断结果更加准确的结论,其次,由于小波包变换能够阻止噪声并且能够将信号进行传递,可以比拟成带通滤波器,所以能够对信号进行消噪处理,本文通过具体事例证明小波包在信号的消噪处理中更有明显的效果,最后,本文较为详细介绍异步电动机的工作原理,以及发生故障的原因和状态,得到不同故障下的频率特性。由于电机发生故障时,其振动信号中会发生不同程度的变化,包括振幅大小、振动方式以及振动信号的频率,且每种故障对应的振动变化也会不同,因此根据这种相互对应的关系作为故障诊断依据,将振动信号应用小波包方法进一步分解和重构处理,能够得到每个频段部分的能量特征值,根据能量特征值的差异得到最终故障诊断的结果。数字仿真分析验证了小波变换在异步电动机基于振动信号的故障诊断及基于定子电流信号的故障诊断中的有效性。