由于现代科学的进步和生产系统的不断发展,电机在生产中发挥着越来越重要的作用。异步电机以其结构简单、价格低廉、可靠性高、维护方便而在工农业中取得了广泛的应用。随着现代工业系统的飞速发展,电机的单机容量不断增加,所驱动的负载也越来越复杂。电机故障不仅会损坏电机本身,严重时还会使电机突然停机、生产线崩溃,造成巨大的经济损失和灾难性后果。历史数据表明,转子断条是异步电机最常见的故障,占其全部故障种类的10%左右。因此,研究转子故障诊断技术以在电机故障早期发现故障并及时进行维修,具有重大的理论意义和社会经济效益,这已成为国内外学者们一个研究热点课题。本文基于异步电机转子正常与故障时的定子电流信号,提出了两种转子断条故障诊断研究方法。文章研究了小波变换理论,从原理上分析了小波变换与其他变换如傅立叶变换、短时傅立叶的不同特点。鉴于小波变换具有多分辨率的特点和比傅立叶变换更强的特征提取功能,本文利用小波变换对电动机转子故障进行诊断方法研究。深入地分析了小波变换的浮动阈值消噪法,运用改进的浮动阈值消噪法进行了信号预处理。通过对仿真信号进行两种小波消噪方法的研究,对其进行消噪图形和消噪比的比较,证明了改进阈值的消噪方法不仅可使信号不失真,又能得到良好的消噪效果。其次本文对电机故障模拟实验台进行了故障信号诊断实验。根据电动机转子故障的机理,结合所采集的实验数据中,利用所得的定子电流信号,进行小波消噪,然后对消噪后的信号利用小波包进行六层分解、重构,结合重构后的频谱图,对特定的频率段与正常信号相应的能量进行对比,确定故障频率,从而找出转子断条故障所在。本文还进行了基于Park’s矢量变换对电机转子的故障诊断方法研究。得出对于频谱复杂,特征频率成分的幅值往往较小,当与基频分量很接近时,容易被基频及其“旁瓣”淹没的特征。利用基于Park’s矢量方法的异步电动机故障监测方法可以克服这一缺点的结论。