感应电机具有结构简单、运行可靠、使用维护方便和价格便宜等特点,广泛应用于电力、钢铁、船舶工业和国防等领域。但是,由于电机装配、运行特性、结构、工作方式和负荷情况复杂多变,因此故障不可避免。为了保证生产制造安全高效运行,国内外学者在感应电机故障诊断领域开展了大量的研究。通过对电机的状态监测和故障诊断,实现电机故障的早期诊断,及早发现问题,避免电机故障造成停产等重大损失。受到老化、磨损、过热、振动等因素的影响,定子绕组匝间短路故障是感应电机最常见的早期故障,而且可能发展引起线圈短路或者相间短路,导致感应电机发生击穿或烧损等严重故障。一方面,早期故障的故障信号比较微弱,容易受外界因素影响,复杂工况下,如负载波动和电压波动,影响了故障的准确诊断。另一方面,高阻故障、电源电压不平衡等又会影响故障征兆的表现,因此需探索一种有效区分感应电机定子早期故障和高阻故障、电源电压不平衡的方法,判断具有相同故障征兆的不同故障起因,对电机采取合理措施,避免更严重故障发生。在这样的背景下,本文研究了基于解析数学模型和信号分析处理的多元故障诊断方法与技术,建立了系统、全面的感应电机定子早期故障诊断和辨识的理论框架,完善和补充了现有的定子早期故障诊断技术。论文完成的主要工作如下:理论分析了感应电机定子早期故障机理,从本质上解释故障特征的产生原理,建立暂态和稳态故障模型,为定子早期故障诊断奠定理论基础。提出了基于解析数学模型的电机定子早期故障诊断新方法,改进定子早期故障模型,采用定子电流误差估计值负序分量作为新的故障诊断指标。构造状态观测器对应电机的实时运行状态,向其输入电压测量值。将状态观测器中得到的定子电流估计值与测量值比较得到误差估计值。分析定子故障稳态运行模型,通过逆序坐标变换得到定子电流误差估计值负序分量,排除了不确定干扰因素对故障诊断的影响。该故障指标与故障电流和短路匝数成正比,与参数误差无直接相关性,在负载变化和不同转速运行下对定子早期故障实现了准确的诊断。负序电流检测是定子早期故障诊断简单而有效的方法,其缺点在于负序电流来源于多个信息源(电机定子匝间短路故障、电源电压不平衡、电机非线性等),因此需要对不同信息源所产生的负序电流进行解析,得到定子匝间短路故障下的负序电流。为了实现多源信息的分离,提出基于序分量提取的定子早期故障诊断方法,采用功率分解技术得到时域内二维dq坐标系正序和负序分量。通过递归最小二乘法确定电机负序电流特征参数,消除正常状态下定子电流所含干扰负序分量,准确判断出电机是否存在定子早期故障,根据短路故障负序电流值精确得到定子绕组短路匝数。大大提高了定子早期故障非侵入性故障诊断的精度。定子匝间短路故障和高阻故障具有共性,且又有各自的特性。为了避免对两类故障的错误分类,通过详细的理论分析,提出采用定子电流负序分量Isn和电压零序分量Usz作为识别两类故障的故障指标。三相电流和正序电流的幅值和相角用作支持分类算法。不同故障和负载条件下简单而有效地实现定子匝间短路和高阻故障的识别,完成了故障诊断、故障定位及故障严重程度估算。对感应电机定子早期故障诊断技术进行了扩展。最后,提出信号分析处理和改进型支持向量机相融合的多元智能故障诊断方法。针对电机负载和运行状态不断变化,电源电压不平衡和定子匝间短路故障经常被混淆的问题,通过建立状态识别和分类模型实现电机定子早期故障诊断。深入研究支持向量机理论及其实际应用中存在的问题,将改进的遗传算法融入到支持向量机中形成改进型支持向量机,并与双树复小波变换相结合形成多元智能故障诊断方法,完善和补充了现有的电机定子早期故障诊断技术。