针对常用的电动机稳态傅里叶分析方法存在不能分析局部时域信号的局部频谱特性的缺点,提出了一种改进的小波包分析方法,并将其运用到异步电动机转子断条故障诊断实验中。通过对电动机故障信号进行小波包分解与重构,可以有效地检测出故障信号的频率,从而确定故障的类型和可能发生故障的部位。实验结果证明了该分析方法的有效性。

1.引言 　　当发生转子断条故障时，在其定子电流中将会出现 和 频率的附加电流分量（s为转差率， 为供电频率）。但是 分量的绝对幅值很小，若直接作傅里叶频谱分析时，由于栅栏效应 分量的泄漏有可能淹没 频率分量。自适应滤波和希尔伯特变换法这两种方法可以有效的解决检测 频率分量困难的问题，是目前最具代表性的异步电动机转子断条在线检测方法。但是这两种方法只适用于电动机拖动平稳负荷的运行工况。当负荷波动较大时无法取得令人满意的结果，对故障诊断的准确性产生一定影响。小波包分析不仅对信号的低频部分进行分解

1.引言 　　当发生转子断条故障时，在其定子电流中将会出现 和 频率的附加电流分量（s为转差率， 为供电频率）。但是 分量的幅值很小，若直接作傅里叶频谱分析时，由于栅栏效应 分量的泄漏有可能淹没 频率分量。自适应滤波和希尔伯特变换法这两种方法可以有效的解决检测 频率分量困难的问题，是目前代表性的异步电动机转子断条在线检测方法。但是这两种方法只适用于电动机拖动平稳负荷的运行工况。当负荷波动较大时无法取得令人满意的结果，对故障诊断的准确性产生一定影响。小波包分析不仅对信号的低频部分进行分解，同时也