针对异步电机转子断条故障诊断中,原始信号包含的故障特征成分能量微弱,其提取过程较为繁琐,给断条故障的及时诊断带来不便,提出一种基于经验模态分解(Empirical Decomposition Mode,EMD)能量熵,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的新诊断方法,无须提取信号中的故障特征频率就能对电机断条故障做出准确的判断。该方法选取振动信号经过PCA处理后的EMD能量熵作为新
