随着工业自动化的提高,工业上对异步电动机要求越来越高。由于承受重载、频繁启停、环境恶劣等原因,导致定、转子出现各种故障问题。针对转子断条故障,文中提出基于巴特沃斯滤波和相关理论相结合的改进型希尔伯特-黄变换算法,将本征模态函数与原始信号做相关分析来判断本征模态函数的真假性,可以有效解决虚假分量和模态混叠问题。通过仿真分析和大量实验验证了改进的希尔伯特-黄变换算法准确性和可靠性。

针对三相异步电动转子断条的故障检测中故障信号很小，其与基波频率很接近，可能被基波分量泄漏或噪声所淹没，不能准确的判断。提出了一种LabVIEW平台下基于数字滤波、频谱细化分析和定子电流齿槽谐波分量的转差率在线检测方法。先对提取到的定子电流进行频谱细化分析，提高频谱分辨率，然后设计一个数字滤波器滤除定子电流基频信号．避免基波分量造成干扰。详细介绍了定子电流齿槽谐波分量的转差率估计的原理，通过该方法找出故障信号．并有效的区分出段子断条故障和负载波动。仿真和实验结果表明，该方法能够准确的找到故障信号，解决基波分量泄漏等引起的干扰，提高故障检测的可靠性和准确性。

研究电机断条故障信号检测，有利于设备的安全高效运行。为了准确检测电机断条故障，提出了一种基于改进布谷鸟优化搜索路径方法和差量分析的故障检测算法。改进布谷鸟算法克服了转子断条故障易发生误判且检测效率低下的问题。差量分析能够消除基波分量等对故障谐波的干扰，简化频谱分析。结合两者的优点，将健康信号与故障信号相位差最小准则作为改进布谷鸟搜索算法的约束条件．估算出基波参数及相应表达式并将其进行消除。模拟和实测数据的处理结果表明，所提方法有助于断条故障的准确检测。与传统分析检测方法相比，断条故障检测识别性能得到提高。