基于电流频谱和RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法分析与研究
电气设备故障诊断与预测维护技术研究
电气设备故障诊断与预测维护技术研究摘要: 本文旨在介绍电气设备健康状态监测与评估的重要性和方法。
首先，我们概述了预测维护的三种常见方法：基于历史数据的预测模型、基于物联网的远程监测与预测以及基于数据驱动的预测维护。
然后，详细探讨了电气设备健康状态监测与评估的内容，包括实时监测、数据分析、健康评估和提前维护。
最后，强调了这些方法对于提高电气设备可靠性、降低故障风险和延长设备寿命的重要性。
关键词：电气设备；故障诊断技术；预测维护技术引言:电气设备在现代社会中扮演着至关重要的角色，它们用于各个领域的能源供应、工业生产和日常生活。
然而，由于长时间运行、恶劣环境和不可预测的因素，电气设备可能出现故障和损坏，给人们的生产和安全带来严重影响。
因此，了解设备的健康状况、预测潜在故障以及采取适当的维护措施变得至关重要。
一、电气设备故障诊断技术1.1故障诊断方法概述故障诊断是电气设备维护和运行过程中的重要任务，旨在及时发现和准确判断设备故障，并采取相应的修复措施。
本部分将概述三种常见的故障诊断方法：（1）基于传统测量技术的故障诊断：这种方法依赖于传感器和测量仪器获取设备的物理参数数据，如电流、电压、温度等。
通过对这些数据进行实时监测和分析，可以检测异常信号并判断设备是否存在故障。
例如，当电流超出正常范围、电压波动较大或温度升高时，可能表明存在电气设备的故障。
（2）基于信号处理的故障诊断：这种方法将信号处理技术应用于故障诊断，通过对设备信号的采集、滤波、频谱分析等处理，提取出故障特征信息。
例如，对电气设备信号进行频谱分析，可以识别出频率异常或谐波成分的存在，从而推断设备可能存在故障。
（3）基于人工智能的故障诊断：这种方法利用人工智能技术，如机器学习、神经网络和模式识别等，从大量数据中学习设备的正常运行状态，并构建故障诊断模型。
通过输入实时监测数据，模型能够判断设备是否发生故障，并推测具体的故障类型。
人工智能的优势在于能够处理复杂的非线性关系和提高诊断准确性。
飞机故障诊断
飞机故障诊断学院：航空航天工程学部班级：___ ____学号：__ _姓名：____ ____指导老师：______ ______随着科学技术的发展，机械设备越来越复杂、自动化水平越来越高、机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大、与其有关的费用越来越高，机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失，甚至还可能导致人员伤亡。
通过对设备工况进行检测，对故障发展趋势进行早期诊断，找出故障原因，采取措施避免设备的突然损坏，使之安全经济地运转，在现代工业生产中起着重要的作用。
开展故障诊断技术的研究具有重要的现实意义。
飞机的故障一般分为“硬故障”和“软故障”两种类型。
硬故障是指飞机突然发生某部分的损坏或者完全停止工作这种飞机故障是容易识别的。
软故障是指某些缓慢变化，例如控制系统参数变化或电路偏置变化、漂移等。
目前，对飞机的故障诊断的方法有特性跟踪法、数学模型分析法、专家系统和神经网络分析法四种。
神经网络分析法是在研究人的生物神经的基础上提出来的，它是由大量的简单元件(神经元模拟电子器件)相互联接而形成的一种复杂网络是大规模非线性动力系统工程。
由于它有非线性大规模并行处理能力强的特点，以及其鲁棒性、容错性及自学习能力,在许多领域都得到了广泛的应用,当然也可以用于飞机控制系统的故障诊断及信号恢复故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。
从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。
从学科整体可归纳以下理论和方法：(1) 基于机理研究的诊断理论和方法：从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。
针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。
(2) 基于信号处理及特征提取的故障诊断方法：主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。
永磁同步电机故障诊断研究综述
永磁同步电机故障诊断研究综述永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）是一种高效率、高功率因数的电机，由于其具有较高的控制精度和动态性能，被广泛应用于机械传动系统中。
然而，由于各种原因，永磁同步电机在实际运行过程中可能会出现各种故障，这些故障可能会导致其性能下降甚至完全失效。
对永磁同步电机的故障诊断研究非常重要。
本文将对永磁同步电机故障诊断领域的研究进行综述，并从以下几个方面进行讨论和探究。
一、故障分类和特征提取永磁同步电机的故障可以分为转子故障（如短路、断条等）、定子故障（如匝间短路、绝缘损坏等）以及电源故障等。
在故障诊断过程中，正确分类和提取故障特征对于准确判断和定位故障非常关键。
为此，研究者们通过分析电机的运行状态、电流、振动等多种信号，提出了各种故障特征提取方法，如时域分析、频域分析、小波变换等。
二、故障诊断方法和算法针对永磁同步电机故障诊断的需求，研究者们提出了多种故障诊断方法和算法。
其中，基于模型的方法通过建立电机的数学模型，利用状态估计和滤波技术来实现故障诊断。
基于信号处理的方法则是通过对电机输出信号进行处理和分析，提取其中的故障信息。
还有基于人工智能算法的方法，如神经网络、遗传算法、支持向量机等，这些方法通过学习经验数据，能够自动识别和判断故障。
三、故障诊断系统的设计与应用将故障诊断方法应用于实际永磁同步电机系统中，需要设计和搭建一个完整的故障诊断系统。
这个系统包括传感器采集模块、信号处理模块、故障特征提取模块、故障判断模块等多个部分。
通过将这些模块进行集成和优化，可以实现对永磁同步电机故障的实时监测和诊断。
四、未来研究方向和挑战尽管在永磁同步电机故障诊断领域已经取得了一些进展，然而仍然存在一些挑战和需要进一步研究的问题。
故障特征提取方法需要更高的精度和鲁棒性；故障诊断系统需要更加智能和可靠；故障诊断算法需要更高的效率和实时性。
永磁同步电机故障诊断研究综述
永磁同步电机故障诊断研究综述摘要本文对永磁同步电机故障诊断的研究进行了综述。
首先介绍了永磁同步电机的原理和应用领域，然后对永磁同步电机的故障模式进行了分类和详细描述。
接下来，介绍了常用的永磁同步电机故障诊断方法，并对各种方法进行了比较和分析。
最后，讨论了目前的研究热点和未来的发展趋势。
1. 引言永磁同步电机是一种采用永磁体作为励磁源的电机，具有高效率、高功率密度和高控制精度等优点，广泛应用于工业控制、风力发电、新能源车辆等领域。
然而，由于工作环境的复杂性和电机本身的复杂性，永磁同步电机在使用过程中容易发生各种故障，如断线、短路、轴承故障等。
因此，对永磁同步电机的故障进行准确、快速的诊断，对保障电机的安全运行和延长电机的使用寿命具有重要意义。
2. 永磁同步电机的故障模式永磁同步电机的故障模式主要包括电机定子故障、电机转子故障和电机传感器故障。
其中，电机定子故障包括定子绕组断线、定子绕组短路和定子绕组接地故障；电机转子故障包括磁极断裂、磁极剥落和磁极偏移；电机传感器故障包括霍尔元件故障和编码器故障。
2.1 电机定子故障电机定子故障是指与电机定子绕组相关的故障，常见的定子故障有断线、短路和接地故障。
断线是指定子绕组中某一导线或多个导线断开导致电流无法正常流通；短路是指定子绕组中导线之间产生了短路路径，导致电流绕过了部分绕组；接地故障是指定子绕组中某一导线与绕组外介质接触导致漏电。
2.2 电机转子故障电机转子故障是指与电机转子相关的故障，常见的转子故障有磁极断裂、磁极剥落和磁极偏移。
磁极断裂是指永磁体中的磁极发生断裂，导致磁场异常；磁极剥落是指永磁体中的磁极脱落，导致磁场不均匀；磁极偏移是指永磁体中的磁极位置发生偏移，导致磁场不稳定。
2.3 电机传感器故障电机传感器故障是指与电机传感器相关的故障，常见的传感器故障有霍尔元件故障和编码器故障。
霍尔元件故障是指用于检测转子位置的霍尔元件失效，导致无法准确测量转子位置；编码器故障是指用于测量转子位置和速度的编码器出现故障，导致位置和速度测量不准确。
基于信息融合技术的故障诊断方法举例
断条 气隙偏 心 匝间短 路 实际 故障
0
0
7.2.2基于Park矢量的融合电流小波分析方法
小波变换不同分解尺度对应的频带宽度
设信号采样频率为fs，则信号中的最高频率为fs/2 采用DWT对信号进行分解时，设分解尺度为j（j＝1， 2，3，…） j＝1时，信号被分解为[0，fs/4]和[fs/4，fs/2]两个 频带 j＝2时，信号被分解为[0，fs/8]、[fs/8，fs/4]和 [fs/4，fs/2]三个频带 依次类推，j＝k时，分解信号的最低频带为[0， fs/2k+1]
ecpm
I ecnm cos[( m(1 s ) / p)1t ecpm 2 / 3]} 1
两种故障同时发生时派克矢量的模k=1、m=1
i ji
2 2 2 2 2 2 3 / 2( I p1 I bp1 I bn1 I ecp 1 I ecn 1 )
0.2
0.15
0.1
0.05
0
-0.05 0
20
40
60
80
100
（a）Park矢量融合电流信号
(b)尺度j＝8时的低频带信号
5根断条故障电机空载运行时DB5小波分解结果
12 11
x 10
-3
0.2
0.15 10 9 8 7 0 6 5 0 100 200 300 400 500 -0.05 0 20 40 60 80 100 0.1
f ag f1 mf r
转子旋转频率fr＝（1－s）f1/p，m为正整数 气隙偏心故障还会造成电机的振动异常，并出 现振动特征频率
7.1.3 绕组过热与匝间短路故障
绕组过热是电机运行过程中经常出现的一种现 象，通常是短时和整体性的 比较危险的是绕组的局部过热
基于MATlab异步电机故障诊断仿真分析
基于MATlab异步电机故障诊断仿真分析异步电机是工业中常用的一种电机，其故障诊断对于提高设备可靠性和延长使用寿命非常重要。
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，可以用于电机故障仿真分析。
本文将基于MATLAB对异步电机的故障诊断进行仿真分析。
首先，我们需要建立一个异步电机的数学模型。
异步电机的数学模型可以用于对电机进行仿真和分析。
在MATLAB中，我们可以使用方程组来表示电机的动态行为，包括转子转速、转矩输出和电流等。
通过建立数学模型，我们可以为不同故障情况下的电机建立仿真模型。
接下来，我们需要考虑不同的电机故障情况。
常见的异步电机故障包括定子绕组故障、转子故障和轴承故障等。
针对不同的故障情况，我们需要修改之前建立的电机数学模型，并进行相应的仿真分析。
例如，对于定子绕组故障，我们可以通过增加定子绕组的电阻和电感等参数来模拟故障情况，并分析电机转速和电流的变化。
在进行仿真分析时，我们可以使用MATLAB的仿真工具箱来进行参数调整和数据分析。
例如，我们可以调整电机的工作条件，如负载、电压和频率等，观察不同故障情况下电机的响应。
同时，我们可以通过添加噪声和干扰来模拟实际工况下的情况，测试故障诊断算法的鲁棒性和准确性。
最后，我们需要对仿真结果进行分析和评估。
通过对电机的转速、电流和振动等参数进行分析，我们可以判断电机是否存在故障，并确定故障的类型和程度。
我们可以基于实验数据和经验知识，开发故障诊断算法来自动识别和判断电机故障。
通过对仿真结果的评估和比较，我们可以进一步优化算法，并提高故障诊断的准确性和可靠性。
综上所述，基于MATLAB的异步电机故障诊断仿真分析可以帮助我们理解电机的动态行为和故障机制，并优化故障诊断算法。
通过建立电机数学模型、模拟不同故障情况并进行仿真分析，我们可以准确、快速地诊断电机故障，提高设备可靠性和工作效率。
动车组检测与故障诊断第十讲故障诊断方法的分类
（2）、专家系统故障诊断方法
故障诊断系统的专家系统主要由知识库、知 识处理模块、诊断推理模块、人机接口等部 分组成，总体结构如下图 ：
10
1）专家系统中的知识库
知识库是专家系统的核心部分, 它的完善 与否决定了专家系统的工作能力及效率。
通常专家系统知识库的存储采用链表形 式，知识库的扩充、删除、修改等操作 实质上是插入、删除和修改链表的一个 节点。
11
2）专家系统知识库结构图
12
3）专家系统知识库的建立
例如：受电弓的故障原因结构图
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4）规则：
规则1: 如果 弓网接触力不正常
且 受电弓电流不正常
且 弓头振幅不正常
则 受电弓离线------受电弓故障
规则2: 如果 受电弓汽缸气压不正常
且 升不起弓
则 受电弓汽缸故障
规则3: 如果 滑板厚度不正常
基于信号处理的方法主要有：
2
1）小波变换方法
小波变换是一种时－频分析方法。 故障诊断时，对采集的信号进行小波变
换，在变换后的信号中除去由于输入变 化引起的奇异点，剩下的奇异点即为系 统发生的故障点。 基于小波变换的方法可以区分信号的突 变和噪声，故障检测灵敏准确，克服噪 声能力强。
3
2）主元分析方法
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3、专家系统进行故障诊断的过 程
专家系统工作，就是模拟人类专家进行思 维。所以，专家系统进行故障诊断的过程 应该如下图所示：
18
（3）、故障树故障诊断方法
故障树分析法是从果到因的分析方法，它以 故障模式影响与后果分析法为基础，对系统 故障形成的原因采用从整体到局部按树技状 逐渐细化分析的过程。
22
建树的主要步骤：
(3)构造故障树 由顶事件出发，逐级找出各级事件的全部直
故障电机典型频谱特征
常见故障电机频谱特征图-瓦伦尼安教学设备 序号
故障种类 特征频谱图
备注 1 转子偏心 偏心转子会导致转子和
定子之间的间隙随着转
动不断变化，从而产生
一个脉动的振动源，可
以看到两倍行频分量，
并出现1X 波峰，及该频
率处的极通频率的边
带。
2 轴弯曲 由于转子铜条上的电流
的不均匀分布，引起转
子受热不均，导致转子
弯曲变形，同时转子弯
曲会出现所有的不平衡
现象，我们可以检测电
机冷却状态下的轴弯曲
状态。
3 转子条断裂
转子断条会在1X 处产
生极通过频率的边带，
以及它的谐波（2X,3X,
等）你会看到1X 谐波的
频谱，同时每个谐波附
近都有“裙带”的极通
过边带。
4 电机缺相
由于连接松动导致的电
机缺相，也会产生很强
的两倍行频，（100Hz ）
的振动，并伴有1/3的
行频的变频带。
5 轴承故障 1.内圈故障的轴承会出
现故障频率(pbfi)及谐波
伴有转频的边带.
2.外圈故障的轴承，出
现故障频率（pbfo ）及
谐波。
6匝间短路
绕组运动会导致缓慢磨损并降低绕组绝缘性能。
随着振动，绝缘性会降低，必须使用电动机电路分析而不是振动来监视和评估匝间短路情况。
7转子不平衡波形为正弦波；
轴心轨迹为圆或椭圆；
1X频率为主；径向（水
平和垂直）振动为1X
主；振幅随转速升高而
增大。
基于模糊神经网络的电动机的故障诊断
同主要分 为定子绕 组故障 、转子绕组 故障 、 流 信号进 行频谱分析 可 以判 断出 电机 故障类 轴承故 障等几类 。根据 多年 经验研 究以及对 型 。而振 动信号 的故障分析 同上 ，只是采用 ３ ０ ％ 、１ ０ ％ 、１ ５ ％ 。根据 异步 电动机 的结 构特 点可 知 ， 其系 统 主 要分 为 机械 系 统 和 电气 系统 ，机械 系统故 障包括偏 心故障及 轴承故
障，而 电气系统故 障包括定 子绕组和 转子绕 组 故障 。根 据异步 电动机 的常见故 障发生概 率 以及针对 性 ，故本文主要 是对定子 匝间短
一
电动机故 障的分析 ，其故 障发生概率 分别为 的是时域 的均方根特 征 ，因为它是振 动信号 个 数为 ７ 个 。 由于 本文 研究 的 电机 故障包 括
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
．
鲤筮展． ． Ｊ
基 于模糊神 经网络的电动机的故 障诊断
中北大学 芦 斌 姚竹亭
【 摘要 】本 文以异步 电动机为研 究对象 ，提 出了一种 基于模糊神经 网络的故障诊断方 法，并进行 了验证 。将模糊逻辑 引进神经 网络，先对输入数据进行模 糊预处 理，然后将模糊化后 的数据导入神 经网络中，最后得出的结果满足实际需求 ，从而证 明了模 糊神经 网络在 异步电动机的故障诊断 中可行性。
【 关键 词】模糊神经 网络 ；异步 电动机 ；故 障诊 断
１ ． 引言 路 、转子 断条 、转 子偏心 故障、轴承 内圈故 ３ ． １ 神经 网络 结构 、输 入和 输 出神经 异 步 电动 机作 为 人们 日常 生活 和 工业 障进行诊 断分析研 究 。 元个数 的确 定
故障电机典型频谱特征
故障电机典型频谱特征故障电机的典型频谱特征主要包括波形特征和频谱分析特征。
下面将详细介绍故障电机的常见频谱特征。
1.健康电机波形特征：(1)正常运转电机的波形特征应当是平滑、对称的。
电流波形应该是周期性的正弦波，在频率上和额定频率基本一致。
(2)当电机出现故障时，波形特征将发生变化。
例如，当电机有轴承故障时，轴承的损坏会导致电机在运转时产生不规则的振动，因此电流波形也会出现不规则的变化。
2.健康电机频谱特征：(1)健康电机的频谱分析特征主要体现在频谱图中。
对于健康电机来说，其频谱图中应当只包含一个主频率的峰值。
主频率通常等于电机的额定频率。
(2)异常电机的频谱图中除了主频率外，还会出现其他频率成分的峰值。
这些额外的频率成分通常是由于故障引起的。
下面是故障电机常见故障及其频谱特征：1.轴承故障：当电机的轴承出现故障时，频谱图中会出现一系列的频率峰。
这些特征频率通常是轴承的特征频率，可以通过峰值的位置和大小来判断轴承的故障类型。
2.不平衡故障：当电机的转子不平衡时，频谱图中会出现主频率的倍频峰。
倍频峰的数量和大小可以反映转子不平衡的严重程度。
3.绝缘故障：当电机绝缘出现故障时，频谱图中会出现高次谐波峰。
这些谐波峰的出现通常是由于电机绝缘材料的非线性性质引起的。
4.磁极对齐故障：当电机的磁极对齐出现故障时，频谱图中会出现空间谐波峰。
空间谐波峰的出现与电机的转子与定子之间的位置关系有关。
总之，故障电机的频谱特征是判断电机健康状况及故障类型的重要依据。
通过对电机波形和频谱进行分析，可以准确地诊断电机的故障，并采取相应的维修措施，以保证电机的正常运行。
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摘要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，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。
为了将故障所造成的损失降低至最小程度，迫切要求对电动机故障进行检测。
电动机故障检测是通过应用先进的技术手段，所以研究实用、高效的电机故障诊断系统对于生产安全运行十分重要。
本文首先介绍异步电动机的结构和基本原理，以及常见的故障。
并且概要的叙述转子断条和端环开裂、气隙偏心的故障特征信号频率分量的产生机理。
然后对电流频谱法在电机故障诊断中的作用进行简要的叙述，系统的介绍傅立叶变换的原理，接着对定子电流信号进行FFT变换，得出电流频谱图，并根据故障判据分析频谱图，从而对电机故障进行诊断。
最后对RBF神经网络的结构和特点进行了相关的介绍，并介绍RBF神经网络学习算法和其网络设计。
建立基于RBF神经网络的故障诊断结构，并利用故障样本数据对网络进行训练，从而实现了对电动机故障的诊断。
关键词：异步电动机故障诊断；电流频谱图分析；MATLAB；RBF神经网络ABSTRACTOwing to the progress of modern science and product system, electrical engineer plays a more and more important role in modern production .Asynchronous motors are widely used in the industrial and agricultural production because of its simple structure, low price, high reliability and convenient maintenance. With the rapid development of the modern industrial system, the capacity of a single motor is keeping increasing and the load is also becoming more complicated now. A motor fault can not only cause damage to the motor, but also can result in unscheduled machine downtime and the shutdown of a production line, which will cause heavy financial losses and catastrophic fault. In order to reduce the fault to a minimum extent, there is an urgent call for motor fault detection. Motor fault detection uses the application of advanced technical instrument, the study of practical and efficient motor fault diagnosis system is very important for the production of safe operation.Firstly, the design introduces the structure and the basic principles of the asynchronous motor, as well as the common fault. And then a summary description of broken rotor bars and end ring cracks, the failure characteristics of air-gap eccentricity signal frequency component mechanism. Then the spectrum of current in electrical fault diagnosis in a brief description of the role of the system to introduce the principle of Fourier transform, and next signals to the stator current FFT transform, to draw current frequency spectrum, and frequency spectrum analysis of failure criterion and thus the diagnosis of motor failure. Finally, RBF neural network structure and characteristics of the relevant presentation and introduced the RBF neural network learning algorithm and its network design. RBF neural network based fault diagnosis of the structure and the use of fault data samples to train the network in order to achieve the motor fault diagnosis.Keywords：Induction Motor Fault Diagnosis; Current spectrum analysis; MATLAB; RBF neural network目录1 绪论 (1)1.1课题研究的意义 (1)1.2电机故障诊断技术的国内外发展状况 (2)1.3电机故障诊断技术的基本原理 (4)1.4电动机故障诊断的主要方法 (4)1.4.1 基于多传感器数据融合故障诊断技术 (5)1.4.2 基于小波变换故障诊断技术 (6)1.4.3 基于人工神经网络故障诊断技术 (7)1.5本文主要工作 (9)2 异步电机基本原理及常见故障机理分析 (10)2.1异步电动机构造及基本原理 (10)2.1.1 异步电动机的构造 (10)2.1.2 异步电动机基本原理 (12)2.2异步电动机故障及其判据 (12)2.2.1 转子断条和端环开裂故障 (13)2.2.2 气隙偏心故障 (13)2.2.3 绕组过热与匝间短路故障 (18)2.3本章小结 (18)3 基于电流频谱的电机故障分析 (19)3.1电流频谱法诊断电动机故障 (19)3.2频谱分析与傅立叶变换 (19)3.2.1 频谱分析原理与方法 (19)3.2.2 傅立叶变换原理 (22)3.3故障诊断仿真研究 (25)3.3.1 MATLAB的概况 (25)3.3.2 仿真实例 (25)3.4单相电流频谱图分析方法的局限性 (28)3.5本章小结 (28)4 基于RBF径向基函数神经网络电机故障诊断 (29)4.1RBF神经网络的结构和特点 (30)4.1.1 RBF神经网络的结构 (30)4.1.2 RBF神经网络理论基础 (32)4.2RBF神经网络学习算法 (33)4.3RBF网络设计 (35)4.3.1 RBF神经元 (35)4.3.2 RBF神经网络的映射关系 (36)4.4故障诊断仿真研究 (36)4.4.1 仿真实例1 (36)4.4.2 仿真实例2 (41)4.5本章小结 (44)5 总结 (45)参考文献： (46)翻译部分 (48)英文原文 (48)中文译文 (61)致谢 (71)1 绪论1.1 课题研究的意义自19世纪发明电动机以来，由于电能应用方便，而且电动机的性能良好，便于控制，使用与操作简单，因而得到了迅速普及，应用范围越来越广，使用数量越来越多，使人类从繁重的体力劳动中逐步解脱出来，从而推进和完成了人类历史上第二次的工业革命。
而到了今天，在我们日常生活和生产活动中，已经离不开电机，电机在日常生活中已无处不在。
任何产业部门和每个家庭几乎离不开各种各样的电机，它作为当今世界上使用最普遍的、数量最多的动力机械，几乎占领了所有领域。
而其中异步电动机是各种电动机中应用最广、需要量最大的一种电机。
90%左右的电气原动力均为异步电动机，其中小型异步电动机占70%以上。
在电网的总负荷中，异步电动机用电量占60%以上。
它是当今生产活动和日常生活中最主要的原动力和驱动装置。
以工业生产部门为例，绝大多数的生产设备是依靠异步电动机驱动的。
钢厂的轧钢机是由电动机驱动的，矿井提升机是依靠电动机升降的，化肥厂的压缩机是由电动机驱动的，金属切削机床是由电动机驱动的，自来水厂的水泵是用电动机驱动的等等。
在电力系统的各类发电厂中，除了作为系统核心的发电机外，其余的辅助动力设备几乎全部由电动机组成，如送粉机、磨煤机、给水泵、风机等。
作为工业系统的主要传动元件和执行元件，异步电动机的正常工作对保证生产过程的安全、高效、敏捷、优质及低耗意义重大。
电机设备是组成供、用电系统的基本元件，在运行中受到电、热、机械和周围环境等。
各种因素的作用使其性能逐渐劣化，最终导致故障。
一旦发生故障，即使是停止工作的时间极短，也会造成很大的损失。
其故障不仅会损坏电机本身，还将影响整个生产系统，甚至危及人身安全，造成巨大损失。
长期以来，针对异步电动机的各种严重故障，主要采取成熟可靠的继电保护措施，如过电流保护、过电压保护、欠电压保护、差动保护、负序保护、逆电流保护、接地保护、过速保护、振动保护、过热保护等等。
从表面上看，继电保护功能已很完善，但是必须知道，继电保护系统只是当被监视参数达到或超过继电器整定值时才起作用，即只有当故障已经发生时才动作，而并没有预防功能。
相反，有时一个运行参数超限，继电保护系统动作，电机被突然切断而使生产流程中止，仍会导致很大报失。
电机诊断技术不但能根据早期征兆进行故障预报，并能对故障进行诊断和趋势分析，判定出合理的检修方案。
一般这些故障的发生总是以各种征兆表现出来，并且故障类型也多种多样。