张正勇，苟旭丹，严居斌，陈健飞，张玉鸿(.国网四川省电力公司经济技术研究院，四川 成都　6004; 2.成都城电电力工程设计有限公司，四川 成都　6004)

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异步电动机转子断条故障在常见电机故障中占有较高的比例，其将导致电动机运行性能下降，严重时电机会因此无法驱动负载而出现堵转、停转，甚至烧坏电机，威胁工业生产的可靠性和安全性，同时增加生产成本[1]。因此对该故障及早进行检测颇为重要。

研究表明，定子电流中包含电机的故障特征，因而通过提取定子电流故障特征可以准确地检测电机故障[2]。当电机发生转子断条故障时定子电流中便会出现(1+2s)f1频率分量(f1为供电频率，即定子电流基频分量，s为转差率)时，因此可以以该边频分量作为断条故障的特征向量[3]。

在众多电机故障诊断方法中，FFT是最常用的电流特性分析方法，可是直接基于定子电流的FFT方法也存在诸多缺陷。尤其是当电机负载比较小时，转差率s非常低，边频分量(1+2s)f1极其接近基频f1，同时边频分量的幅值较基频很小且由于噪声干扰，这就导致边频分量极易被淹没，此时基于FFT的定子电流特征分量提取方法的精确度表现比较逊色[4]。

从而，文献[5]使用混合骨干微粒群优化算法获得基波参数后构造出基波表达式，并将其从原始信号中剔除，以突出故障特征频率成分，但此方法过程繁琐，计算量大；文献[6]采用PARK矢量变换把基波成分转换成直流信号从而使故障特征更加明显，但该方法需要同时采集定子三相电流，增加了硬件和软件的费用。……