异步电机是工业、农业以及自动化生产领域中应用较为广泛的一种动力设备。由于经常在恶劣工作环境下长期高负载运行,容易引发电机定子绕组故障,这将导致电机运行异常并影响动力系统中其它设备的正常运行,甚至造成严重事故。如若在故障初期及时地对异步电机进行故障诊断,可以有效避免巨大的经济损失。本文以三相异步电机作为研究对象,对电机定子开路故障和定子匝间短路故障的诊断方法进行研究,主要完成了以下工作:（1）本文建立了三相异步电机在正常、单相开路故障和匝间短路故障三种状态下的电压、电流、电磁转矩以及磁链方程,利用MATLAB/Simulink模拟了定子开路和匝间短路两种故障,并对正常和故障状态下的电流、电压、转速以及电磁转矩进行对比分析,完成对电机在正常和故障状态下三相定子电流信号的采集,为后续的故障诊断提供数据基础。（2）针对传统异步电机定子开路故障诊断方法准确率不高的问题,提出了小波变换和基于知识分类的故障诊断方法。首先,对三相异步电机定子电流信号进行小波分解,得到电机正常和故障信号的小波变换分解系数;其次,计算电流信号在各频段的小波包分解子带节点系数均方根值,并将其作为故障特征值;然后,利用贝叶斯分类器对故障特征值进行分类处理。仿真结果表明:与BP神经网络和分类决策树法对比,所提算法能够精准识别三相异步电机定子绕组开路故障,表明了该方法诊断准确率高、诊断速度快。（3）针对傅里叶变换在三相异步电机定子匝间短路故障诊断时存在的频谱泄漏问题,提出了基于Welch功率谱-支持向量机的故障诊断方法。首先,对原始三相异步电机电流信号进行小波变换去噪处理;其次,通过加Hanning窗函数对三相电流进行改进傅立叶变换,得到三相电流信号的Welch功率谱和功率谱密度分布,将其作为故障特征值;最后,利用支持向量机对定子匝间短路故障进行分类。仿真实验结果表明:基于Welch功率谱-支持向量机的故障诊断方法能够精准识别三相异步电机定子绕组匝间短路故障,说明了该方法的有效性和可行性。（4）搭建三相异步电机系统在线诊断半实物实验平台,完成总体、硬件和软件三个部分的设计。通过实验平台采集三相异步电机定子绕组在正常和开路故障状态下的定子电流信号,然后验证本文所提算法,实验结果表明了所提诊断方法的可行性和有效性。