随着计算机、电力电子技术、控制技术等领域的不断进步,生产控制系统也朝着大型化、高速化、自动化、网络化方向发展,必然要求设备越来越复杂,而鼠笼式异步电机作为重要的动力设备,因其结构简单,易于控制,在生产控制系统中被广泛使用,其一旦发生故障,不仅会使整个生产控制系统发生中断,造成经济上的损失,还有可能导致现场工作人员受伤以及产品控制不当对环境的污染,因此,对异步电机进行状态监测和故障诊断具有重要意义。　　 根据产业部门的统计可知,鼠笼式异步电机主要故障类型有定子绕组匝间短路,转子断条和端裂,气隙偏心和轴承故障,本文主要围绕电机转子故障进行诊断研究。实验及理论已推出:当电机存在转子断条和气隙偏心时,定子电流中会分别出现相应频率的故障特征分量,这是故障诊断的重要依据。　　 传统的通过直接对定子电流进行FFT变换后进行频谱分析的方法,难以有效识别出转子断条故障,这是因为断条特征分量幅度远小于电源基波分量,但频率接近基波频率,一旦转换到频域后会被基波所覆盖。本文运用RELAX算法思想,在频域对采集到的定子电流数据进行运算处理,最后通过频谱分析来实现故障诊断。文中对频域RELAX方法的诊断效果进行了分析,相对于时域RELAX方法,它具有运算快速实现的优势。总之,实验结果验证了RELAX算法在电机转子故障诊断应用方向的有效性。