的故障特征成分，m=1,2,3…。其中f₁为外加电压频率；f_r为转子旋转频率（f_r =(1-s) f₁/p；s为转差率；p为电机的极对数）。

　　最典型的电流监测与诊断方法是对采样的单个线电流信号进行频谱分析，根据频谱中是否存在与故障相关的特征频率成分及其大小来判定故障是否存在及故障的程度。这种方法简单易行，硬软件开销小。但是，通常异步电动机额定运行时的转差率就小，轻载或空载时的转差率更小。转子断条的主要特征频率为(1±2s)f₁，因s很小，(1±2s)f₁与f₁很接近，且幅值相差很悬殊，导致线电流的频谱中前者容易被后者淹没，难以准确诊断故障。为此，需要消除基波对断条故障特征频率成分的影响，直接滤除线电流信号中的基波成分同样会影响到断条特征频率成分。一般的做法是利用自适应陷波滤波^[3-4]途径来减小基波分量。从线电压信号中选择一个与基波电流相位相近的分量，然后与电流信号的转换值相减，同样可以减小基波的影响，更好地突出故障特征，这就是相关抵消法^[5]的基本思想。

　　同时采集多相电流、电压信号，经适当的转换来突出断条故障特征，是近年来的努力方向。park’矢量方法^[6-8]是同时采样三相电流，将其转换到静止的两轴坐标系(a、b)中，由i_a、i_b形成的轨迹来进行故障诊断。扩展　的park’矢量方法^[9]是通过对由构成的所谓的park’