鼠笼式异步电动机作为现代工业生产中的主要执行部件，其正常工作与否，直接关系到整个生产过程运行状况的好坏。转子断条故障是电机比较常见的一种故障类型，其危害性严重，且不易被检测。因此，研究转子断条故障诊断技术，以便在电机转子断条故障早期及时检测出故障，预防故障的进一步恶化，具有重要理论研究意义和实际经济价值。本文首先阐述了转子断条故障诊断技术研究的现状，对转子断条故障机理进行了分析，为采用电流频谱法检测断条故障奠定了理论基础。通过有限元仿真模型分析了轻微断条故障对电机转差率的影响，并通过实际电机测速进行了验证。由于断条故障频率分量极易受到电源频率分量的干扰，采用了IIR陷波器对电源频率信号进行陷波处理，在FFT频谱上对断条故障进行分析。针对IIR陷波器在对电源频率跟踪上的不足，引入LMS算法自适应陷波器来实现对电源频率的跟踪，并通过仿真验证了该方法的可靠性。为了提高断条故障诊断的准确性，提出了将自适应陷波器和Hilbert-Huang变换相结合，在边际谱上实现对断条故障诊断的新方法。由于传统LMS算法存在收敛速度，时变跟踪能力，稳态失调与算法复杂度不能兼顾的问题。本文对目前常用的VS-LMS算法进行了分析，研制了转子断条故障系统仿真平台，实现了对用于断条故障检测的VS-LMS算法的优化选择。最后，在当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上，开发了一套以TMS320F2812和LabVIEW核心的转子断条故障诊断系统，并实现了对转子断条故障有效诊断。