本文研究了电动机变频调速系统的故障检测与诊断问题。随着电动机变频调速系统在工业应用中地广泛使用，调速系统的可靠性问题愈益引起人们的重视，调速系统的故障检测与诊断问题已逐渐引起众多研究者的关注。本文在现有研究的基础上，就基于信号处理的电动机变频调速系统的故障检测及诊断方法进行了深入研究。本文的主要工作和创新成果有以下几方面： 1．在利用状态空间法深入分析永磁同步电动机变频调速系统稳态特性的基础上，分析了逆变器开关元件发生故障的类型及其原因，仿真分析了六阶梯波逆变器、PWM逆变器各种故障状态下的系统动态特性，得出了一些有价值的结论。 2．针对逆变器故障后的电压输出的不对称性，利用对称分量法对逆变器输出信号进行分析，获得了逆变器输出信号的数字信号模型，为变频调速系统的故障检测与故障特征提取奠定了基础。 3．在电动机变频调速系统的频率未知条件下，给出了基本正序对称分量和频率估计的扩展卡尔曼滤波方法。提出了基本谱残差概念，定义了决策函数，给出了一种简单的故障决策策略，为电动机变频调速系统的故障检测或状态监控提供了一种有效途径。 4．由于调速系统的故障检测或状态监控具有长时间性的特点，为提高参数估计的数值稳定性，引入了奇异值分解理论，提出了基于奇异值分解的扩展卡尔曼滤波方法，并基于此方法实现了电动机变频调速系统的故障检测。 5．基于传统傅立叶变换和加窗傅立叶变换对逆变器输出信号进行了谱分析，提出了谱残差概念。获得了调速系统的故障特征。给出了一种故障决策逻辑，基于此可有效确定开关元件故障性质及逆变器故障桥臂位置。 6．考虑到信号处理中大量存在的复数域参数估计问题，研究了复数域最小二乘参数估计方法，提出了既加权又使用遗忘因子的复最小二乘估计递推算法。为了提高数值计算稳定性，进一步提出了基于复U-D分解的最小二乘参数估计方法，获得了变频调速系统的故障特征。 7．在分析多层感知器神经网络的基础上，推导了双曲正切函数为激励函数的误差后向传播算法。为实现逆变器驱动系统的故障分离，提出了相对谱残差的概念，获得了逆变器不同故障模式下的相对谱残差结果。提出了基于谱估计和神经网络的变频调速系统的故障分离方法。