对于异步电机故障诊断技术的研究，故障特征的提取和识别将极大地影响故障诊断的准确性和有效性。利用振动信号进行电机故障诊断是一种常用的方法。根据电机振动信号在不同状态下的不同特征，传统的信号分析方法很难从非平稳、非线性信号中定量提取特征向量。本文首先建立了基于振动信号采集的实验模型，结合经验模态分解和信息熵从采集的振动信号中提取特征向量。在分解后的特征模态分量的基础上，结合能量法和相关系数法选择包含主要故障的特征模态主分量，并用能量法和相关系数法相互验证所选主分量的正确性。选取本征模主分量后，利用信息熵理论进行计算。