永磁同步电机作为一种高性能的驱动设备,在高精度控制及工业自动化领域占核心地位。由于永磁同步电机具有永磁体结构,永磁体材料在运行过程中受到高温和应力的影响,存在失磁的风险,轻则影响电机的工作效率,重则烧毁电机,造成不可弥补的损失。因此,保障永磁同步电机的安全可靠运行,具有十分重要的意义。本文对电机失磁故状态下的电流及振动信号进行了研究,发现了电流和振动信号与失磁故障之间的关系,并基于此建立了贝叶斯网络,通过对电机的模型进行仿真,优化了贝叶斯网络的结构及参数,并利用其进行诊断。本文的主要研究内容如下:对本文所研究的永磁电机建立了有限元模型,分析了电机的定子电流、电磁转矩和不同失磁类型、失磁程度之间的内在关系,并利用小波变换,分离出不同阶次谐波,分析了不同阶次谐波与不同失磁故障之间的联系。对电机的振动信号根源进行了数学分析,研究了电磁力和电磁转矩的关系,并利用有限元分析仿真了不同失磁状态下的电磁转矩与失磁程度之间的关系,利用小波变换得到电磁转矩的频谱,并对转矩的频谱进行了深入的分析,得到了不同频段的振动信号与失磁程度的关系。结合前文的电流和转矩的分析,提出了一种混合型节点的贝叶斯网络,能够利用前文分析的先验知识,预设部分节点之间的关系,从而降低贝叶斯网络训练的难度,并将其作为故障诊断的逻辑网,实现对故障的分类。搭建永磁同步电机实验平台,实现了多种不同失磁故障的模拟,完成了对不同物理量的采集,对理论和所提方法进行了验证,证明了方法的有效性。