轮毂电机的出现使新能源汽车的驱动形式发生了颠覆性的改变，它集驱动、承载、制动等功能于一体，且控制灵活、传动效率高、结构紧凑。但轮毂电机技术的不成熟使车辆的整车安全性无法保障，因此有必要开展关于轮毂电机故障诊断的研究。本文结合独立驱动式新能源汽车中的动力源——轮毂电机这一新生事物，实现其实际运行工况中电机的电气故障诊断。以轮毂电机常见的电气故障为诊断对象，在分析轮毂电机故障机理的前提下，计算其常见特征参数，并基于统计学假设检验原理选取待融合特征参数，最后基于狼群算法分配参数融合权重融合多个特征参数，实现轮毂电机的电气故障诊断。　　首先，阐述轮毂电机故障诊断的实际应用价值，理解故障诊断中三个重要环节的研究现状，分析现有研究方法存在的局限性，提出基于多特征参数融合的轮毂电机电气故障诊断方法。　　其次，基于轮毂电机的工作原理分析其漏电故障机理，利用Matlab/Simulink仿真环境搭建轮毂电机仿真模型，验证故障机理分析结论的正确性，为后期特征参数的初步选取奠定基础。　　再次，设计轮毂电机故障模拟试验台架，对试验获得的相电流信号进行特征分析与选取，基于概率统计及Weibull分布拟合函数选取故障判别灵敏度高的特征参数包括有效值p1、极值p2和波形率p5。　　最后，定义特征参数的融合函数及目标适应度函数，基于狼群算法求解融合函数的方程参数，并对比分析融合特征参数在不同故障状态下的Weibull分布拟合函数，验证多特征参数融合诊断方法在轮毂电机故障诊断上的可行性。　　基于多特征参数融合的轮毂电机电气故障诊断结果表明融合特征参数拟合的Weibull分布在正常与故障状态下具有明显的区分性，融合特征参数可全面表征轮毂电机的故障状态；并且通过拟合Weibull分布的尺度范围参数ai可以清晰的反映轮毂电机的故障程度。