永磁同步电机因具有高功率密度、高转矩密度和高效率等特点而被广泛运用于工业生产和日常生活中。但是永磁同步电机在工作过程中,通常因为工作环境封闭且狭小、散热条件差、湿度大和温度高等,导致电机易发生故障。在电机的常见故障中,匝间短路故障发生机率最大,占电机所有故障的百分之三十左右。该故障的破坏性极强,且容易引起其它故障。匝间短路故障发生后,如果在故障初期不能及时诊断出故障并采取相应的保护措施,将会导致严重的后果。为了提高永磁同步电机的安全性和可靠性,对永磁同步电机初期匝间短路故障诊断方法进行研究尤为重要。本文主要研究了永磁同步电机初期匝间短路故障诊断方法。通过对匝间短路初期故障特征提取方法和严重程度估计方法的关键技术展开研究,以满足永磁同步电机安全、可靠的运行需求,同时提高电机运行的经济性。本文主要研究内容如下:首先,对永磁同步电机初期匝间短路故障特征进行研究,当匝间短路故障处于初期阶段时,其故障特征频率幅值较小,且易受其它谐波信号和噪声的影响而不易被提取。针对以上问题,本文选取了对匝间短路故障最为敏感的零序电压作为故障分析信号,并提出了一种基于变分模态分解算法的电机故障诊断方法。该方法采用变分模态分解算法对故障分析信号进行处理以滤除其它谐波和噪声,提取故障特征,并通过仿真验证了其有效性。然后,研究了永磁同步电机初期匝间短路故障程度估计方法,针对传统频谱分析法对故障程度估计精确度不高的问题,提出了一种基于变分模态分解能量分布和支持向量机的电机故障程度估计方法。该方法采用变分模态分解算法对零序电压信号进行模态分解,并计算各模态分量的能量分布值输入支持向量机模型,预测电机匝间短路故障程度,大大提高了故障程度估计的精确度,并利用仿真对该方法的有效性进行验证。最后,设计了相关硬件电路,并搭建了永磁同步电机故障诊断实验平台。通过实验测试电机匝间短路故障下的零序电压信号,对该信号进行数据处理后与仿真结果对比,验证了永磁同步电机初期匝间短路故障下的故障特征提取方法和故障程度估计方法的可行性和准确性。