电机作为一种在日常生活中常见的精密设备,是被应用于各种动力驱动作业中最通用的一种设备。在车间的流水线生产中,因其常常伴随工作环境较差、设备维护不及时、满负荷持续运转等情况,电机极易发生故障,一旦发生故障,不仅工厂需要停工,给企业造成巨大的经济损失;同时,若是该电机在较为敏感的环境比如核电站,海上钻井平台等环境发生严重故障,更是会具有巨大的安全隐患。因此,对于电机,特别是对三相异步电机的故障进行诊断,准确把握其运行状态,对于现在电机的研究来说是非常迫切的课题。常见的对于电机故障诊断的方式是基于电流信号的分析,但这种方法在实际应用中会受限于环境制约而导致误判、漏判频发,特别是对于转子断条和定子匝间短路这一类常见故障的判断。基于此,本文以三相异步电机为研究对象,运用参数辨识方法,结合群智能优化中的模因算法,设计出基于模因算法的转子断条与定子匝间短路的故障诊断研究方法,并通过实验与应用验证了上述故障诊断方法的有效性和可行性。首先,本文分析了传统故障诊断方法存在的弊端,同时提出使用参数辨识的方法获取电机内部参数,从而掌握电机运行状态的可行性。通过对来自于三相异步电机的原始模型进行坐标系变换,对原先强耦合、时变的电机模型实现了解耦合控制,简化了计算难度,使电机模型最终能够被模因算法应用。其次,本文采用群智能优化方法中的模因算法作为实际方法,通过将参数辨识转换为求解最优值的问题,从而解出参数辨识中的待辨识参数。模因算法以随机搜索为基础,强调在保证复杂约束的前提下,找到可行解的能力,因此在使用模因算法时,对初始种群生成、进化-选择算子与突变算子都做出了一定优化,保证了该算法具有兼顾全局搜索与局部搜索的能力。为了验证该算法的准确性和有效性,围绕此算法展开对于三相异步电机转子断条的故障诊断实验,通过实验确定了针对实验电机拥有最好辨识效果的超参数,并且通过与其他传统方法的对比,证明了模因算法在准确度和迭代次数上均有较好的表现。最后,针对模因算法的实际应用,设计了定子匝间短路的故障诊断流程,实施了基于模因算法的参数辨识,使用该方法判明了故障发生时电机内部参数的变化趋势,以及故障发生位置与严重程度,充分证明了该算法的实用性。