基于信号变换的诊断方法与人工智能方法的相结合的联合永磁同步电机故障诊断方法

永磁同步电机的故障诊断方法有很多种。其中，基于信号变换的方法是一种常见的做法，这种方法可以将电机信号（输出电流、反向电动势等）精确分解成若干重要信息块，以此作为判断故障类型的依据。具体包括小波变换（WT）、傅里叶变换（FFT）、经验模态分解（EMD）等技术。

然而，依靠单一特征信号进行诊断的准确性可能存在问题，这时我们可以借助人工智能技术进行优化。人工智能在故障诊断方面的应用基础包括专家系统、神经网络、模糊逻辑、支持向量机、粗糙集、遗传算法等。例如，有研究者将Transformer模型进行优化，提出了一种基于Transformer的轻量级故障诊断框架，这种框架在降低计算复杂度的同时实现了高效、准确的故障诊断。

同时，新的信号处理方法以及分析和建模方法的发展和使用也为永磁同步电机的故障诊断带来了新的可能性。比如退磁故障诊断（DFD），通过对电流、电压、温度、振动、磁通量、转矩、速度等不同的值进行测量和分析，可以更准确地进行故障诊断。

总的来说，通过联合使用信号变换方法和人工智能技术，可以显著提高永磁同步电机的故障诊断准确性和效率。然而，如何选择适合具体情况的故障诊断方法仍然是一个需要关注的问题。