近年来我国的集中建筑普遍向高层发展,所以电梯的应用越来越普遍,可以说电梯已经成为我们日常工作和生活中不可或缺的一种复杂的特种设备。电梯安全性和可靠性关乎到人们的生命和财产安全,因此保证电梯运行中的安全可靠稳定成为了发展现代电梯的关键和核心。而电梯中的永磁同步曳引机是电梯的关键设备之一,其工作状态是整个电梯系统安全的保证和前提。而开展永磁同步曳引机故障诊断方法的研究使得快速定位电梯永磁同步曳引机的整体或局部存在的故障及其故障类型成为可能,这也是电梯安全发展的趋势。本文主要针对电梯永磁同步曳引机中的定子匝间短路故障转子动态偏心故障的故障诊断方法进行深入的研究。首先,阐述了电梯永磁同步曳引机的组成以及常见故障类型,并分析了定子匝间短路故障机理和转子动态偏心故障机理,从而得到对应的故障特征频率。然后以垂直型GLR-M-300电梯采用的KT-6000型大功率电梯永磁同步曳引机作为研究对象,利用Ansoft Maxwell对这两种故障进行模型建立并仿真。并对故障仿真模型的定子电流信号进行8层小波包分析,抽取故障特征频率所属频带的频带能量构成故障特征向量。并依据此方法提取电梯永磁同步曳引机不同运行状态下的600组电流信号的特征向量,将这些向量作为最小二乘支持向量机诊断模型的训练及测试样本,并与在相同实验条件之下的支持向量机诊断模型来进行比较,通过实验验证了,基于最小二乘支持向量机对电梯永磁同步曳引机故障进行诊断有较高的准确率。为了优化基于最小二乘支持向量机对曳引机故障分类器的超参数,引入了基于惯性权重和收敛参数组合作用的改进粒子群优化算法,然后通过对比实验对该故障分类算法的高效性和分类准确性进行了验证。