基于微粒群优化的感应电动机定转子故障检测与识别是一种结合智能优化算法与电机故障诊断技术的先进方法。感应电动机作为工业中广泛使用的动力设备，其定子和转子故障可能导致设备性能下降甚至停机，影响生产效率。传统故障检测方法往往依赖专家经验或固定阈值，难以适应复杂多变的工况。微粒群优化（PSO）算法通过模拟群体智能行为，能够高效搜索最优解，为故障特征提取和分类器参数优化提供有力工具。该方法利用PSO优化故障特征选择过程，提高敏感性和特异性，同时优化支持向量机、神经网络等分类器的参数，提升故障识别准确率。通过分析电动机的电流、振动等信号，结合优化后的诊断模型，可实现定子绕组短路、转子断条等常见故障的早期检测与精确分类。该技术具有自适应强、计算效率高、诊断精度好的特点，为电机状态监测与维护决策提供了智能化解决方案，有助于减少意外停机与维修成本。