1.一种基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置，其特征是：永磁同步电机的机壳外表面的圆周方向等距离均匀分布有N个加速度传感器，永磁同步电机的定子绕组连接电流传感器和逆变器，电流传感器和N个加速度传感器的输出端均连接信号调理电路的输入端，信号调理电路的输出端经A/D采集转换电路连接单片机，单片机经RS-232接口电路连接上位机，上位机与DSP处理模块双向连接，DSP处理模块的输出端连接逆变器。

2.一种如权利要求1所述的基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置的诊断方法，其特征是包括以下步骤：

步骤1：将实验用永磁同步电机允许的额定电流I从小到大分为I1,I2,...,In+1这n等份，实验电机的定子绕组的短路匝数Z从小到大依次分为Z1,Z2,...,Zk+1这k等份，上位机根据公式 计算出从小到大依次对应的故障程度E1,E2,...,Ek+1，1≤i≤k+1；

步骤2：上位机将实验用永磁同步电机的定子绕组的电流控制为初始电流I1，第一个短路匝数Z1＝0，N个加速度传感器测得的电压振动信号V11,V12,...,V1N并上传到上位机，上位机求出在初始电流为I1、短路匝数Z1＝0情况下的第一个电压振动信号均值步骤3：上位机改变短路匝数为Z2，同理得到在初始电流为I1、短路匝数为Z2情况下电压振动信号V21,V22,...,V2N，并求出电压振动信号均值 如此循环，控制短路匝数Z的递增，最终得到在初始电流为I1、每个短路匝数Z1,Z2,...,Zk+1情况下对应的电压振动信号均值

步骤4：上位机控制定子绕组的电流为I2，得到在第二个电流为I2、每个短路匝数Z1,Z2,...,Zk+1情况下对应的电压振动信号均值 如此循环，直到得到在第n+1个电流In+1、每个短路匝数Z1,Z2,...,Zk+1情况下对应的电压振动信号均值步骤5：上位机将各个电流值I1,I2,...,In+1、电压振动信号均值 作为BP神经网络模型的输入，将故障程度E1,E2,...,Ek+1作为输出，构建BP神经网络诊断模型  1≤j≤k+1；

步骤6：在待测电机上的N个加速度传感器采集电压振动信号V1,V2,...,VN，上位机计算出振动信号均值 电流传感器检测待测电机的定子绕组的电流I，上位机根据BP神经网络诊断模型 输出待测电机的故障程度。

3.根据权利要求2所述的基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置的诊断方法，其特征是：步骤2中，上位机控制多DSP处理模块改变输出PWM波的占空比，经逆变器改变实验用永磁同步电机的定子绕组的电流。

4.根据权利要求2所述的基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置的诊断方法，其特征是：步骤2中，单片机将加速度传感器采集到的N个电压振动信号数据暂存于内部高速RAM，通过RS-232接口电路将数据传到上位机进行处理。

5.根据权利要求2所述的基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置的诊断方法，其特征是：步骤5中，上位机将各个电流值I1,I2,...,In+1、电压振动信号均值 作为BP神经网络模型的输入，定义训练样本为(k+1)×(n+1)矩阵，对训练样本进行归一化并初始化BP神经网络模型，设置好相关参数，计算各层的输入和输出，并计算误差，如果此时函数收敛，则保存此BP神经网络模型，如果函数不收敛，则修改阈值和权值，重复直至函数收敛则构建好BP神经网络模型

6.根据权利要求2所述的基于振动信号的定子绕组匝间短路故障诊断装置的诊断方法，其特征是：步骤1中，额定电流I的n等份中的每一等份的步长 短路匝数Z的k等份中的每一等份的步长 当故障程度E1值为0时，表示永磁同步电机无匝间短路故障。