随着工业4.0的到来，电动机作为重要动力设备，在生产过程中扮演着关键角色。然而，电动机在长期运行中可能会出现各种故障，其中断条故障尤为常见且影响较大。针对这一问题，本文提出了一种利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）结合粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的方法，以实现对电动机断条故障的有效诊断🔍。

粒子群优化算法作为一种启发式搜索方法，能够高效地解决复杂优化问题，而LS-SVM则以其良好的泛化能力和较低的计算成本，在模式识别领域展现出巨大潜力🛠️。通过将两者相结合，本研究旨在提高电动机故障诊断的准确性和效率，从而为电动机维护提供一种有效的解决方案💡。

实验结果表明，该方法在电动机断条故障诊断中的表现优异，不仅提高了诊断精度，还大大缩短了诊断时间，具有较高的实际应用价值🌍。

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