1.一种笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法，其特征是，首先测取三相定子电流瞬时信号，利用park矢量法对电流信号进行分析，获得park矢量轨迹图；然后利用方向梯度直方图方法提取出park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量；最后将提取出的特征向量输入到电机故障分类随机森林模型中，得到电机故障的识别结果，该方法具体步骤如下：
步骤一：采集三相定子电流瞬时信号；
步骤二：利用park矢量法对电流信号进行分析得到park矢量轨迹图，park矢量法是将电机定子电流从(a,b,c)三相静止坐标系转换到(d,q)两相静止坐标中，其中相应坐标上的电流分量id和iq构成一个park矢量，随着时间的推移，在dq坐标系中形成park矢量轨迹，id和iq与定子三相电流(ia,ib,ic)之间的转换关系为：
步骤三：利用方向梯度直方图方法提取出park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量，输入电机故障分类随机森林模型，得到park矢量轨迹的识别结果。
2.根据权利要求1所述的笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法，其特征是，步骤三中识别park矢量轨迹的具体步骤为：
步骤一：选取一部分park矢量轨迹作为训练样本，利用方向梯度直方图方法提取出图像特征形成特征向量；
步骤二：利用步骤一提取出的特征向量训练随机森林得到电机故障分类模型；
步骤三：将剩下的park矢量轨迹作为测试样本，利用方向梯度直方图方法提取出图像特征形成特征向量，输入电机故障分类模型；
步骤四：电机故障分类模型输出测试样本的故障类别。
3.根据权利要求2所述的笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法，其特征是，步骤一和三中提取方向梯度直方图特征的具体步骤为：
步骤一：将图像样本的大小统一；
步骤二：采用gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化；
步骤三：计算梯度；
图像中像素点(x,y)的梯度为：
式中：gx(x,y)、gy(x,y)、h(x,y)分别表示输入像素点(x,y)处的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值，像素点(x,y)处的梯度幅值和梯度方向分别为：
步骤四：构建梯度方向的直方图。
4.根据权利要求3所述的笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法，其特征是，步骤四中构建梯度方向的直方图的具体步骤为：
步骤一：将图像分成许多个单元格，计算每个单元格上各个方向的梯度分布；
步骤二：将几个单元格组成一个块，串联块中所有单元格的梯度分布即可得到该块的方向梯度直方图特征；
步骤三：通过滑动块，把图像所有块的方向梯度直方图特征串联起来，进而得到该图像的方向梯度直方图特征向量。