El Motor Síncrono de Imán Permanente (PMSM) es ampliamente utilizado debido a sus ventajas de alta densidad de potencia, alta eficiencia, entre otros. Para garantizar la fiabilidad de un sistema PMSM, es extremadamente vital diagnosticar con precisión las fallas incipientes. En este documento, se utilizan una variedad de algoritmos de optimización para realizar el diagnóstico de la posición defectuosa y la gravedad de la falla de cortocircuito inter-espiras (ITSC), que es una de las fallas más destructivas y frecuentes en PMSM. En comparación con los resultados de investigación existentes obtenidos por algoritmos de optimización de enjambre de partículas, en este documento, los métodos que utilizan otros algoritmos de optimización que incorporan algoritmo genético, algoritmo de optimización de ballenas y algoritmo de descenso de gradiente paralelo estocástico (SPGD) pueden obtener resultados más estables y precisos. En particular, el método basado en SPGD puede obtener el rendimiento más deseable entre los métodos mencionados anteriormente; es decir, el error relativo de la proporción de vueltas en cortocircuito es aproximadamente tan bajo como 0.03%. Además, en el caso de voltaje trifásico de entrada asimétrico y con el impacto adverso de armónicos de orden superior en diferentes momentos de carga, el método de diagnóstico de fallas basado en SPGD aún mantiene propiedades relativamente satisfactorias. Finalmente, la verificación en la plataforma PMSM real demuestra que el SPGD aún puede diagnosticar la gravedad de la falla.