一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统

本申请提供一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统，涉及电机故障诊断领域，解决了现有故障诊断方法需为每种工作模式单独构建深度学习模型，导致模型冗余、计算量大、训练耗时长且占用存储空间高的技术问题。该方法包括：构建多相永磁电机系统在多种工作模式下的单个开关管开路故障样本库，每个样本均设置标签；将样本按照标签进行分组，并整合为CNN模型的训练数据集，对CNN模型进行训练，并计算CNN模型的损失函数；基于损失函数，通过反向传播算法迭代优化CNN模型的全局参数，完成CNN模型训练；通过CNN模型分析待诊断的多相永磁电机系统的故障类型。本申请用于多相永磁电机故障诊断过程中。