基于多源域迁移学习的永磁同步曳引机双故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于多源域迁移学习的永磁同步曳引机双故障诊断方法及系统，采集曳引机信号，并提取得到机械特征和电磁特征；构造源域样本和目标域样本，所述源域样本和目标域样本均包括机械特征、电磁特征及对应的故障状态信息；计算源域样本与目标域样本的多核最大均值差异，并结合轴承机理相似度和退磁机理相似度，筛选可迁移源域；将目标域样本输入带物理约束的变分自编码器，生成增强样本，并将增强样本加入目标域训练数据集；对机械特征和电磁特征进行融合，生成双故障共享特征；利用可迁移源域数据对分类模型进行预训练，并利用增强后的目标域样本对分类模型进行微调，得到诊断结果。提高了诊断准确率和诊断效率。