李妍姝，李花，费继友，路畅，常宝贤

(1. 大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁大连 116028；2. 山西大同大学机电工程学院，山西大同 037009)

牵引电机是CRH 动车组高速列车牵引系统的重要组成部分，负责动能的输出，完成电能到机械能的转变，其可靠性对于列车安全性非常重要。虽然早期故障不影响正常运行，但会引起振动增大、效率降低、温升升高，从而降低电机寿命，甚至造成不可逆损害。因此，对运行中的牵引电机进行状态监测并判断早期故障，对于避免损失运营时间和高昂的维修费用具有重要意义。故障诊断技术分为基于数据驱动的方法和基于解析模型的方法2类。数据驱动方法是从处理后的信号数据中提取“特征”来诊断故障，这些“特征”可以显示正常或故障状态，如超过阈值、振幅和频率[1]。基于模型的分析方法适用于能够建模、有足够传感器的物理系统，利用检测信号或估计出系统的物理参数，通过参数变化和故障间的联系，对故障进行定位和定量[2]。其中参数估计法根据模型参数及相应的物理参数的变化来检测和分离故障，当参数有显著变化时，可用参数估计算法根据参数变化的统计性特性来检测故障的发生。这种方法有利于故障的分离，因此可用于非线性系统的故障诊断，但参数估计法依赖于系统的数学模型，并且需要较大的计算量。为此，国内外学者做了大量的研究，借助计算机的强大计算与仿真功能，已经提出了多种对牵引电机数学建模和故障建模的方法[3]。……