任翔宇 秦 勇 王 彪 贾利民 程晓卿

基于博弈映射学习的多传感源信息融合三相电机智能故障诊断方法

任翔宇1,2秦 勇1,2王 彪1,2贾利民1,2程晓卿1,2

（1. 轨道交通控制与安全国家重点实验室（北京交通大学） 北京 100044 2. 北京交通大学交通运输学院 北京 100044）

利用多传感数据能够全面地诊断三相电机的各类机械或电气故障，然而现有的智能诊断方法缺乏有效的关键故障信息挖掘与跨传感源特征聚合学习机制，导致其诊断效果不佳。针对以上问题，该文提出一种基于博弈映射学习的多传感源信息融合三相电机智能故障诊断方法。首先，使用多个并行的自学习特征映射网络从各传感数据中自动地提取故障特征；然后，构建传感源鉴别器并使其与自学习特征映射网络形成博弈关系，精炼故障特征并引导其跨传感源分类聚合；之后，将样本差异度量损失函数引入到优化目标中，以确保各类故障特征之间的空间可分性；最后，利用故障模式识别器进行多传感故障特征融合诊断。实验结果表明，该方法能够基于振动、电流、声等多传感数据准确地诊断三相电机轴承故障、转子故障及电气故障，且诊断性能优于现有方法。

三相电机 智能故障诊断 多传感源信息融合 对抗学习 信息度量

0 引言

作为旋转机械的重要动力源，三相电机广泛应用于轨道交通、石油化工、汽车制造、煤炭冶金等工业生产与社会生活的各个领域[1]。三相电机的性能状态往往直接影响生产效率与产品质量，一旦发生故障，轻则导致生产工作停顿造成经济损失，重则引发安全事故导致人员伤亡。……