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导语
为应对复杂工况下电机轴承未知故障频发、传统数据驱动方法难以精准快速识别的问题，西安理工大学电气工程学院罗培恩、尹忠刚、原东昇、白聪，在2026年第41卷第2期《电工技术学报》上撰文，提出一种基于自适应和弦变换旋转蒸发策略的电机轴承未知故障诊断方法。该方法通过旋转蒸发策略解决终身学习过程中新旧样本灾难性遗忘的问题，同时引入自适应和弦变换实现故障特征的仿射不变迁移，在公开数据集与自建实验平台上验证了该方法在诊断准确率提升、诊断时间缩短、模型复杂度降低的有效性。
研究背景
永磁同步电机（PMSM）凭借其高功率密度、高效率等优异性能，被广泛应用于新能源汽车、航空航天、工业机器人等关键领域。作为PMSM不可或缺的核心部件之一，滚动轴承的运行状态直接关系到整个机电一体化系统的安全性与可靠性。振动信号虽蕴含丰富的设备状态信息，但复杂的工作环境与多变的工作条件导致轴承常出现未知故障，且无法满足传统数据驱动方法对样本数量均衡与状态类别一致的假设要求。
现有未知故障诊断方法存在明显局限：开放集领域自适应方法更适用于离线诊断，难以应对多变工况下的在线需求；终身学习方法虽具备持续学习能力，但新旧样本间的灾难性遗忘问题严重制约诊断准确性，且知识记忆与模型扩张影响诊断效率。因此，亟需一种能够兼顾诊断精度、诊断时效性与模型轻量化的创新方案。
论文所解决的问题及意义
本研究针对电机轴承在复杂工况下出现的未知故障诊断难题，明确了提升诊断性能的关键在于解决终身学习过程中的灾难性遗忘问题与消除知识记忆及模型扩张对诊断效率的制约。
该研究的核心意义在于能够有效提高未知故障的诊断准确率与时效性，保障电机驱动系统的安全可靠运行。其次，所提方法在保持较低模型复杂度的同时实现了高效诊断，为工业场景下变工况、小样本等复杂条件下的电机轴承智能运维提供了新的技术路径，拓宽了数据驱动故障诊断方法的工程适用性。
论文方法及创新点
创新点：自适应和弦变换旋转蒸发策略（ACTRES）
针对电机轴承未知故障诊断中终身学习导致的灾难性遗忘与诊断效率低下问题，提出自适应和弦变换旋转蒸发策略，实现诊断精度与效率的双重提升：
1、旋转蒸发策略
模拟化学合成中的溶剂-溶液分离机制，通过聚类生成局部原型并构造伪样本，协调蒸发损失与状态类别损失间的约束，重构已知类别全局分布，解决新旧样本间的灾难性遗忘问题。
2、自适应和弦变换方法
受音乐理论和弦升降调机制启发，利用仿射不变性建立不同故障尺寸间的特征迁移映射，消除知识记忆与模型扩张对诊断速度的影响。
图1 旋转蒸发策略示意图
图2 基于音乐理论知识的和弦转换示意图
论文方法：
首先针对电机轴承未知故障诊断中样本不平衡与类别不匹配问题，分析了终身学习框架下灾难性遗忘对诊断性能的影响机理。然后提出基于自适应和弦变换旋转蒸发策略的诊断方法，通过旋转蒸发策略重构已知类别全局分布以保留旧知识，利用自适应和弦变换实现故障特征的仿射不变迁移以提升诊断效率。
在凯斯西储大学公开数据集与自建永磁同步电机轴承故障实验平台上，设置匀速、变速及转速负载同时变化等多种工况，将ACTRES与改进辅助分类器生成对抗网络、理论引导的渐进迁移学习网络、多源信息融合深度自注意强化学习等现有先进方法进行对比验证，通过诊断精度、计算时间、模型复杂度等指标综合评估该方法在未知故障诊断中的性能。
图3 自适应和弦变换策略步骤
图4 实验平台
（a）不同任务下的诊断结果
（b）每个任务诊断精度 （c）精度变化趋势
图5 实验平台上各方法诊断性能比较
图6 基本指标性能对比
图7 ACTRES的混淆矩阵
结论
本文明确了提高电机轴承未知故障诊断性能的关键在于解决终身学习过程中的灾难性遗忘问题与消除知识记忆及模型扩张对诊断效率的制约。实验结果表明，所提自适应和弦变换旋转蒸发策略（ACTRES）可有效重构已知类别全局分布，实现故障特征的仿射不变迁移，显著提升未知故障的诊断准确性与时效性。
实验验证显示，相比现有先进方法，采用ACTRES后：诊断准确率提高11%，诊断时间缩短16%，模型复杂度降低15%。在凯斯西储大学公开数据集与自建永磁同步电机轴承实验平台上，匀速、变速及转速负载同时变化等多种工况下的诊断精度均保持在95%以上。本文可为电机轴承在复杂工况下高效、可靠地运行提供理论支持和技术参考，具有良好的工程应用前景。
团队介绍
交流电机控制与电力电子系统研究团队隶属于西安理工大学电气工程学院，团队依托陕西省重点建设的电气工程学科、西安市电力电子器件及高效电能变换重点实验室、高效电能变换与柔性输配电陕西省高校工程研究中心和陕西省科技创新团队。其中，电气工程学科于1984年取得硕士学位授予权，1993年取得博士学位授予权，目前为电气工程一级博士学科点，1999年设立电气工程博士后流动站。团队带头人为西安理工大学电气工程学院尹忠刚教授，现有核心教学科研人员6人，主要研究领域为：高性能交流电机控制及伺服驱动系统、高性能电力电子装置、电动汽车驱动控制技术、传动系统故障诊断与全生命周期健康管理等。目前，团队中在读博士研究生7人、硕士研究生30人。
罗培恩
博士，讲师，主要从事电力电子与电力传动故障诊断及全生命周期健康管理领域研究。在IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Power Electronics等国内外学术期刊上发表SCI/EI论文24篇，其中本人以唯一第一作者发表IEEE Trans. TOP期刊论文6篇，电工技术学报1篇；授权与交流电机控制系统相关的发明专利6项，软件著作权1项；主持陕西省博士后基金1项；近年来，受邀成为IEEE Transactions on Transportation Electrification、IEEE Transactions on Power Electronics等国际TOP期刊审稿人。
尹忠刚
教授，博导，国家高层次人才，西安理工大学校科学与技术研究院院长，陕西省科技创新团队带头人，陕西省高校工程研究中心主任，全球前2%顶尖科学家，IEEE SCI 1区TIE期刊Associate Editor，专注于交流电机控制、新能源与电力电子技术研究，发表论文200余篇，其中以第一或通讯作者发表高影响因子SCI 1区IEEE Trans. 论文57篇，国内一级学报25篇；主持包括1项国家高层次人才资助项目、3项国家自然基金、陕西省杰出青年基金资助项目、陕西省“特支计划”项目、教育部基金等省部级项目20余项；主持世界500强企业博世公司、美的公司、上市公司伟创电气等校企合作项目30余项；授权发明专利52项。获得国家高层次人才青年项目、陕西省杰出青年基金、省部级科技奖3项、省五四青年奖章提名奖、陕西高校优秀共产党员等20余项奖励和荣誉。国家高层次人才特聘专家、三秦人才津贴专家、甘肃省政府生态产业特聘科技专家、陕西省科技创新团队带头人、高效电能变换与柔性输配电陕西省高校工程研究中心主任，兼任中国电工技术学会理事、电力电子学会理事、中国电源学会变频专委会副主任委员、中国电源学会青工委常务委员、西安电力电子学会副理事长等职务。近三年两次（2023年、2025年）指导博士生获陕西省“优秀博士学位论文”、获中国电源学会优秀博士学位论文提名奖；指导学生参加中国研究生电子设计大赛、英飞凌杯电子设计大赛、互联网+等竞赛，获得国家一等奖2项、二等奖1项、三等奖3项、省部级奖20余项；指导学生发表国际顶级SCI 1区IEEE Trans. 论文40余篇；1位毕业博士生在清华大学电机系继续博士后研究工作，11位毕业硕士生在浙江大学、西北工业大学、西安理工大学等高校继续攻读博士学位；2013年3月获得西安理工大学第一届“本科教学优秀奖”。
原东昇
博士，副教授，博士后，西安交通大学和田纳西大学（美国）联合培养博士，主要从事含磁性部件电能变换器及其系统的数字孪生建模方法研究。主持国家自然科学基金青年项目1项、中国博士后科学基金面上项目1项、陕西省自然科学基础研究计划项目1项；参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金面上项目；作为核心成员完成企业横向合作课题多项。在IEEE Transactions on Transportation Electrification、IEEE Transactions on Magnetics及高电压技术等国内外学术期刊发表论文20余篇，其中SCI期刊论文8篇。授权国家发明专利6项，软件著作权3项。担任IEEE Transactions on Industrial Informatics及IEEE Transactions on Magnetics的期刊审稿人。
白聪
博士，副教授。主要从事高性能交流电机控制、永磁直线电机控制等方面的研究工作。主要从事高性能交流电机控制、永磁直线电机控制等方面的研究工作。近年来发表SCI/EI论文十余篇，以第一作者或导师第一作者发表SCI一区论文4篇，授权/受理发明专利十余项，现为Energy、Electrical Engineering等知名期刊审稿人。先后荣获陕西省优秀毕业生、博士研究生国家奖学金、博士研究生学业奖学金等荣誉称号。多次参与国家自然科学基金项目、陕西省工业攻关项目等纵横向课题，研究成果获陕西省第七届研究生创新成果奖二等奖。
本工作成果发表在2026年第2期《电工技术学报》，论文标题为“基于自适应和弦变换旋转蒸发策略的电机轴承未知故障诊断“。本课题得到国家自然科学基金项目和陕西省自然科学基础研究计划青年项目资助。
引用本文
罗培恩, 尹忠刚, 原东昇, 白聪. 基于自适应和弦变换旋转蒸发策略的电机轴承未知故障诊断[J]. 电工技术学报, 2026, 41(2): 499-511. Luo Peien, Yin Zhonggang, Yuan Dongsheng, Bai Cong. Unknown Fault Diagnosis of Motor Bearings Based on Adaptive Chord Transformation Rotation Evaporation Strategy. Transactions of China Electrotechnical Society, 2026, 41(2): 499-511.
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