基于殘差卷積網絡的多傳感器融合永磁同步電機故障診斷

摘 "要：永磁同步電機作為工業生產與日常生活的常見設備，對其故障診斷的研究具有十分重要的意義。以永磁同步電機的匝間短路、退磁、軸承故障為診斷目標，提出一種新型的多傳感器特征融合網絡（MSFFN），結合多傳感器融合技術與卷積神經網絡實現永磁同步電機的可靠故障診斷。網絡采用2個帶有殘差模塊的卷積神經網絡，對輸入的電流信號與振動信號并行提取隱藏特征，并設計一種中間特征融合模塊（IFFM）有效融合電流和振動的各層隱藏特征，IFFM基于注意力機制對網絡中的電流特征與振動特征進行篩選，自適應關注不同信號的內在相關特征，以實現更好的診斷效果。搭建了故障樣機測試平臺進行數據采集與實驗驗證，實驗表明與其他方法相比，提出的方法具有更高的診斷準確率，同時在疊加了強噪聲的條件下，具備更強的抗干擾能力。

關鍵詞：多傳感器融合；卷積神經網絡；中間特征融合模塊；殘差模塊；永磁同步電機；故障診斷

DOI：

中圖分類號：TM351 " " " " " " 文獻標志碼：A " " " " "文章編號：

Fault diagnosis of multi-sensor fusion permanent magnet synchronous motor based on residual convolutional neural network

QIU Jianqi1，SHEN Jiachen1，SHI Cenwei1，SHI Tingna2，LI Hongjie3

（1. School of Electrical Engineering， Zhejiang University， Hangzhou 310027， China;

2. Zhejiang University Advanced Electrical Equipment Innovation Center， Hangzhou 311107， China;

3. School of Electrical and Information Engineering， Tianjin University， Tianjin 300072， China）

Abstract： Permanent magnet synchronous motor （PMSM） is a widely used equipment in industrial production and daily life， research on PMSM fault diagnosis is of great significance. Aiming at the diagnosis of inter-turn short circuit， demagnetization and bearing fault of PMSM， this paper proposes a new type of multi-sensor feature fusion network， which combines multi-sensor fusion technology and convolutional neural network to to achieve reliable fault diagnosis. The network uses two convolutional neural networks with residual blocks to extract features from current and vibration， and proposes an intermediate feature fusion module （IFFM） to fuse the multilayer features of current and vibration. IFFM is based on attention mechanism to screen the current and vibration features in the network， adaptively focusing on the intrinsic correlation features of different signals， in order to achieve better diagnostic performance. A motor fault test platform is built for data acquisition and experimental verification. The experiments show that compared with other methods， the proposed method exhibits a higher diagnostic accuracy and demonstrates stronger robustness against interference particularly under conditions with strong noise.

Keywords： multi-sensor fusion；convolutional neural networks；intermediate feature fusion module；residual block；permanent magnet synchronous motor；fault diagnosis

0 引 "言

永磁同步電機（permanent magnet synchronous motor，PMSM）憑借其結構緊湊、效率高、功率密度高等優點，在電動汽車、航空航天、工業生產等領域得到了廣泛的應用[1]。然而，在長時間運行過程中，由于操作不當、環境惡劣、材料老化等因素，不可避免地會發生故障，電機的運行效率、可靠性受到影響，及時、準確的故障診斷有助于降低事故發生的可能性。因此，對永磁同步電機的故障診斷的研究具有十分重要的意義。

隨著機器學習等人工智能技術的發展，智能故障診斷方法得到了廣泛研究。機器學習方法包含淺層學習與深度學習。基于淺層學習的診斷方法通常分為特征提取與故障分類兩步，通過快速傅里葉變換[1]、希爾伯特變換[3]、小波包變換[4]等信號處理方法實現特征提取，使用如支持向量機[5]、極限學習機[6-7]等方法完成故障分類，這種方法依賴于使用信號處理方法提取指定特征。相較之下，基于深度學習的診斷方法能夠從龐大的數據集中自動提取隱藏特征，大大減小了對專家知識的依賴程度[8-9]。卷積神經網絡[10]（convolutional neural network，CNN）是一種典型的深度學習方法，文獻[11]提出一種結合多尺度核卷積與殘差模塊的卷積神經網絡，采集振動信號實現了對感應電機的多種故障的有效診斷；文獻[12]使用貝葉斯優化算法優化殘差卷積網絡的參數，通過對電流信號的隱藏特征識別，實現對PMSM匝間短路故障的診斷。

傳統的故障診斷方法主要使用單一傳感器信號作為診斷信號，其診斷效果高度依賴于傳感器信號質量，而單傳感器信號容易受到不確定因素干擾。多傳感器信號數據能夠帶來更多的電機運行信息，將這些信號組合進行分析，有助于實現可靠性、魯棒性強的故障診斷。在實踐中，如何有效地進行多傳感器信號的融合，將直接影響到最終的診斷結果。基于多傳感器的神經網絡融合方法主要分為數據級融合[13-14]、特征級融合[15-17]與決策級融合[18-19]。文獻[14]在數據級層面將3個不同通道的振動信號融合成對稱點模型圖片與矩陣圖，輸入CNN對電機不同程度的退磁故障進行診斷；文獻[15]是一種特征級融合方法，構建了多個一維卷積神經網絡，分別對多路振動信號進行特征提取并在網絡的最后一層將特征級聯，經過softmax函數實現對軸承故障的診斷；文獻[19]在定子繞組匝間短路故障診斷任務中分別使用CNN提取電流信號特征、使用支持向量機提取振動信號特征并得到診斷結果，然后對多個診斷結果使用D-S證據理論在決策級進行融合實現了較高準確率，實驗表明多傳感器信號有助于實現更高的診斷準確率。

然而，多傳感器融合在故障診斷領域中仍存在一些問題。數據級融合大多針對同類型的傳感器數據，不同傳感器數據差異大，難以在數據級層面實現有效融合；決策級融合則需要對深度學習網絡的輸出做額外的計算，并且難以有效實現不同數據特征的互補。相比之下，特征級融合方法能夠與深度學習有效結合，在網絡內部有效融合不同的信號特征，無需額外計算。特征級融合的網絡架構設計往往影響融合效果與診斷結果，現有的特征級融合方法提出在網絡的最后一層用特征級聯的方式實現融合，但容易忽略在深度神經網絡的隱藏層中包含的特征信息，導致診斷效果不佳。

考慮到上述問題，本文兼顧永磁同步電機的電氣故障與機械故障，以四種定、轉子上典型常見的故障作為診斷目標，采集電機電流信號與振動信號，結合多傳感器融合技術與殘差卷積網絡，提出一種用于永磁同步電機故障診斷的多傳感器特征融合網絡（multi-sensor feature fusion network，MSFFN）。該診斷網絡使用殘差卷積網絡提取電流信號與振動信號的特征，借助本文提出的中間特征融合模塊（intermediate feature fusion module，IFFM）來實現網絡多層特征的有效融合。網絡從不同信號中自動提取隱藏特征，實現了端到端的故障診斷，經實驗驗證，本文所提出的方法具有更高的診斷準確率與更強的抗干擾能力。

1 多傳感器特征融合網絡結構

本文所提出的多傳感器特征融合網絡（MSFFN）的具體結構如圖1所示。由圖1可知，MSFFN由殘差卷積網絡（殘差CNN）、中間特征融合模塊、全連接層、softmax函數構成。其中2個殘差CNN并行提取電流信號與振動信號的特征，相較于普通CNN，本文所使用的殘差CNN由多個特征提取層堆疊而成，每一特征提取層包含兩個結構相同的殘差模塊。MSFFN使用多個中間特征融合模塊連接特征提取層，其目的在于自適應篩選電流特征與振動特征，實現對網絡隱藏層特征的有效融合，兩個網絡的特征提取層的輸出特征作為一個中間特征融合模塊的輸入，在中間特征融合模塊中完成重構后返回至殘差CNN作為下一特征提取層的輸入。MSFFN能夠有效學習不同類型的數據的特征和不同類型數據的內在相關性，得到電流與振動信號的代表性特征。

1.1 殘差卷積網絡

卷積層是CNN的主要組成部分之一。卷積層使用卷積核遍歷輸入特征，卷積核為一組可訓練的權重矩陣，具有參數共享的特點。卷積層的運算過程表示[17]為

（1）

式中：x為卷積層的輸入，2個殘差CNN的卷積層的輸入分別為振動信號和電流信號；一個卷積層設置有多個卷積核，卷積核與輸出特征的通道保持一致， 為第k個卷積核的權重矩陣； 為第k個卷積核的偏置；得到卷積層輸出特征的第k個通道為 ； 表示二維卷積計算，卷積核按照指定的步長遍歷輸入x，進行互相關運算提取其局部特征。

為增加網絡的非線性特性，在卷積層后增加非線性激活函數，本文主要使用修正線性單元（rectified linear unit，ReLU）作為激活函數，定義為

（2）

式中：表示ReLU激活函數； 表示經過激活函數后輸出特征的第k個通道，k=1， 2， …， l，l為卷積層中卷積核的總個數。

池化層通過下采樣的方法降低輸入的空間維度，減少后續層的權重數量，抑制網絡的過擬合現象，常見的池化層包括最大池化與平均池化，分別計算區域內的最大值或平均值作為輸出。

隨著網絡層數的加深，深度學習網絡提取特征的能力加強，而過深的網絡往往會導致網絡退化、診斷準確率降低的問題。殘差模塊允許特征直接從一層傳入下一層，能夠有效抑制網絡退化問題。其結構如圖2所示，定義[20]為

（3）

式中：u為殘差模塊的輸入特征； 表示輸入特征經過卷積層后得到的特征。本文中每一殘差模塊設置兩個卷積核大小為3×3的卷積層，忽略卷積核的偏置項，則 可表示為 ， 和 分別表示第1個和第2個卷積層的權重矩陣；表示ReLU函數； 為1×1卷積的權重矩陣，用作輸入特征與輸出特征的維度匹配，而當輸入特征u與輸出特征H維度相同時，使用單位矩陣替代權重矩陣，表示恒等映射。

由卷積層與殘差模塊堆疊而成的殘差CNN具體結構如表1所示。給定電流信號輸入尺寸為3×32×32，振動信號輸入尺寸為2×32×32。2個殘差CNN各由1個卷積層、8個殘差模塊和1個全局平均池化層組成，除第一層卷積層需要根據輸入數據更改輸入通道，其余結構相同。表1中，每個特征提取層包括2個殘差模塊，每經過一個特征提取層，進行一次振動信號特征與電流信號特征的融合，提取其內在相關特征。由圖1可見，殘差CNN完成提取電流與振動特征后，將兩個殘差CNN的輸出級聯，經過全連接層與softmax函數得到診斷結果。softmax函數表示為

（4）

式中： 為softmax函數的第j個節點的輸入；n表示節點總數； 為第j個節點的輸出；softmax函數將輸入轉換為范圍為[0，1]，總和為1的值，擴大了不同輸入之間的差異，適合用于多分類任務。

1.2 中間特征融合模塊（IFFM）

為了高效融合從電流信號與振動信號提取的特征，本文提出一種中間特征融合模塊IFFM。如圖1所示，共設計3個IFFM用于融合電流與振動的特征信息。IFFM的結構如圖3所示，分為通道融合注意力模塊（channel fusion attention module，CFAM）和空間融合注意力模塊（spartial fusion attention module，SFAM）兩部分。

以MSFFN的第一個IFFM為例，定義2個殘差CNN的特征提取層1的輸出的電流特征和振動特征分別為 和 ，其中，C、H、W分別表示特征的通道數、高度和寬度。IFFM具體結構如圖4所示。圖4（a）和圖4（b）所示分別為CFAM和SFAM結構，由圖4（a）可見， 和 同時作為CFAM的輸入特征，首先分別對 和 進行全局平均池化（global average pooling，GAP）和全局最大池化（global max pooling，GMP）得到4個C×1×1的特征，4個特征輸入至1個共享參數的卷積網絡，該共享網絡由兩層卷積核大小為1×1的卷積層構成，通過卷積網絡計算得到每個特征的輸出向量后，使用求和合并向量，并通過激活函數得到通道注意力特征 ，有

（5）

將通道注意力特征分別與 和 相乘得到SFAM的輸入特征，記為 和 ，即：

（6）

式中：conv為共享參數的卷積網絡的卷積運算； 為sigmoid激活函數，即

（7）

CFAM關注電流特征與振動特征的通道之間的關系，自適應調整每個通道的權重，其目的在于放大重要通道的權重并且減小不重要通道的權重，使診斷網絡關注對診斷結果更有效的通道。

圖4（b）可見，SFAM分別沿著 和 的通道軸進行最大池化和平均池化，得到4個形狀為1×H×W的特征，將4個特征沿著通道連接形成一4×H×W的特征，經過一層卷積核大小為3×3的卷積層降維得到一形狀為1×H×W的空間注意力特征 ，即

（8）

式中Avgpool和Maxpool分別表示平均池化與最大池化。得到SFAM的輸出 和 ，定義為：

（9）

SFAM關注電流特征與振動特征的不同空間位置的關系，自適應調整每個位置的權重，使網絡更關注對診斷結果有效的空間位置。

綜上，IFFM融合了電流信號與振動信號的特征信息，通過通道融合注意力和空間融合注意力2個部分得到了充分融合的注意力特征矩陣，放大通道與空間位置的重要特征權重，減小不重要特征的權重，提取不同傳感器信號的深層特征，自適應關注不同信號的內在相關特征，得到更好的診斷結果。

2 故障診斷流程

基于本文所提出的多傳感器特征融合網絡，故障診斷的流程如圖5所示，具體步驟如下：

1）數據獲取。

同步采集電機運行在不同負載工況下的電流信號與振動信號。

2）數據預處理。

首先進行信號降采樣，隨后將電流信號與振動信號分割為多個樣本，進行數據歸一化使網絡更易收斂。將分割得到的樣本以3：1的比例構建訓練集與測試集，為不同類別的樣本打上標簽。

3）網絡訓練。

使用訓練集樣本進行MSFFN模型的訓練，使用殘差CNN提取信號特征，使用IFFM融合特征，前向計算網絡損失，反向傳播更新網絡參數，損失趨于穩定、網絡收斂后，保存訓練完成的網絡參數。

4）故障診斷。

將保存的參數加載到網絡上，輸入測試樣本得到故障類別。

3 測試平臺構建及數據采集與處理

本節搭建了電機測試平臺，采集健康狀態與4種不同故障狀態的電機三相電流信號與兩路正交振動信號，并構建了數據樣本。

1）實驗條件。

①實驗用電機參數如表2所示。

②構建電機測試平臺如圖6所示。該測試平臺由負載電機變頻控制器、負載電機、實驗用永磁同步電機、實驗用永磁同步電機控制器、振動加速度計、錄波儀以及電流探頭組成。

③故障模擬。

本研究考慮的故障診斷問題是多分類任務，共有5種永磁同步電機狀態，其類型如表3所示。圖7為永磁同步電機的故障部件。其中，匝間短路故障將電機定子繞線引出，在機殼端子人為短接控制是否故障，被測樣機每相共196匝線圈，在模擬匝間短路故障時，控制5匝線圈短路，設置短路電阻為0.5 ；退磁故障選用不充磁磁鋼替代一極下的磁鋼；2種軸承故障分別對驅動端軸承的內圈與外圈線切割形成缺口。

2）實驗方法。

實驗采集電機的定子三相電流信號與電機驅動端的兩路正交的徑向振動信號。圖6中，KISTLER（8763B050BB）振動加速度計用于測量兩路正交振動信號，YOKOGAWA（701932）電流探頭測量定子三相電流信號，YOKOGAWA（DL850EV）錄波儀用于采集數據，SIEMENS（S120）驅動器用于控制負載電機，TMS320F28335控制器以10 kHz的開關頻率控制被測電機。被測電機運行在1 500 r/min額定轉速下，測得不同負載工況下的電機電流信號與振動信號，負載包括分為空載（0）、半載（7.3 N·m）、滿載（14.6 N·m），采樣頻率設置為100 kHz。

3）數據處理及樣本構建。

對所采集的數據進行數據預處理時，將以100 kHz采樣率采樣得到的信號降采樣至20 kHz，每一樣本包含1 024個點。按下式對樣本進行歸一化：

（10）

式中：x為樣本；max為取最大值函數；min為取最小值函數。

本文采集的不同健康狀態下電機在額定工況下的A相電流信號與驅動端X軸方向振動信號經歸一化后如圖8所示。

為充分發揮卷積神經網絡對二維圖像的特征提取能力，將長度為1 024的一維信號轉換為32×32的二維信號；每相電流信號或每個振動信號為一個通道，得到網絡輸入形式為3×32×32與2×32×32。每種電機狀態在3種不同負載下共計得到450個訓練樣本和150個測試樣本，訓練集共計2 250個樣本，測試集共計750個樣本，不同電機狀態所對應標簽如表3所示。

4 結果與分析

4.1 網絡訓練與結果

將預處理后的電流與振動信號按圖5所示流程完成訓練與測試。本文網絡訓練設置迭代輪次epoch為80次；設置每批處理的樣本數batch size為32；網絡初始學習率設置為0.001，在第40次迭代變為0.000 1，第60次迭代變為0.000 01；使用Adam優化算法更新網絡參數。

深度學習網絡的性能需要一系列指標進行評判，在本文中，引入準確率、損失作為評判的標準。準確率為

（11）

式中： 為分類正確的樣本；N為總樣本數。損失用于衡量網絡在訓練過程中預測標簽與真實標簽的差異程度。本文使用交叉熵損失函數計算網絡損失，表示為

（12）

式中： 表示樣本的真實標簽； 表示網絡預測標簽；p表示第p個樣本；N為樣本總數。在訓練過程中，使用softmax函數的輸出作為預測標簽計算損失。

圖9為MSFFN在80次迭代中的準確率和損失的變化曲線圖，在25次迭代內，網絡訓練準確率迅速上升并逐漸收斂，其損失趨近于0，準確率趨近于100%，在測試集上準確率呈現較大的波動，在網絡訓練過程中，由于訓練集與測試集數據分布存在差異，網絡在擬合訓練集分布時可能與測試集分布存在偏差，因此在前25次迭代中，出現測試集準確率波動較大的現象。但在之后的迭代過程中，網絡波動較小，在第70次迭代后診斷準確率穩定在100%，訓練損失穩定為0，表明MSFFN對于永磁同步電機的故障診斷具備良好效果。分類效果如圖10所示，圖中標簽與表3所設置標簽一致，圖10表明，5種電機狀態都達到了100%的診斷準確率。

4.2 網絡性能對比與可視化分析

本文建立的多傳感器特征融合網絡是在單一類型的傳感器數據的基礎上進行改進，由于傳感器類型的不同，不同傳感器所包含的故障信息可能存在較大的差異。為驗證所提出的特征網絡的有效性，選取了使用單傳感器進行診斷的對比方式，所選用對比網絡及其所用信號、測試準確率如表4所示。

表4中，深度神經網絡（deep neural network，DNN）由多全連接層組成；殘差CNN的結構與MSFFN的殘差CNN結構保持一致；此外，為驗證IFFM的有效性，本文設置了不帶有IFFM的MSFFN，僅在殘差CNN最后一層將輸出特征級聯，在本文中命名為MSFFN0。表4可見，電流信號與振動信號對電機故障具有一定診斷能力，但其準確率僅達到92.53%和94.13%，MSFFN0由于融合了電流與振動信號，準確率達到98.93%。與之相比，有效融合了電流信號與振動信號的MSFFN的準確率達到100%，證明MSFFN可以有效地提高故障診斷的準確率。

為更加直觀地展示經網絡分類后的類間距離與類內距離變化，本文使用了t分布堆積鄰域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE）[22]，t-SNE是一種數據降維可視化技術，通過保留數據之間的相似性關系，將高維數據降維至二維或三維。本文將MSFFN全連接層的輸出降維至二維，不同類別的樣本使用不同顏色點進行區分。圖11為表4的5種方法所對應的可視化結果。圖11表明，對于MSFFN的輸出，相同類別的點相互聚合，與其他類別的點距離較遠，具有明顯界限，不存在重疊的樣本點，診斷準確率達到100%，相較之下，MSFFN0的同類別的點分布較為分散，而單傳感器方法的樣本所對應的點在圖中距離近且相互重疊混合，說明MSFFN對于PMSM的多故障具備更好的特征提取能力與診斷能力。

4.3 網絡抗擾能力測試

本文所用的電機信號均在實驗室條件下測得，信號質量較好，在前文測試中，訓練數據與測試數據分布近似，實現較高的診斷準確率。然而，在實際的工業應用中，現場采得的電機信號由于背景干擾等要素往往存在攜帶大量噪聲對診斷結果造成影響。為驗證MSFFN的抗擾能力，本文通過向原始信號加入白噪聲模擬帶有噪聲的信號，信噪比（signal noise rate，SNR）定義為

（13）

其中： 為信號的能量； 為噪聲能量。信噪比用于衡量信號與噪聲的比例。

不同傳感器信號在不同信噪比條件下的準確率測試實驗設置與結果如表5所示，信噪比分別設置為-2、0、2、4、6。式（13）表明，SNR越小，信號能量與噪聲能量之比越低，噪聲含量越大。由表5可見，隨著SNR降低，信號中的噪聲水平提高，不同方法的準確率均有不同程度的降低，在使用單傳感器進行診斷時，在SNR=6的條件下準確率已經低于90%，而本文所提出的MSFFN在同時向電流信號與振動信號注入噪聲時依然保持較高準確率，在SNR=-2的強噪聲情況下準確率為75.20%，MSFFN0在不同SNR條件下的診斷準確率均低于MSFFN。這表明，MSFFN充分融合電流信號與振動信號，網絡的抗擾能力得到了顯著提升。圖12展示了不同方法在SNR=6時的混淆矩陣圖。

圖12表明，在殘差CNN中使用振動信號時，存在大量的軸承外圈故障樣本被診斷為退磁故障，在殘差CNN中使用電流信號時則有更多的樣本被判斷錯誤。MSFFN0具有一定的抗擾能力，但仍有部分軸承內圈故障樣本被診斷為健康、部分退磁故障樣本被診斷為軸承內圈故障，相較之下，MSFFN具備更顯著的抗擾能力，僅有少量軸承內圈故障樣本被判斷為健康或匝間短路故障。

5 結 "論

本文以永磁同步電機的多種故障為目標，提出了一種基于殘差卷積網絡的多傳感器融合故障診斷方法，通過對實際測得的不同健康狀況的電機的電流與振動信號進行診斷，得到以下結論：

1）多傳感器特征融合網絡（MSFFN）使用殘差CNN并行提取振動信號與電流信號的特征，使用中間特征融合模塊對不同信號特征進行有效選擇，在本文條件下診斷準確率得到顯著提升。

2）相較于其他方法，MSFFN表現出更好的特征提取能力。網絡所提取的不同故障類別樣本的特征不存在重疊，界限分明，能夠有效減少誤判現象，具備更好的故障診斷效果。

3）在噪聲環境中，MSFFN具備很好的抗擾能力，相較于單傳感器方法和僅在網絡最后一層進行特征的簡單級聯的方法，MSFFN在不同SNR下均保持更高的準確率，對于在實際工業環境中進行PMSM的故障診斷具有重要意義。

MSFFN是一種端到端的故障診斷方法，通過自動提取并有效融合電流與振動信號特征，實現了更高的故障診斷準確率，具備更強的抗擾能力。在接下來的研究中，可以通過遷移學習等方法應用于其他電機中。

參 考 文 獻：

[1] GU B G， CHOI J H， JUNG I S. Development and analysis of interturn short fault model of PMSMs with series and parallel winding connections[J]. IEEE Transactions on Power Electronics， 2014， 29（4）： 2016.

[2] 宋向金， 趙文祥. 交流電機信號特征分析的滾動軸承故障診斷方法綜述[J]. 中國電機工程學報， 2022， 42（4）： 1582

SONG Xiangjin， ZHAO Wenxiang. A review of rolling bearing fault diagnosis approaches using ac motor signature analysis[J]. Proceedings of the CSEE， 2022， 42（4）： 1582.

[3] 宋向金， 王卓， 胡靜濤， 等. Hilbert解調制方法診斷異步電機軸承故障[J]. 電工技術學報， 2018， 33（21）： 4941.

SONG Xiangjin， WANG Zhuo， HU Jingtao， et al. Diagnosis of bearing fault in induction motors using Hilbert demodulation approach[J]. Transactions of China Electrotechnical Society， 2018， 33（21）： 4941.

[4] 陳勇， 梁洪， 王成棟， 等. 基于改進小波包變換和信號融合的永磁同步電機匝間短路故障檢測[J]. 電工技術學報， 2020， 35（S1）： 228.

CHEN Yong， LIANG Hong， WANG Chengdong， et al. Detection of stator inter-turn short-circuit fault in pmsm based on improved wavelet packet transform and signal fusion[J]. Transactions of China Electrotechnical Society， 2020， 35（S1）： 228.

[5] 張萍， 張文海， 趙新賀， 等. WOA-VMD算法在軸承故障診斷中的應用[J]. 噪聲與振動控制， 2021， 41（4）： 86.

ZHANG Ping， ZHANG Wenhai， ZHAO Xinhe， et al. Application of woa-vmd algorithm in bearing fault diagnosis[J]. Noise and Vibration Control， 2021， 41（4）： 86.

[6] YANG Z X， WANG X B， WONG P K. Single and simultaneous fault diagnosis with application to a multistage gearbox： a versatile dual-elm network approach[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2018， 14（12）： 5245.

[7] 葛興來， 張鑫. 采用奇異能量譜與改進ELM的軸承故障診斷方法[J].電機與控制學報，2021，25（5）：80.

GE Xinglai， ZHANG Xin. Bearing fault diagnosis method using singular energy spectrum and improved ELM[J]. Electric Machines and Control， 2021，25（5）：80.

[8] 張鵬， 束小曼， 厲雪衣， 等. 基于LSTM的交流電機系統故障診斷方法研究[J]. 電機與控制學報， 2022， 26（3）： 109.

ZHANG Peng， SHU Xiaoman， LI Xueyi， et al. LSTM-based fault diagnosis of ac electric machine system[J]. Electric Machines and Control， 2022， 26（3）： 109.

[9] 王照偉， 劉傳帥， 趙文祥， 等. 多尺度多任務注意力卷積神經網絡滾動軸承故障診斷方法[J/OL]. 電機與控制學報（2023-05-25）[2024-05-31].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1408.tm.20230524.1025.018.html.

WANG Zhaowei， LIU Chuanshuai， ZHAO Wenxiang， et al. Rolling bearing fault diagnosis with multi-scale multi-task attention convolutional neural network[J/OL]. Electric Machines and Control（2023-05-25）[2024-05-31].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1408.tm.20230524.1025.018.html.

[10] 肖雄， 王健翔， 張勇軍， 等. 一種用于軸承故障診斷的二維卷積神經網絡優化方法[J].中國電機工程學報，2019，39（15）：4558.

XIAO Xiong， WANG Jianxiang， ZHANG Yongjun， et al. A two-dimensional convolutional neural network optimization method for bearing fault diagnosis[J]. Proceedings of the CSEE， 2019，39（15）：4558.

[11] LIU R， WANG F， YANG B， et al. Multiscale kernel based residual convolutional neural network for motor fault diagnosis under nonstationary conditions[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2020， 16（6）： 3797.

[12] SONG Q， WANG M， LAI W， et al. On Bayesian optimization-based residual CNN for estimation of inter-turn short circuit fault in PMSM[J]. IEEE Transactions on Power Electronics， 2023， 38（2）： 2456.

[13] XIE T， HUANG X， CHOI S K. Intelligent mechanical fault diagnosis using multisensor fusion and convolution neural network[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2022， 18（5）： 3213.

[14] 徐東， 唐鏡博， 張曉飛. 基于多層次傳感器融合的永磁同步電機故障診斷研究[J]. 微電機， 2023， 56（6）： 50.

XU Dong， TANG Jingbo， ZHANG Xiaofei. Research on permanent magnet synchronous motor fault diagnosis based on multi-level sensor fusion[J]. Micromotors， 2023， 56（6）： 50.

[15] 楊潔， 萬安平， 王景霖， 等. 基于多傳感器融合卷積神經網絡的航空發動機軸承故障診斷[J]. 中國電機工程學報， 2022， 42（13）： 4933.

YANG Jie， WAN Anping， WANG Jinglin， et al. Aeroengine bearing fault diagnosis based on convolutional neural network for multi-sensor information fusion[J]. Proceedings of the CSEE， 2022， 42（13）： 4933.

[16] 馬明晗， 侯岳佳， 李永剛， 等. 基于MSK-CNN和多源機電信息融合的同步發電機故障診斷方法[J]. 電機與控制學報， 2023， 27（1）： 1.

MA Minghan， HOU Yuejia， LI Yonggang， et al. Synchronous generator fault diagnosis method based on MSK-CNN and multi-source electromechanical information fusion[J]. Electric Machines and Control， 2023， 27（1）： 1.

[17] SHAO S， YAN R， LU Y， et al. DCNN-based multi-signal induction motor fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement， 2020， 69（6）： 2658.

[18] HUO Z， MARTíNEZ-GARCíA M， ZHANG Y， et al. A multisensor information fusion method for high-reliability fault diagnosis of rotating machinery[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement， 2022， 71： 1.

[19] 趙耀， 陸佳煜， 李東東， 等. 基于機電信號融合的電勵磁雙凸極電機繞組匝間短路故障診斷[J]. 電工技術學報， 2023， 38（1）： 204.

ZHAO Yao， LU Jiayu， LI Dongdong， et al. A fault diagnosis strategy for winding inter-turn short-circuit fault in doubly salient electro-magnetic machine based on mechanical and electrical signal fusion[J]. Transactions of China Electrotechnical Society， 2023， 38（1）： 204.

[20] SHI J， YI J， REN Y， et al. Fault diagnosis in a hydraulic directional valve using a two-stage multi-sensor information fusion[J]. Measurement， 2021， 179： 109460.

[21] HE K， ZHANG X， REN S， et al. Deep residual learning for image recognition[C]//2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， June 27-30， 2016， Las Vegas， NV， USA.2016： 770.

[22] MAATEN L V， HINTON G E. Viualizing data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research， 2008， 9： 2579.