学术研究报告：采用贝叶斯优化和多尺度卷积网络的五相永磁同步电机匝间短路诊断
本研究由江苏大学电气信息工程学院的戴显阳、陈前（通信作者）、宋向金、刘正蒙、徐高红共同完成，其成果以论文《采用贝叶斯优化和多尺度卷积网络的五相永磁同步电机匝间短路诊断》（英文标题：ITSC Fault Diagnosis for Five-Phase Permanent Magnet Synchronous Motors Using Bayesian Optimization and Multiscale Convolutional Neural Network）的形式，发表于《电气工程学报》（Journal of Electrical Engineering）2023年12月出版的第18卷第4期。
一、 学术背景
本研究属于电气工程领域，具体聚焦于电机故障诊断与健康管理方向。五相永磁同步电机（Five-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor, FPPMSM）因其高效率、高功率密度和高转矩惯量比等优点，在电动汽车、风力发电等高要求电驱动系统中应用前景广阔。然而，其定子绕组匝间短路（Inter-Turn Short Circuit, ITSC）故障是发生概率较高的电气故障之一，若在早期未能及时诊断，可能导致系统性能急剧下降甚至崩溃。因此，实现早期、精准的ITSC故障诊断，对于提升整个电驱动系统的可靠性和容错运行能力具有重要意义。
传统的故障诊断方法主要分为三类：基于信号分析的方法、基于模型的方法和基于人工智能（AI）的方法。基于信号分析的方法（如傅里叶变换、小波分析）对电机参数依赖小，但易受转速、负载变化及噪声干扰，且需要先验知识，鲁棒性受限。基于模型的方法（如观测器、卡尔曼滤波器）需要精确的电机参数，而参数在实际运行中（如因温升）会发生变化，影响诊断准确性。基于AI的方法，特别是深度学习，能自动提取特征，减少对精确模型和先验知识的依赖，成为研究热点。
然而，现有基于深度学习的故障诊断方法仍面临挑战。首先，传统卷积神经网络（CNN）通常使用单一尺度的卷积核，难以从受噪声干扰、尺度多变的实际电流信号中提取足够且鲁棒的故障特征。其次，深层网络的性能高度依赖于超参数（如优化器类型、卷积核尺寸与数量）的选择，而依靠经验的手动调参不仅耗时，且难以获得全局最优组合，限制了模型的性能和泛化能力。
针对上述问题，本研究旨在提出一种更优的解决方案。其核心目标是：开发一种能够有效克服噪声干扰、自动优化模型参数、实现五相永磁同步电机在不同工况下早期ITSC故障高精度诊断的智能算法。具体而言，研究团队将多尺度卷积神经网络（Multiscale Convolutional Neural Network, MSCNN）与贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法相结合，以期提升特征提取能力和模型性能。
二、 详细研究流程
本研究流程严谨，环环相扣，主要包含理论建模、算法构建、试验验证与对比分析四个主要环节。
第一环节：建立五相PMSM匝间短路故障数学模型。 为了从机理上理解故障特性并为后续数据生成提供依据，研究首先建立了发生A相ITSC故障的五相PMSM数学模型。基于等效电路，推导了包含故障回路的电压方程。通过分析，将复杂的故障电流表达式在故障初期简化为一个关键的故障指数（Fault Index, FI）。该指数表明，在转速一定时，故障电流幅值由短路匝数比（μ）和绝缘电阻（R_f）共同决定。这为在试验中通过调节μ和R_f来模拟不同严重程度（从轻微到严重）的ITSC故障提供了理论指导。此模型不仅解释了故障机理，也明确了影响故障表征的关键变量。
第二环节：提出并构建BO-MSCNN故障诊断算法框架。 这是本研究的核心创新部分。算法框架分为两个协同工作的进程：MSCNN诊断进程和贝叶斯超参数优化进程。 1. MSCNN诊断进程：针对传统CNN感受野固定、特征提取单一的不足，研究设计了具有五个并行分支的多尺度卷积层。每个分支采用不同尺寸的一维卷积核（例如，文中优化后的尺寸分别为10, 20, 35, 70, 130），并行处理输入的电流时序信号。这种结构使网络能够同时从不同时间尺度捕获故障特征，增强了网络对信号尺度变化和噪声的鲁棒性，提高了特征提取的全面性。提取的多尺度特征随后进行融合，并通过全连接层和Softmax分类器输出对应于不同健康/故障状态的概率。 2. 贝叶斯优化进程：为了解决超参数手动调优的难题，研究引入了贝叶斯优化算法。该算法将MSCNN模型在验证集上的诊断准确率作为需要最大化的“黑箱”目标函数。它采用高斯过程（Gaussian Processes, GP）作为代理模型来拟合超参数组合与模型性能之间的未知关系，并使用期望改进（Expected Improvement, EI）作为采集函数，智能地选择下一个最有潜力提升性能的超参数组合进行评估。这个过程循环迭代，直至达到预设的迭代次数，最终输出一组使模型性能最优的超参数组合（包括优化器选择为Adam，五个分支的卷积核尺寸，以及卷积核数量为64等）。
第三环节：试验数据采集与预处理。 为了验证算法的有效性，研究团队搭建了真实的五相PMSM试验平台。平台包括上位机、实时控制平台（RTU-Box204）、被测电机（A相绕组设置可调短路点）、转矩传感器、伺服加载系统、数据采集卡（NI USB-6351）等。在恒负载（1 N·m）下，设置了两种转速工况（300 r/min和500 r/min）。通过短接A相绕组不同匝数并串联一个保护性故障电阻（0.1 Ω），模拟了健康状态以及三种不同短路匝比（1.4%， 7.1%， 14.2%）的早期故障，共计8种运行状态。使用数据采集卡以20 kHz频率采集五相定子电流信号。对每个状态采集的原始数据，采用等间隔滑动窗口进行重叠采样（数据增强），构建样本数据集。每个样本包含2048个数据点，每种状态共获得1200个样本，按4:1的比例划分为训练集（960个）和测试集（240个）。数据在输入网络前进行了归一化等预处理。
第四环节：试验结果分析与算法对比。 在获得最优超参数后，使用完整的训练集对BO-MSCNN模型进行训练，并用独立的测试集进行评估。同时，为了凸显所提算法的优越性，研究将其与四种其他深度学习模型进行了严格对比：标准CNN、带残差连接的CNN（ResCNN）、未使用贝叶斯优化的MSCNN、以及带残差连接的多尺度CNN（MS-ResCNN）。所有对比模型除超参数外，其余设置（如数据集、训练周期等）均保持一致，以确保对比的公平性。
三、 主要研究结果
BO-MSCNN模型的高性能表现：训练过程的损失曲线和准确率曲线显示，模型在大约62次迭代后趋于稳定。最终，BO-MSCNN模型在测试集上达到了99.4% 的极高故障诊断准确率。混淆矩阵进一步直观展示了诊断结果，误判主要发生在短路匝比相邻的故障类别之间（如1.4%与7.1%短路），这是因为它们的故障特征更为相似，属于诊断中的难点，但模型依然能实现极高精度的区分。
特征可视化验证：通过t-SNE降维技术将高维特征映射到二维空间进行可视化。结果显示，原始电流信号的特征点在二维空间中混杂在一起，难以区分。而经过BO-MSCNN网络全连接层处理后的特征，在二维空间中形成了8个清晰可分的聚类，对应于8种不同的运行状态。这直观地证明了该网络具有强大的特征学习和模式分离能力。
对比实验的压倒性优势：不同算法的性能对比图清晰表明，BO-MSCNN在测试准确率上显著优于其他四种对比算法，且其准确率曲线收敛速度最快、波动最小。标准CNN的性能最差，这印证了多尺度结构对于提升特征提取能力的必要性。而未使用贝叶斯优化的MSCNN性能虽优于标准CNN和ResCNN，但低于BO-MSCNN，这直接证明了贝叶斯优化在自动寻找最优超参数、充分释放模型潜力方面的关键作用。MS-ResCNN性能接近BO-MSCNN，但后者仍略胜一筹。
理论模型的辅助价值：研究中推导的故障指数（FI）虽不能直接用于精确量化故障程度，但它从理论上明确了影响故障电流（即故障特征源）的关键参数（μ和R_f），为试验中故障程度的设置和机理理解提供了支撑。
四、 研究结论与价值
本研究成功提出并验证了一种基于贝叶斯优化多尺度卷积神经网络（BO-MSCNN）的五相永磁同步电机早期匝间短路故障诊断方法。主要结论如下： 1. 所提出的MSCNN结构能够从多个时间尺度捕获原始电流信号中的故障特征，有效提升了在噪声干扰和工况变化下的特征提取能力与诊断鲁棒性。 2. 引入的贝叶斯优化算法能够高效、自动地完成模型超参数的全局寻优，避免了耗时且依赖经验的手动调参过程，确保了模型性能达到或接近最优状态。 3. 通过真实的电机试验平台验证，该方法能够实现对不同转速、不同短路严重程度（低至1.4%匝比）早期ITSC故障的高精度（99.4%）诊断，表现出强大的实用性和泛化能力。
本研究的科学价值在于：创新性地将贝叶斯优化与多尺度深度学习架构相结合，为解决复杂机电系统故障诊断中特征提取难和模型调优难这两个共性挑战，提供了一个有效且通用的方法论框架。其应用价值显著：所开发的诊断算法精度高、自动化程度高，有望直接应用于电动汽车、高端装备、风力发电等领域中高性能永磁电机驱动系统的在线健康状态监测与早期故障预警，对于保障系统安全、可靠、高效运行，降低维护成本具有重要意义。
五、 研究亮点
六、 其他有价值内容
研究中对五相PMSM ITSC故障的数学模型进行了推导和简化，明确了故障指数（FI）的概念。虽然该指数在本文中未直接用作诊断特征，但它建立了故障严重程度（μ, R_f）与电气量之间的理论联系，为后续研究者从机理层面深入理解故障、甚至设计基于模型的辅助诊断特征提供了有价值的参考。此外，论文详细列出了网络参数设置、贝叶斯优化的参数空间以及最终得到的最优超参数组合，具有很好的可复现性，为其他研究者应用或改进该方法提供了便利。