以电动汽车永磁同步电机为研究对象，以追溯耦合故障的故障成因和传递路径、探究耦合故障的生成机理和 演化规律、解决耦合故障样本失衡和难以诊断的问题为目标，综合运用电机动力学、多物理场分析、深度学习、 故障诊断以及复杂系统建模等理论与方法，采用理论研究、仿真分析和实验验证相结合的研究方法，研究电动汽 车永磁同步电机耦合故障机理及智能诊断方法。另外，本项目基于深度学习的相关理论对试验平台采集的故障数 据样本进行扩张，扩张数据集的样本数量和种类，构造易训练、自适应协调多源样本，对数据驱动相关技术的应 用具有一定的推动作用。
