近日，以我校电气工程学院罗培恩博士为第一作者的论文“A Novel Reinforcement Learning via Dual-Engine Quick Method for Motor Bearings Unknown Faults”（一种用于电机轴承未知故障的新型强化学习双引擎快速诊断方法），发表于《IEEE Transactions on Transportation Electrification》（SCI 一区TOP，影响因子：8.3）2025 年第11卷第2期。
该成果核心是提出基于和弦变换旋转蒸发策略的永磁同步电机轴承未知故障双引擎诊断方法，针对电动汽车电机轴承在复杂路况下未知故障诊断难题，突破了传统数据驱动方法对样本平衡、域一致性的假设限制。

“十四五”规划和2035年远景目标纲要中，均明确将突破核心智能装置技术置于战略高度，其中电机及其驱动器作为关键一环，被赋予前所未有的重要性。永磁同步电机凭借其高运行效率、高功率密度、高可靠性等优势广泛用于航空航天、精密加工、风力发电等领域。随着电机运行时间的增加，其故障率也逐渐上升，滚动轴承作为电机的核心“关节”，已成为影响其稳定运行的重要因素之一。

据统计，电机故障中约有50%至60%是由轴承故障引起的，特别是在中小型设备中。因此，研发具备高可靠性、高性能的智能化永磁同步电机轴承故障诊断策略，对保障高端装备连续稳定运行、提升工业系统整体可靠性、推动智能制造技术落地均具有重要的理论价值与紧迫的工程实践意义。在交流电机故障诊断与智能运维方向负责人罗培恩博士的带领下，聚焦永磁同步电机轴承故障诊断与寿命预测这一高端装备健康管理核心领域，针对现有技术壁垒，开展系统性创新研究，形成从理论机理到工程应用的完整技术体系：（1）破解工业现场小样本困境，融合新型生成对抗网络与元学习，既扩充高质量故障样本，又赋能模型适配未知故障，构建无人工干预的客观性诊断体系；（2）突破AI“黑箱”局限，耦合轴承动力学模型与强化学习，以物理机理明晰故障根源，实现可解释性轴承故障诊断；（3）攻克模式迭代难题，率先提出旋转蒸发策略终身学习模型，解决灾难性遗忘问题，建立全生命周期可持续性监测体系；（4）跨学科引入音乐自适应和弦变换思想，化解非完备数据下精度与速度间的矛盾，实现电机轴承剩余使用寿命“高精度+快响应”双优预测。

根据上述研究，交流电机故障诊断与智能运维研究小组发表相关学术论文14篇，其中包含《IEEE Transactions on Power Electronics》《IEEE Transactions on Industrial Electronics》《IEEE Transactions on Transportation Electrification》等SCI一区TOP论文6篇，国内一级学报《电工技术学报》1篇，授权发明专利5项。同时，上述研究成果已分别在风力发电智能运维、新能源电动汽车状态检测等实际工程应用中投入使用。

西安理工大学电气工程学院交流电机控制与电力电子团队除交流电机故障诊断与智能运维小组外，主要研究领域还包括：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等。团队发表论文200余篇，其中SCI 一区IEEE Trans. 论文50余篇，国内一级学报20余篇；主持包括1项国家高层次人才资助项目、8项国家自然基金，陕西省杰出青年基金资助项目等省部级项目30余项；主持世界500强企业博世公司、美的公司等校企合作项目20余项；授权发明专利50余项。获得国家高层次人才青年项目、中国电工技术学会一等奖、陕西省科技进步二等奖（2项）、陕西省杰出青年基金、陕西高等学校科学技术研究优秀成果（2项）等30余项奖励。

期刊链接：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=6687316

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10714427