动车组牵引电机是动车组中的关键部件,由于动车组在运行过程中牵引电机出现故障的后果较为严重,动车运维过程中会定期为动车组牵引电机进行检修。然而,检修需要较大的人力投入。数字孪生作为一种制造业较为新兴的方法,为动车组牵引电机故障诊断提供了新的解决思路。数字孪生技术可以利用构建物理实体的数字孪生体、分析孪生数据的方法模拟物理实体的状态,使用迁移学习方法将孪生体的特征迁移到物理实体中进行分析,从而实现在物理数据较少的情况下进行故障诊断。首先,基于数字孪生技术构建动车组牵引电机的数字孪生体。数字孪生体理论上能够模拟物理实体的数据特征,使用数学物理方法分析数字孪生体的受力特征,利用Simulink建立数字孪生体的数学模型,运行数字孪生体得到孪生数据。进行数据的整理,将数字孪生体运行得到的数据以及试验台中物理实体运行测得的实验数据整理成为同一标准形式。利用随机窗口滑动对数据进行切分,数据集划分为同等大小的多条数据,之后进行快速傅里叶变换将时域信号转化为频域信号,加入数据标签形成最终的实验数据集,输入数字孪生数据分析模型。之后,构建数字孪生数据分析模型,将实验数据划分为源领域数据和目标领域数据,基于深度学习和迁移学习方法设计训练网络,设计特征提取层对数据特征进行提取,使用dropout算法优化过拟合问题。基于多种迁移学习算法设计目标损失函数。计算网络损失函数进行反向传播,使用Adam参数优化算法更新网络中各层节点权重,训练网络能够提取到数据特征,源领域特征与目标领域特征差异越小,特征提取器效果越好。之后设计具有三个全连接层结构的分类器对数据分类效果进行测试。最后,将数字孪生体视为源领域,将试验台物理实体视为目标领域,迁移过程设计为从数字孪生体迁移至物理实体,根据输入的网络将数据划分为源领域训练数据、源领域测试数据、目标领域训练数据、目标领域测试数据以及半监督数据。将训练数据输入特征提取器中训练网络结构,使用测试数据对分类器效果进行评判。实验对比多种模型的分类效果,并根据算法效果进行超参数的调节,提出了半监督方案对实验进行优化。实验结果表明,基于数字孪生技术设计的牵引电机故障分析模型能够较高效识别牵引电机故障。