永磁同步电机具有控制精度高、转矩密度高、震动噪声低、结构紧凑、体积小、转矩平稳性良好等特点,在工业生产、精密制造等领域被广泛应用。然而,由于实际复杂的运行工况的影响,永磁同步电机极易发生故障,影响其安全稳定运行。匝间短路是永磁同步电机最为多发且破坏性极强的一种故障,初期的匝间短路故障如果没有及早发现并控制,将导致故障进一步恶化,最终造成严重的经济安全损失。因此,为了提高永磁同步电机运行的安全性和稳定性,开展针对永磁同步电机匝间短路的故障诊断研究具有重要的理论和工程应用价值。永磁同步电机结构复杂,导致其匝间短路故障特征不明显,因此,本文研究将深度强化学习算法引入永磁同步电机匝间短路故障诊断的领域内,来提升特征数据的提取深度。首先,针对故障样本数据量不足的问题,提出使用条件生成对抗网络进行数据扩张;在此基础上,引入DQN算法进行了有效的故障诊断;之后,为提升DQN算法的收敛速度,提出了一种基于深度竞争Q网络的匝间短路故障诊断方法;最后,通过实验对本文所提的算法进行了具体的分析验证。本文的主要工作概括如下:1,本文首先分析了不同电机状态下其三相电流、负序电流、电磁转矩等故障特征分量,进而利用Maxwell软件建立了永磁同步电机的仿真模型,并通过采集仿真的故障数据建立永磁同步电机匝间短路故障样本集。2,针对永磁同步电机实际工作环境的复杂性,导致其故障样本数据量不足的问题,本文采用了条件生成对抗网络进行数据集优化的方法,建立由原始数据与生成数据组成的故障样本集,满足深度强化学习算法对样本数据量的要求,从而有效提升故障诊断准确率。3,本文将深度强化学习的经典算法DQN算法引入永磁同步电机匝间短路故障诊断领域内,采用DQN算法针对故障样本进行训练学习。通过分析网络模型的状态空间与动作空间,确定网络训练对象,并对网络模型的具体参数进行优化调整,实现了有效的故障诊断,验证了深度强化学习方法在该领域内的适用性。4,针对原始DQN算法收敛较慢,故障诊断时间成本较高的问题,引入了基于深度竞争Q网络的故障训练的优化方法,采用深度竞争架构,使得在故障诊断训练时不必了解每个动作对状态的影响,更加直观地体现更有价值的状态,使得算法实现更快收敛,有效节约故障诊断的时间成本。本文通过实验验证分析了深度强化学习算法DQN和深度竞争Q网络Dueling DQN算法在永磁同步电机故障诊断方面的有效性,验证了深度强化学习在故障诊断的适用性的同时,探索了永磁同步电机故障诊断研究的新方向。