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　　在众多型式的航空起动/发电机中，带有旋转整流器的无刷绕线转子同步发电机因兼具高功率密度、高效率、高可靠性以及无电刷免维护等优势，已成为当前大型客机和先进战机的主流选择，广泛装备于波音787、空客A350/A380、C919及多种先进战机上。其无刷化的关键，在于一个位于高速旋转转子上的核心电力电子部件—旋转整流器。它通常由六个大功率二极管构成三相桥式电路，负责将主励磁机的交流输出整流为直流，为主发电机提供励磁。正是这一部件，由于直接承受着转子高速旋转带来的巨大离心力、热应力和电气应力，被多项研究和统计数据列为无刷励磁系统中故障率最高、危害度最大的薄弱环节之一。因此，对旋转整流器进行及时、精确的故障诊断，不仅是避免故障蔓延、保证单次飞行安全的关键，更是实现飞机电源系统预测性健康管理、提高机队出勤率和降低全寿命周期成本的核心技术，对于推动航空电气化的深入发展具有不可替代的重大意义。

　　其应用主要体现在两个层面。一是特征自动提取与降维。传统方法依赖专家经验手动设计特征，而智能算法（如自动编码器、主成分分析等）能够从原始高维数据（如完整的电流波形）中自动学习并压缩出最具判别力的低维特征，有效提升了诊断效率。二是故障分类器的构建。从早期的支持向量机、浅层神经网络，到近年来的深度学习模型，如深度置信网络、宽度学习系统、堆叠式自编码器等，智能分类算法不断升级。特别是深度学习模型，在处理高维非线性问题、从小样本数据中学习以及增强模型泛化能力方面展现出显著优势，为解决旋转整流器故障模式多、特征重叠、负载变化影响大等难题提供了新的路径。近期，机理与数据混合驱动的诊断框架成为研究热点，它结合了物理模型的可解释性与数据驱动模型的强大拟合能力，仅利用仿真数据即可训练高性能诊断模型，有效克服了航空领域故障实验数据稀缺的瓶颈。