重载AGV（Automated Guided Vehicle）是无人化港口码头进行集装箱水平转运的关键设备,其车身结构主要有驱动车辆运行的电机驱动器和感应电机,提供能源的动力电池和进行环境感知的雷达模块。长时间工作在露天的临海环境之下,重载AGV的感应电机和其他零部件面临着湿度大,盐度大,日夜温差大,夏季酷热,冬季严寒等诸多恶劣环境因素的挑战。由于零件本身存在的制造缺陷以及车辆运行中出现的磨损、形变和腐蚀等现象的影响,AGV的性能会随着零件性能的恶化而逐渐衰退,严重时甚至会发生停机事故,影响码头正常繁忙的工作节拍,造成重大的经济损失。感应电机作为重载AGV的关键零部件,其运行状态直接决定重载AGV的安全性与可靠性。在重载AGV运行的过程中,需要频繁地启动,停止并装卸不同重量的集装箱货物,使得重载AGV的驱动电机一直处于转速变化及负载波动这种复杂工况之下。针对这种变转速和变负载复杂工况条件下的驱动电机故障诊断问题,本文以重载AGV中的感应电机为研究对象,建立了电流,振动信号等参数与电机健康状态之间的对应关系。实现了对感应电机的健康评估,保障了感应电机和AGV的安全可靠与无人化码头的稳定运行,具体工作有以下几点:（1）针对变转速条件下的感应电机故障诊断问题,提出了一种基于STFT频谱图分析和预训练深度卷积神经网络的故障诊断框架,实现了感应电机在起步工况下健康状态的有效诊断评估。（2）针对电机定子绕组短路故障的诊断问题,提出一种基于三相电流互信息,Concordia电流矢量时域分析和集成学习分类器的故障诊断框架,实现了对定子绕组短路故障的有效诊断。（3）针对感应电机在变转速、变负载这种复杂工况下的故障诊断问题。提出一种基于1维卷积神经网络和多工况支持向量机的两阶段故障诊断模型,实现了复杂工况条件下的感应电机故障诊断。（4）针对重载AGV驱动电机健康状态监控需求,开发了包括边缘端,用户端,以及服务器端的智能监控平台,实现了对重载AGV驱动电机实时运行状态的有效监控。