三相逆变器是电动汽车电机驱动系统的重要部件，当出现故障时因发生时间较短导致故障样本规模受限，进而造成样本不均衡。为解决上述问题，提出1种融合条件生成对抗网络CGAN( conditional generative adversarial network)与卷积神经网络CNN( convolutional neural network)的逆变器故障诊断方法。首先将相电流作为故障敏感信号，经快速傅里叶变换FFT( fast Fourier transform)得到其频域特征，并进行归一化预处理； 然后将各样本添加标签后输入CGAN模型进行对抗训练，生成各故障模式下的新样本。最后，采用CNN模型实现逆变器各类故障模式判别。实验结果表明，基于CGAN-CNN的故障诊断正确率可达98%以上，说明所提样本生成方法优于传统合成少数类过采样技术SMOTE( synthetic minority over-sampling technique)方法和生成对抗网络GAN( generative adversarial network)方法，可为新能源电动汽车智能运维提供理论支撑。