基于多尺度解纠缠扩散模型的轴承故障数据生成方法

来源：振动与冲击杂志2025年第21期北京时间：

作者：火久元huojy@mail.lzjtu.cn，王芸芸，常琛，汤世宝

单位：兰州交通大学电子与信息工程学院，兰州730070

摘要：轴承作为支撑旋转机械转体的关键部件，其可靠性直接关联着各类机械设备的稳定运行。针对轴承故障诊断方法存在因样本不平衡导致诊断精度低的问题，本文提出了基于多尺度解纠缠扩散模型（de-entangling multi-Scale diffusion ，DMSDiffusion）的轴承故障数据生成方法。首先，设计了多分辨率嵌入结构，将加噪振动序列划分为不同长短的时间分辨率片段，结合多头自注意力机制和交叉注意力机制捕捉振动序列的全局相关性和局部细节。此外，提出了解纠缠结构作为内置块引入深度去噪网络，对复杂振动数据进行渐近分解，以还原初始数据分布。最后，为验证所提DMSDiffusion的有效性和优势，分别进行了样本扩充和故障诊断实验。实验结果表明，相较于现有的主流生成模型，所提模型能够生成丰富的高质量轴承故障样本，并且生成的样本数据可以更有效地辅助训练生成模型，从而提升轴承故障的诊断准确率。<br>

关键词：多尺度;解纠缠;扩散模型;不平衡数据集;数据生成