基于改进去噪扩散概率模型的风电机组故障样本生成方法

来源：振动与冲击杂志2025年第4期北京时间：

作者：孟昱煜，张沣琦，火久元huojy@mail.lzjtu.cn，，常琛，陈峰

单位：1.兰州交通大学电子与信息工程学院，兰州7300702.中国科学院西北生态环境资源研究院国家冰川冻土沙漠科学数据中心，兰州730000

摘要：为解决风电机组故障诊断中故障样本不足而导致模型准确率不高的问题，将当下备受关注的数据增强方法-去噪扩散概率模型(DDPM)引入到故障诊断领域以生成大量高质量的故障样本数据集。因此，结合Transformer网络，提出了一种DDPM-Transformer风电机组故障样本生成方法。首先，将用于计算机视觉图像生成领域的DDPM模型应用于风电机组故障诊断领域中，通过前向加噪过程将数据逐渐转化为噪声，再通过逆向去噪过程将噪声逐步恢复为原始数据，实现从噪声中生成故障数据，解决数据不平衡问题；其次，通过对原始DDPM中使用的U-net模块进行改进，使用Transformer模型替换U-net网络，利用扩散后的数据和添加的噪声训练Transformer模型，实现噪声预测，以提高故障数据的生成质量；最后，使用多种生成模型评价指标对生成的故障数据进行评价，在SCADA故障数据生成中论证改进DDPM-Transformer模型的性能。通过实验证明，所提DDPM-Transformer模型与现有的生成模型相比，MMD最大提升0.13，PSNR最大提升7.8。所提模型可以有效地生成质量更高的风电机组故障样本，从而基于该样本集辅助训练基于深度学习的故障诊断模型，可以使诊断模型具有更高精度和良好的稳定性。<br>

关键词：DDPM；Transformer；风电机组；故障诊断；样本生成