一种基于改进扩散模型的小样本下轻量级故障诊断方法、系统及存储介质

本发明提供一种基于改进扩散模型的小样本下轻量级故障诊断方法、系统及存储介质。本发明方法，包括：采集旋转机械的核心部件如轴承或齿轮的健康状态和多种故障状态的振动信号；应用滑动窗口算法，将连续的原始信号划分为具有统一窗口尺寸的多个信号段，构建小样本数据集；将划分好的小样本数据集输入构建的改进扩散模型，生成高质量的故障样本；使用样本增强后的数据集来训练深度学习模型，识别和预测故障类别。与现有技术相比，本发明所建立的模型能够在小样本的条件下有效生成高质量样本，提高了诊断精度并具有一定的鲁棒性。