基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法

本发明公开了一种基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，步骤如下：首先提出了基于扩散模型的数据增强框架，利用仿真模型对液压系统进行故障模拟，将时域信号转换为灰度图像，通过扩散模型实现数据增强，并对生成图像质量进行量化评估，构建增强液压系统故障数据集；基于所提出的框架，提出了融合注意力机制的双重领域对抗神经网络模型，调整两个领域判别器损失函数权重从而实现全局与局部特征自适应融合优化，通过梯度反转层实现对抗训练，将实验故障状态数据作为测试集输入模型进行故障诊断，传统DANN及CNN等模型的对比，验证了本方法在准确率等指标上的优越性。此外，本发明简单易行，适用于零样本条件下液压系统智能故障诊断。