（论文速读）扩散模型辅助的有限数据跨域旋转机械故障诊断-171主机测评

论文题目： Diffusion model-assisted cross-domain fault diagnosis for rotating machinery under limited data（有限数据条件下扩散模型辅助的旋转机械跨域故障诊断）

期刊： Reliability Engineering & System Safety，2025

摘要：在工业场景中，由于数据获取困难且标注成本较高，跨域故障诊断面临数据稀缺问题。为解决这一问题，本文提出一种扩散模型辅助的数据生成方法，通过生成目标域数据来增强模型的跨域诊断能力。具体而言，本文构建了一种扩散模型辅助的跨域故障诊断方法：首先利用扩散模型扩充目标域数据，然后联合源域数据、少量目标域数据以及生成的目标域数据训练深度学习模型，从而学习并迁移诊断知识。为实现全局特征分布对齐，首先采用最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy，MMD）损失，同时对齐源域与真实目标域数据以及源域与生成目标域数据。除此之外，构建跨域三元组损失，实现类别层面的对齐与分离，使相同类别相互靠近、不同类别彼此区分。最后，设计深层一致性正则化，在目标域真实数据及其增强版本之间施加一致性约束，从而提高模型的鲁棒性。在两套旋转机械系统上的大量实验表明，该方法能够有效处理有限数据条件下的跨域故障诊断问题，并显示出其在旋转机械智能健康监测实际应用中的潜力。

一、研究背景与核心问题

这篇论文关注的是一个非常典型、但在很多跨域故障诊断工作中容易被弱化的问题：

目标域不仅和源域存在分布偏移，而且目标域本身的数据还非常少。

传统深度学习故障诊断通常默认训练数据与测试数据来自相同分布。但实际旋转机械运行时，转速、负载、环境噪声以及设备配置都会变化，因此不同工况下采集的数据很容易形成明显的域偏移。

Domain Adaptation（DA）的基本解决思路，是利用具有充足标签的源域：

$D_s={(x_i^s,y_i^s)}_{i=1}^{n_s}$

去帮助标签不足甚至无标签的目标域：

$D_t={x_i^t}_{i=1}^{n_t}$

学习尽可能域不变的特征表示。

问题在于，很多域适应方法虽然允许目标域无标签，但仍然默认目标域能够提供足够数量的数据参与分布对齐。

工业现场却未必满足这个条件。

设备出现故障后通常会立即停机检修，不可能为了采集数据而让机械长期处于故障状态。因此，真实目标域中的故障样本本身就非常少。作者指出，当目标域数据极度有限时，传统跨域诊断方法的性能会明显下降。

所以，这篇论文真正要同时解决两个问题。

1.1 问题一：目标域样本太少，怎么做域适应？

只有十几个或者几十个目标域样本时，即使使用 MMD、DANN 等方法，估计出来的目标域分布也可能并不可靠。

作者的思路很直接：

既然真实目标域数据不够，就先生成更多“目标域数据”。

因此引入扩散模型，根据少量目标域样本生成额外的目标域振动信号：

最终不再只是使用 ( D_s+D_t )，而是联合：

$D_s+D_t+D'_t$

进行跨域学习。

1.2 问题二：生成了数据，就一定能解决跨域问题吗？

不能。

数据生成解决的是“目标域数据量不足”，但域适应真正需要解决的仍然是“源域与目标域之间的特征分布差异”。

而且只对齐总体分布也不够。

例如两个域整体的特征云已经靠近，但不同故障类别混在一起，分类器仍然无法正确诊断。

因此作者实际上用了两层策略：

数据层面：用扩散模型补充目标域样本；
特征层面：用 MMD、跨域 Triplet Loss 和一致性正则化进行多层次特征约束。

这也是整篇论文最值得关注的地方：

扩散模型不是独立的数据增强模块，而是直接参与后续跨域特征对齐。

二、方法整体框架：先“补目标域”，再做跨域对齐

论文 Figure 4：整体网络框架

Figure 4 是理解全文最重要的一张图。

这张图重点看三条数据流：

Source domain data；

Target domain data；

Generated target domain data。

三类数据统一进入一个 Shared Feature Extractor，之后分别形成源域、真实目标域和生成目标域的特征，再通过不同损失进行约束。论文的特征提取器由 1D-CNN 和全连接层构成。

可以把整个方法压缩成两步。

第一步：利用改进 DDPM 扩充目标域

原始目标域只有少量数据 D_t ，作者首先训练扩散模型，并生成新的目标域样本 D'_t ，这样目标域就从“小样本域”变成了：

$D_t\\cup D'_t$

第二步：三路数据联合训练诊断网络

训练阶段同时输入：

$D_s,\\quad D_t,\\quad D'_t$

优化目标则包括四部分：

$L_{cls},\\quad L_{MMD},\\quad L_{tri},\\quad L_{con}$

最终总损失为：

其中：

( $L_{cls}$ )：保证源域基本分类能力；
( $L_{MMD}$ )：完成全局域分布对齐；
( $L_{tri}$ )：完成类别级对齐；
( $L_{con}$ )：约束真实目标样本与生成/增强样本的一致性；
( $\\lambda$ )：MMD 权重；
( $\\alpha$ )：动态控制 Triplet 和 Consistency 两项损失的影响。

因此，这篇论文并不是简单的：

DDPM → 生成数据 → 丢进分类器。

而是：

少量目标数据 → DDPM 扩增 → 真实/生成目标域共同参与跨域特征学习 → 全局对齐 + 类别对齐 + 一致性约束。

三、核心模块一：为什么作者要改进 DDPM？

DDPM 本身并不是本文提出的新模型。

标准 DDPM 的思路仍然是两个过程：

Forward diffusion：逐步给真实信号加入噪声；
Reverse diffusion：学习逐步去噪，从高斯噪声恢复数据。

论文 Figure 1：Diffusion model schematic

Figure 1 展示的就是这一标准过程。

如果原始振动信号为 (x_0)，正向过程中逐渐加入噪声：

最后 ( x_T ) 接近高斯噪声。

反向过程中，再利用参数化神经网络逐步预测噪声并恢复 ( x_0 )。

真正与本文有关的是：

作者修改了 DDPM 中负责预测噪声的 U-Net。

3.1 为什么普通 U-Net 还不够？

旋转机械振动信号具有明显的：

周期性；
长时间依赖；
特征频率结构。

普通卷积擅长局部模式提取，但对于较长时间范围内的依赖关系，其建模能力有限。

因此作者把 Multi-Head Self-Attention（MHSA）加入 U-Net 的编码器和解码器。

论文 Figure 2：MHSA Block

MHSA 的核心仍然是：

然后计算：

多个注意力头再进行拼接。

直观理解就是：

CNN 先观察局部振动模式，Attention 再决定“整段信号中哪些时刻与当前特征最相关”。

这样 U-Net 在预测噪声时，不只是局部地判断信号，还可以捕获更长距离的时序依赖和周期关系。论文明确指出，引入 MHSA 的目的就是改善复杂信号重构能力以及长期依赖建模能力。

3.2 Improved U-Net 到底改了什么？

论文 Table 1：Improved U-Net detailed network

Table 1 给出了完整结构。

同时作者还加入了两个设计：

RMSNorm
SiLU

RMSNorm 不依赖均值计算，作者认为这样可以降低数值不稳定风险并减少计算复杂度，尤其适合较长序列。

SiLU 定义为：

$SiLU(x)=x\\frac{1}{1+e^{-x}}$

与：

$ReLU(x)=\\max(0,x)$

相比，SiLU 在零附近更加平滑，因此可以提供更加连续的梯度。

论文 Figure 3：SiLU 与 ReLU 对比

Figure 3 的作用主要是辅助解释激活函数选择，并不是论文最终性能结论的核心证据。

四、核心模块二：生成数据以后，如何真正完成跨域学习？

如果说上一部分解决的是：

“目标域数据不够怎么办？”

这一部分解决的就是：

“有了真实 + 生成目标域数据以后，怎么让源域知识真正迁移过去？”

作者设计了三层跨域约束。

4.1 第一层：双 MMD 做全局分布对齐

普通 MMD 一般只比较源域到目标域，本文多了一套生成目标域，所以作者计算两个 MMD：

其中 ( $\\phi(\\cdot)$ ) 表示到 RKHS 的特征映射。

这里真正值得注意的是：

生成样本并不是单纯增加训练数量，而是被正式纳入域分布对齐目标。

换句话说，模型需要让源域同时接近：

真实目标域；
扩散模型生成的目标域。

4.2 第二层：Triplet Loss 做类别级对齐

只做 MMD 有一个问题：

它只关心整体分布有没有靠近，却不一定保证同类样本聚在一起。

因此作者又加入跨域三元组损失：

这里：

(a)：Anchor；
(p)：与 Anchor 同类别；
(n)：与 Anchor 不同类别；
( $f(\\cdot)$ )：特征表示；
( $\\delta$ )：类别间至少需要保持的 margin。

而且 anchor、positive、negative 可以来自不同域。

它在做的事情可以概括成一句话：

同故障跨域拉近，不同故障跨域推远。

因此：

MMD 负责 global alignment；
Triplet Loss 负责 category-level alignment。

这是本文所谓多层次特征对齐最关键的逻辑。

4.3 第三层：Consistency Loss 防止生成样本“带偏”模型

作者进一步约束真实目标域样本 ( x_i^t ) 与对应增强样本 ( $\\tilde{x}_i^t$ ) 的特征：

也就是说，即使信号经过扩散模型增强，诊断网络仍应提取出稳定、接近的故障表示。

直观理解就是：

生成数据可以改变信号表现形式，但不能改变它应该表达的故障语义。

4.4 为什么还需要动态 ( $\\alpha$ )？

Triplet Loss 和 Consistency Loss 会使用目标域伪标签。

问题是模型训练初期的伪标签并不可靠。

如果一开始就强行赋予这两个损失较大权重，错误伪标签反而可能把特征空间拉错方向。

因此作者使用：

其中：

(i)：当前 epoch；
(E)：总 epoch；
( $\\gamma$ =10)。

训练早期 ( $\\alpha$ ) 较小，随着模型逐渐稳定，( $\\alpha$ ) 慢慢接近 1。

这个设计的逻辑很清楚：

模型还不会分类时，少相信伪标签；模型逐渐可靠以后，再加强类别和一致性约束。

五、实验结果与证据链：扩散模型真的生成得更好吗？诊断又提升多少？

这一部分是全文证据最集中的地方。

作者使用两套旋转机械平台：

Bearing test rig

DDS planetary gearbox test rig

论文 Figure 5：Bearing test rig
论文 Figure 6：DDS test rig
论文 Figure 7：实际故障齿轮

Bearing 数据包含 5 种状态：

BF：Ball Fault
IF：Inner-race Fault
OF：Outer-race Fault
OF-BF：Compound Fault
H：Healthy

采样频率为 20 kHz，使用 1200 r/min 与 1800 r/min 两个转速构造不同域。

Gearbox 数据包含 8 种状态，包括行星轮缺齿、断齿、裂纹以及太阳轮缺齿、断齿、磨损、裂纹和健康状态；采样频率为 30 720 Hz，并使用 1800 r/min 与 2400 r/min 两种速度构造域。

5.1 最关键的 Few-Data 设定：20 个真实目标样本 + 280 个生成样本

论文 Table 2：四个跨域诊断任务

Table 2 是理解实验设定的关键。

四个任务分别为：

任务SourceTargetSource 样本Target 样本生成 Target

T1	Bearing 1800	Bearing 1200	300	20	280
T2	Bearing 1200	Bearing 1800	300	20	280
T3	Gearbox 2400	Gearbox 1800	300	20	280
T4	Gearbox 1800	Gearbox 2400	300	20	280

也就是说，每个类别的真实目标域训练样本只有 20 个，扩散模型再生成 280 个目标域样本。

这基本就是整篇论文的实验核心：

作者不是证明“大量目标域数据下扩散模型有效”，而是在每类仅 20 个真实目标域样本下验证扩散增强。

训练方面，每个信号长度为 (1×2048)，诊断网络采用五层卷积结构，训练 200 epochs，初始学习率 0.01，SGD，batch size 为 32，所有实验重复 6 次。

5.2 生成信号到底像不像真实信号？

Figures 8–11：真实信号与生成信号对比

作者没有直接拿生成数据去做分类后就结束，而是先单独验证了扩散模型的生成质量。

Figures 8–11 分别展示：

Ball fault
Inner race fault
Outer race fault
Normal

其中：

蓝色：真实信号；
红色：生成信号；
第一列：时域；
第二列：频谱；
第三列：包络谱。

作者指出，生成信号不仅在时域波形上与真实信号相似，而且关键频率成分能够较好保留。对于 Bearing 数据，理论故障特征频率包括：

$f_{OF}=108.05Hz$

$f_{IF}=151.95Hz$

$f_{BF}=115.09Hz$

生成信号中同样能够观察到相应谐波以及故障频率成分。

这几张图非常重要，因为对于机械故障信号而言：

“波形看起来像”还不够，关键故障频率有没有被生成模型保存下来才更重要。

作者试图通过这些频谱和包络谱说明，DDPM 学到的并不只是随机的时域形状，而包含一定的故障特征结构。

5.3 Table 3：改进 DDPM 的生成质量是否真的优于普通 DDPM？

仅靠图片仍然比较主观，因此论文进一步使用：

RMSE：越低越好；
PSNR：越高越好。

论文 Table 3：生成信号定量评价

最值得记住的是平均结果：

方法Average RMSE ↓Average PSNR ↑

Proposed	0.054	25.670
DDPM	0.064	24.543
DA-GAN	0.121	13.562

同时，对 BF、IF、OF、OF-BF 和 Healthy 五种状态，Proposed 在 Table 3 中的 RMSE 和 PSNR 均优于另外两种生成方式。

这张表证明的是：

改进 U-Net 不只是结构上加了 MHSA/RMSNorm/SiLU，在作者采用的两个信号质量指标上也确实优于原始 DDPM。

而 DA-GAN 与扩散模型之间的差距更加明显。

5.4 主实验 Table 4：最终跨域诊断到底提升了多少？

比较方法包括：

Non-DA

只使用源域分类损失，不进行域适应。

Non-AU

使用少量真实目标数据，但没有生成数据，主要通过 Classification + MMD 做域适应。

DA-GAN

利用 GAN 生成目标域数据，再进行跨域学习。

Proposed

扩散模型生成目标域数据 + 完整多层次对齐方法。

论文 Figure 12 与 Table 4：四个任务的诊断结果

Table 4 给出的结果为：

方法T1T2T3T4

Non-DA	72.12±4.32	64.89±5.48	64.09±4.47	61.25±4.82
Non-AU	82.86±3.21	75.24±3.87	73.15±3.44	74.56±3.84
DA-GAN	89.25±1.87	83.56±2.47	83.03±2.74	80.38±3.39
Proposed	93.83±1.64	90.07±1.83	89.57±1.76	87.74±2.05

这组结果可以分三层来看。

第一层：不做 DA，域偏移确实很严重

Non-DA 在四项任务上只有：

72.12%
64.89%
64.09%
61.25%

说明仅使用一个工况训练，再直接测试另一个工况，泛化明显不足。

第二层：20 个目标域样本能改善结果，但还不够

Non-AU 提升至：

82.86%
75.24%
73.15%
74.56%

说明少量目标域数据确实能帮助域适应。

但问题还是那一个：

20 个样本不足以完整描述目标域分布。

第三层：生成目标域数据带来了进一步提升

DA-GAN 又明显优于 Non-AU：

T1：89.25%
T2：83.56%
T3：83.03%
T4：80.38%

说明在这个实验设定中：

“补充目标域样本”本身就是有效的。

而 Proposed 则进一步达到：

93.83%
90.07%
89.57%
87.74%

相比 DA-GAN 分别提高约：

+4.58 个百分点
+6.51 个百分点
+6.54 个百分点
+7.36 个百分点

因此 Table 4 支撑的是两个结论：

生成目标域数据确实能够缓解小样本域适应问题；

在本文实验中，扩散生成 + 多层特征对齐优于 GAN 生成方案。

Figure 12 则把这个趋势画得非常直观：从 Non-DA → Non-AU → DA-GAN → Proposed，四个任务基本呈现逐级提高。

5.5 Figures 13–14：到底哪些类别最容易错？

总体 Accuracy 有一个问题：

它看不到模型到底在什么故障类别上失败。

因此作者进一步画了两组混淆矩阵。

论文 Figure 13：T1 混淆矩阵

在 Bearing 的 T1 中，Non-DA 和 Non-AU 对 BF 等状态的识别能力较弱，而引入数据增强后有所改善。Proposed 在不同健康状态之间的整体分类表现更加稳定。

论文 Figure 14：T3 混淆矩阵

对于 Gearbox 的 T3，作者特别指出：

是 Non-DA 和 Non-AU 更容易混淆的状态。

DA-GAN 能够改善这些状态的识别，而 Proposed 又进一步提高了不同状态上的诊断准确率。

因此 Figures 13–14 给 Table 4 增加了一层类别级证据：

提升并不是只来自某个简单类别把平均 Accuracy 拉高，而是在原本较困难的故障类别上也出现了改善。

5.6 这篇论文的“消融”应该怎么看？

论文没有单独给出一张经典形式的：

w/o MMD
w/o Triplet
w/o Consistency
w/o MHSA

完整模块消融表。

但现有比较仍然可以看成一个逐层验证链。

Non-DA → Non-AU

验证：

少量目标域信息 + 域对齐，比只用 Source 更有效。

Non-AU → DA-GAN

验证：

在目标域样本有限的情况下，生成数据能够进一步提升诊断性能。

DA-GAN → Proposed

则同时包含两类变化：

GAN → Improved DDPM；
以及 Proposed 中完整的多损失优化机制。

所以这里需要注意一个边界：

Table 4 可以证明完整 Proposed 框架最好，但不能仅凭 DA-GAN → Proposed 的差值，把提升精确归因到 MHSA、Dual-MMD、Triplet 或 Consistency 中任何单一模块。

从实验设计上看，论文并没有分别移除 ( $L_{MMD}$ )、( $L_{tri}$ )、( $L_{con}$ ) 后量化各模块的独立贡献。

这是阅读这篇论文时需要区分清楚的一点：整体框架的有效性证据很完整，但内部各损失项的独立增益没有通过逐项消融完全拆开。

六、总结与思考

如果把这篇论文压缩成一句话：

当跨域故障诊断中的目标域数据少到不足以支撑域适应时，作者先用扩散模型补充目标域，再让真实目标域和生成目标域共同参与全局、类别和一致性三个层面的特征对齐。

这篇论文值得记住的并不是“把 DDPM 用到机械故障诊断”这一点本身，因为此前已经有不少扩散模型故障数据增强工作。

真正值得注意的是以下三个思路。

1. 把“数据稀缺”和“域偏移”当成同一个系统问题处理

2. 生成数据不是越多越好，而是需要进入域对齐机制

3. 生成质量和最终诊断结果形成了一条比较完整的证据链

最后，作者也明确指出，目前实验只考虑了两个离散转速条件，无法完全描述现实工业环境中的连续工况变化。后续计划引入 angular-domain transformation，提高模型在连续工况变化下的泛化能力。

所以从工程应用角度看，这篇工作的下一步问题也很明确：

当目标域不再只是“1200 rpm → 1800 rpm”这种离散工况迁移，而是转速连续变化、负载同步变化甚至多种运行条件同时漂移时，扩散生成的数据还能否准确覆盖动态目标域分布？

它最大的启发不是“用生成模型造更多数据”，而是：

当目标域数据不足以支持可靠的 Domain Adaptation 时，可以先利用生成模型建立目标域的补充分布，再把生成数据放进域适应目标中共同优化。

这也是这篇论文最值得记住的核心思路。

（论文速读）扩散模型辅助的有限数据跨域旋转机械故障诊断

一、研究背景与核心问题

1.1 问题一：目标域样本太少，怎么做域适应？

1.2 问题二：生成了数据，就一定能解决跨域问题吗？

二、方法整体框架：先“补目标域”，再做跨域对齐

第一步：利用改进 DDPM 扩充目标域

第二步：三路数据联合训练诊断网络

三、核心模块一：为什么作者要改进 DDPM？

3.1 为什么普通 U-Net 还不够？

3.2 Improved U-Net 到底改了什么？

四、核心模块二：生成数据以后，如何真正完成跨域学习？

4.1 第一层：双 MMD 做全局分布对齐

4.2 第二层：Triplet Loss 做类别级对齐

4.3 第三层：Consistency Loss 防止生成样本“带偏”模型

4.4 为什么还需要动态 ( $\\alpha$ )？

五、实验结果与证据链：扩散模型真的生成得更好吗？诊断又提升多少？

5.1 最关键的 Few-Data 设定：20 个真实目标样本 + 280 个生成样本

5.2 生成信号到底像不像真实信号？

5.3 Table 3：改进 DDPM 的生成质量是否真的优于普通 DDPM？

5.4 主实验 Table 4：最终跨域诊断到底提升了多少？

第一层：不做 DA，域偏移确实很严重

第二层：20 个目标域样本能改善结果，但还不够

第三层：生成目标域数据带来了进一步提升

5.5 Figures 13–14：到底哪些类别最容易错？

5.6 这篇论文的“消融”应该怎么看？

Non-DA → Non-AU

Non-AU → DA-GAN

DA-GAN → Proposed

六、总结与思考

1. 把“数据稀缺”和“域偏移”当成同一个系统问题处理

2. 生成数据不是越多越好，而是需要进入域对齐机制

3. 生成质量和最终诊断结果形成了一条比较完整的证据链

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二、方法整体框架：先“补目标域”，再做跨域对齐

第一步：利用改进 DDPM 扩充目标域

第二步：三路数据联合训练诊断网络

三、核心模块一：为什么作者要改进 DDPM？

3.1 为什么普通 U-Net 还不够？

3.2 Improved U-Net 到底改了什么？

四、核心模块二：生成数据以后，如何真正完成跨域学习？

4.1 第一层：双 MMD 做全局分布对齐

4.2 第二层：Triplet Loss 做类别级对齐

4.3 第三层：Consistency Loss 防止生成样本“带偏”模型

4.4 为什么还需要动态 ()？

五、实验结果与证据链：扩散模型真的生成得更好吗？诊断又提升多少？

5.1 最关键的 Few-Data 设定：20 个真实目标样本 + 280 个生成样本

5.2 生成信号到底像不像真实信号？

5.3 Table 3：改进 DDPM 的生成质量是否真的优于普通 DDPM？

5.4 主实验 Table 4：最终跨域诊断到底提升了多少？

第一层：不做 DA，域偏移确实很严重

第二层：20 个目标域样本能改善结果，但还不够

第三层：生成目标域数据带来了进一步提升

5.5 Figures 13–14：到底哪些类别最容易错？

5.6 这篇论文的“消融”应该怎么看？

Non-DA → Non-AU

Non-AU → DA-GAN

DA-GAN → Proposed

六、总结与思考

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