时间序列扩散方法：用于振动信号生成的降噪扩散概率模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过改进 U-net 架构并结合扩散模型的基本原理，本研究提出了一种时间序列扩散方法 (TSDM)，通过前向扩散和逆向去噪过程对时间序列进行生成，并在振动信号生成、特征提取和小样本故障诊断等方面进行了实验证明。结果显示，TSDM 能够准确生成时序中的单频和多频特征，并能在扩散生成的轴承故障序列中保留基本频率特征，同时可提高三个公共轴承故障数据集的小样本故障诊断准确率。
本研究提出了一种时间序列扩散方法（TSDM），通过改进U-net架构和结合扩散模型的原理，对时间序列进行生成和故障诊断。实验证明，TSDM能够准确生成时序中的特征，并提高小样本故障诊断准确率。
