在小样本条件下，利用深度迁移学习技术，通过数字孪生技术实现轴向柱塞泵的跨领域故障诊断

《Journal of Industrial Information Integration》：Digital Twin-driven cross-domain fault diagnosis for axial piston pumps via deep transfer learning under small-sample condition

本文提出基于数字孪生与对抗迁移学习的轴向柱塞泵智能故障诊断方法，通过多域耦合数字孪生模型生成振动、压力等多源仿真数据，设计多源融合Gramian Angular Summation Fields（MS-GASF）特征编码，结合多生成器改进的Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network（MG-ACGAN）优化数据分布对齐，并融合多尺度注意力机制与GRL、CMMD策略，实现跨工况小样本故障诊断，平均准确率达98%以上，显著优于传统方法。

　　在现代工业系统中，轴向柱塞泵作为液压系统的核心组件，其运行状态直接影响整个系统的可靠性和稳定性。然而，轴向柱塞泵作为一种复杂的热-流-结构耦合系统，其故障诊断面临诸多挑战。其中，最为突出的问题包括：故障样本数量有限、不同工况下的数据分布不一致、以及传统方法在整合和利用多源信息方面存在不足，导致对故障特征的描述不完整。为了解决这些问题，本文提出了一种基于数字孪生（Digital Twin, DT）和对抗性迁移（adversarial transfer）的智能跨域工业信息集成故障诊断方法。该方法通过构建多域耦合的数字孪生模型，生成多源故障模拟信息数据，结合改进的辅助分类生成对抗网络（Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network, ACGAN）和多尺度注意力域对抗迁移网络（Multi-scale Attention Domain Adversarial Transfer Network, MADATN），实现对跨工况故障的高效诊断。实验结果表明，该方法在未知工况下的平均准确率超过了98%，显著优于传统的迁移学习方法。通过消融实验，验证了各模块的有效性，为复杂液压系统在小样本场景下的故障诊断提供了新的思路。

### 故障诊断的挑战与需求

随着新一代信息技术和人工智能的迅速发展，工业系统对精确和可靠的多源信息融合诊断提出了更高的要求。在智能故障诊断的框架下，设备故障的识别成为实现主动维护的重要环节。然而，传统方法在多源信息融合方面存在明显的不足。首先，许多故障诊断技术依赖于专家经验进行人工特征提取，这种方法不仅难以扩展，还容易受到人为因素的影响，导致诊断结果的不一致。其次，现有的方法往往未能充分利用多物理场耦合效应，从而限制了对系统状态信息的全面理解。此外，在动态工况下，传统方法的跨域泛化能力较差，难以适应复杂的运行环境。

轴向柱塞泵作为典型的复杂热-流-结构耦合系统，其故障特征往往由多种物理现象共同作用，例如温度变化、流体动力学效应和机械振动等。这些因素使得单一传感器的数据难以全面反映系统的运行状态，进而导致诊断结果的不确定性。同时，由于实际运行中故障样本获取困难，且故障数据标注成本较高，使得小样本场景下的故障诊断面临巨大挑战。在这种情况下，模型容易出现过拟合现象，影响其在未知工况下的泛化能力。因此，如何在有限的数据条件下，有效融合多源信息，提高故障诊断的准确性和鲁棒性，成为当前研究的重点。

### 数字孪生技术的应用

数字孪生技术作为近年来工业智能化的重要工具，为解决上述问题提供了新的思路。数字孪生通过构建与物理系统高度一致的虚拟模型，能够在不依赖实际故障数据的情况下，模拟不同工况下的系统行为。这种技术不仅可以生成丰富的故障数据，还能够提供物理层面的解释，从而增强诊断结果的可信度。

在本文中，基于多域耦合建模理论，构建了一个高保真的数字孪生仿真系统。该系统能够模拟轴向柱塞泵在不同故障模式下的振动、压力和流量等多源物理信号，从而有效扩展故障样本库。为了确保仿真数据的物理一致性，系统采用了多体动力学与液压系统的联合仿真技术。这种技术能够准确反映系统的非线性动态特性，为后续的故障诊断提供高质量的仿真数据。

### 多源信息融合方法

为了更好地整合和利用多源信息，本文提出了一种多源融合的Gramian Angular Summation Fields（MS-GASF）特征编码方法。该方法通过将多通道的时间域信号转换为二维的时空相关图像，从而增强特征的表达能力。在编码过程中，采用球面映射技术，使得多模态信号能够在统一的时空框架下进行融合，构建出具有跨域特征的故障图像。

通过这种多源信息融合方法，不仅能够提升故障特征的可解释性，还能够有效抑制高频噪声，提高在低信噪比条件下的特征稳定性。此外，该方法还能够保留原始信号的完整性，避免传统方法中因信息抽象而导致的特征丢失问题。实验结果表明，MS-GASF方法在提升故障特征表达能力方面具有显著优势，为后续的故障分类提供了高质量的输入数据。

### 生成对抗网络的改进与应用

为了应对小样本场景下的数据不足问题，本文引入了改进的辅助分类生成对抗网络（MG-ACGAN）。该网络通过对抗训练机制，学习真实数据的分布特征，并生成具有物理意义的合成样本。与传统的生成对抗网络不同，本文的MG-ACGAN采用了多生成器架构，能够更灵活地生成不同类型的故障数据，从而提升数据多样性。

此外，为了进一步优化生成过程，本文引入了动态博弈训练策略，并结合Wasserstein距离（WD）、梯度惩罚（GP）和谱归一化（SN）等策略，对生成器和判别器之间的对抗过程进行调控。这些策略不仅能够提高生成样本的质量，还能够增强模拟数据与真实测量数据之间的分布一致性，从而降低因数据分布差异导致的诊断误差。

### 域对抗迁移网络的设计

在实现跨域故障诊断的过程中，如何有效消除模拟数据与真实数据之间的分布差异，是提升诊断性能的关键。为此，本文设计了一种基于多尺度注意力机制的域对抗迁移网络（MADATN）。该网络通过引入梯度反转层（Gradient Reversal Layer, GRL）和条件最大均值差异（Conditional Maximum Mean Discrepancy, CMMD）准则，实现对源域和目标域之间特征分布差异的抑制。

在MADATN中，设计了一个多分支并行的注意力模块，该模块能够通过多尺度特征提取，增强对关键故障特征的捕捉能力。同时，动态权重分配机制使得网络能够在不同工况下自动调整特征的重要性，从而提高模型的适应性和泛化能力。实验结果表明，MADATN在跨域故障诊断任务中表现出优异的性能，特别是在未知工况下的诊断准确率显著高于传统方法。

### 智能故障诊断框架与流程

本文提出的智能故障诊断框架主要包括以下几个步骤：首先，通过数字孪生仿真系统生成多源故障数据；其次，利用MS-GASF方法对多源数据进行特征编码，将其转换为具有时空相关性的二维图像；接下来，采用MG-ACGAN对生成的数据进行增强，提升其质量和多样性；最后，通过MADATN对增强后的数据进行跨域迁移学习，实现对故障特征的准确识别和分类。

该框架不仅能够有效应对小样本和跨域分布不一致的问题，还能够通过多源信息融合和对抗性数据增强，提升故障诊断的鲁棒性和准确性。在实际应用中，该框架可以用于监测轴向柱塞泵的运行状态，及时发现潜在故障，从而避免设备停机带来的经济损失和安全事故。

### 实验结果与讨论

为了验证所提出方法的有效性，本文进行了详尽的实验分析。首先，通过对比不同方法在样本生成和质量评估方面的表现，证明了MG-ACGAN在提升样本质量和分布一致性方面的优势。其次，通过消融实验，分析了各模块对最终诊断性能的影响，进一步验证了所提出方法的创新性和有效性。

在实验中，还对数字孪生模型的动态仿真机制进行了验证。通过比较实验数据与仿真数据的相似性，发现数字孪生模型能够准确反映轴向柱塞泵的实际运行特性，从而为故障诊断提供了可靠的数据基础。此外，本文还通过对比分析，展示了所提出的智能诊断模型在单源和多源信号下的优势，证明了其在不同数据条件下的适应性和稳定性。

### 结论

本文提出了一种基于数字孪生和对抗性迁移学习的智能故障诊断方法，有效解决了轴向柱塞泵在小样本和跨域分布不一致情况下的诊断难题。通过构建高保真的数字孪生模型，生成多源故障数据，并结合MS-GASF特征编码和MG-ACGAN数据增强技术，实现了对故障特征的全面描述和高质量模拟。最终，通过MADATN网络进行跨域迁移学习，显著提升了故障诊断的准确性和鲁棒性。

该方法的创新点在于，不仅引入了物理驱动的数字孪生模型，还通过多尺度注意力机制和对抗性迁移策略，有效克服了传统方法在小样本和跨域诊断中的局限性。实验结果表明，所提出的方法在未知工况下的平均准确率超过了98%，优于传统方法。同时，消融实验进一步验证了各模块的有效性，为复杂液压系统在小样本场景下的故障诊断提供了新的思路和方法。

通过本文的研究，可以为工业系统中复杂设备的故障诊断提供理论支持和技术方案，推动智能化运维的发展。未来的研究可以进一步探索数字孪生与深度学习的结合方式，提升模型的自适应能力和泛化能力，以应对更加复杂的工业场景。此外，还可以结合更多的物理模型和数据源，增强故障诊断的全面性和准确性，为工业智能化提供更加坚实的基础。