目录

🔍 核心问题

一、IDIG-GAN模型原理

1. 整体架构

2. 核心创新点

(1) ​梯度归一化（Gradient Normalization）​​

(2) ​判别器梯度间隙正则化（Discriminator Gradient Gap Regularization）​​

(3) ​自注意力机制（Self-Attention）​​

3. 完整损失函数

二、网络结构详解

1. 生成器架构

2. 判别器架构

三、故障诊断流程

1. 数据处理

2. IDIG-GAN训练

3. 诊断模型（2DCNN）

四、实验结果分析

1. 生成质量对比（CWRU数据集）

2. 诊断性能提升

3. 特征空间分布（t-SNE）

4. 消融实验

五、工程部署建议

1. 硬件配置

2. 实时诊断流程

3. 参数调优经验

六、创新总结

1. 理论创新

2. 性能突破

3. 应用价值

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🔍 核心问题

工业场景中轴承故障样本稀缺导致传统深度学习诊断失效：

• 常规GAN在小样本下训练不稳定
• 生成样本质量差且多样性不足
• 故障特征在时频域难以有效提取

一、IDIG-GAN模型原理

1. 整体架构