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（1）针对小样本条件下模型训练数据不足、易过拟合的难题，提出了一种集成Transformer编码器与Wasserstein距离优化的辅助分类生成对抗网络模型。该方案的核心在于利用Transformer编码器对振动信号的长时序依赖关系进行深度捕获，通过其自注意力机制有效提取信号中的关键故障特征模式。为了生成高质量、多样性的故障样本以扩充小样本数据集，模型将Transformer编码特征与生成对抗网络的生成器相结合，并通过残差连接结构优化特征传递过程，提升生成数据的真实性和有效性。同时，引入基于Wasserstein距离的损失函数并结合梯度惩罚策略，显著稳定了生成对抗网络的训练过程，有效缓解了模式坍塌和梯度消失问题，确保了生成数据分布的合理性。最后，采用具有宽卷积层的深度神经网络作为分类器，对原始数据与生成数据进行诊断验证。实验表明，该模型生成的故障数据能显著提升后续诊断模型在样本稀缺条件下的分类准确率与泛化能力。
（2）针对风电机组实际运行中工况多变导致模型诊断性能下降的问题，提出了一种融合多原型相似度计算与域对抗训练的故障诊断框架。该方案的核心是构建一个能够学习工况不变故障特征的深度网络。首先，通过特征提取网络为源域（训练工况）中各类故障样本计算原型特征向量，即同类故障特征的中心表示。面对目标域（新工况）数据时，采用加权融合机制，动态结合多个源域原型信息，形成增强的原型表示，以更精准地匹配目标域特征。其次，为了主动缩小不同工况数据分布之间的差异，引入了域对抗网络模块。该模块包含一个域鉴别器，试图区分特征来自源域还是目标域，而特征提取器则被训练以生成能够混淆域鉴别器的特征，从而迫使网络学习到剥离了工况特异性、仅包含故障本质信息的特征表示。这种原型引导与域对抗联合优化的策略，使得模型在面对转速、负载等工况变化时，仍能保持高精度的故障识别能力和稳定的跨工况泛化性能。
（3）针对在不同风电机组设备间迁移诊断时模型性能骤降的挑战，设计了一种基于注意力机制的原型聚合与深度域适应的故障诊断方法。该方案首先对基础特征提取网络（如残差网络）进行改进，嵌入了多尺度卷积模块和多种注意力机制。多尺度模块并行提取信号在不同时间尺度上的特征，注意力机制（如通道注意力和空间注意力）则自适应地校准特征图，突出与故障最相关的关键区域和通道信息，增强特征的判别力。在此基础上，为每个故障类别计算加权聚合的原型，其中注意力机制用于评估每个样本对原型贡献的重要性。对于跨设备迁移任务，核心是减小源设备与目标设备间的域分布差异。因此，在特征提取网络后端集成了域对抗训练模块，通过最小化域分类损失，驱动网络学习设备无关的鲁棒故障特征。该模型实现了从精细特征提取、关键原型构建到域差异消除的端到端优化，确保诊断知识能够有效迁移至结构或型号不同的新设备上，提升了诊断系统的实际部署灵活性。
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