一种基于生物启发脉冲神经网络的在线机械故障诊断方法

本发明涉及机械故障诊断技术，旨在提供一种基于生物启发脉冲神经网络的在线机械故障诊断方法。本发明是利用梅尔归一化泊松脉冲编码对采集到的械运转设备振动信号进行脉冲编码，经梅尔语谱归一化和泊松脉冲编码转换后，进一步采用脉冲时间依赖可塑性学习法则对突触即网络权重进行非监督训练以及在线学习，使其在应对与训练条件不同的情况时，能根据实际系统自适应在线更新网络权重。本发明采用神经元横向抑制与动态膜电位平衡的联合机制，提升了网络的学习能力，在应对有条件偏差的场景时不需要人为调整仍能自适应在线更新；同时也防止部分神经元由于过学习而阻碍了其他神经元的学习，进一步增强了故障诊断的准确率。