基于多通道深度脉冲耦合神经网络的轴承故障检测方法

本发明公开了基于多通道深度脉冲耦合神经网络的轴承故障检测方法；通过引入深度网络结构，大幅提升了对复杂故障信号的特征提取能力，并通过优化的网络结构和算法设计，克服了传统PCNN在高维信号处理中的不足；MC‑DPCN不仅能够处理复杂的振动信号，还能够自适应调整网络参数，提升模型的泛化能力和鲁棒性；此外，该方法在噪声干扰和动态工况下，依然能够保持较高的故障检测准确性和实时性。