基于神经形态对比学习与多模态数据的航空结构智能健康监测方法

一种基于神经形态对比学习与多模态数据的航空结构智能健康监测方法，首先对导波和声发射多模态数据集进行时间对齐和幅值归一化预处理，构建统一的数据表征空间并构造多模态样本对；然后构建并行脉冲卷积神经网络模型，将预处理后的多模态数据编码为脉冲序列，通过并行脉冲神经网络分支分别提取损伤敏感特征，并在特征融合单元实现融合，得到综合特征表征并映射为输出脉冲发放率；再采用对比学习机制，设计多级对比损失函数进行训练，以获得单调且鲁棒的航空结构健康指标；最后将训练完成的并行脉冲卷积神经网络模型部署至神经形态硬件系统，实现实时的航空结构健康监测；本发明显著降低对监督标注数据的依赖，满足航空结构实时监测实际需求。