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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116560337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310516238.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法是由左琳;丁永奇;肖永俊;何沛设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法，属于故障诊断和类脑计算领域。本发明所述方法通过脉冲编码模块、多尺度特征提取模块、并行的兴奋‑抑制模块和脉冲解码模块进行端到端的故障诊断，首先使用带有不同感受野大小的卷积层和脉冲神经元层将输入的过程变量编码为脉冲序列，然后使用多尺度卷积层提取故障相关的多尺度高维特征，并利用通道注意力机制对提取出的多尺度特征进行选择性关注，随后使用并行的兴奋性脉冲通路和抑制性脉冲通路进一步提取故障相关的特征，最后使用卷积层以及全连接层对提取出的特征进行解码得到故障诊断结果。本发明所述方法能够准确地诊断工业过程中出现的故障，且相较于传统方法具有更低的能耗。

本发明授权一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端的脉冲神经网络工业过程故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将多个传感器采集到的过程变量进行最大-最小归一化后输入到脉冲神经网络中； 步骤2，脉冲神经网络中的脉冲编码模块对输入的过程变量X进行初步过滤并将其转换为脉冲序列S，得到的脉冲序列S与过程变量X在通道维度拼接后作为输入传递至多尺度特征提取模块； 步骤3，多尺度特征提取模块利用三个并行的特征提取通路提取故障相关的特征，三个并行的特征提取通路提取出的特征在通道维度进行拼接操作，对拼接后的特征使用通道注意力机制进行选择性关注，其具体流程如步骤3-1至步骤3-3所示： 步骤3-1，三个并行的特征提取通路使用卷积层-脉冲神经元层-卷积层-脉冲神经元层的结构提取故障相关的特征： 其中conv表示卷积层，sn表示脉冲神经元层，Xa为步骤2得到的脉冲序列S与输入的过程变量X在通道维度进行拼接后的结果，三个特征提取通路中的卷积核大小分别为1×1、1×3、1×5； 步骤3-2，将步骤3-1中三个特征提取通路提取的特征在通道维度进行拼接，得到Xms： 步骤3-3，对拼接后的特征Xms使用通道注意力机制进行选择性关注，使用全局平均池化操作得到特征Xms的全局描述符gXms，然后使用卷积核大小为1×5的卷积以及sigmoid函数得到特征Xms的逐通道注意力分数dms，逐通道注意力分数dms和特征Xms相乘得到选择性关注后的特征 dms＝σconv1×5gXms, 其中f·表示对特征Xms进行全局平均池化操作，L是单个通道特征的大小，i是特征在空间维度的索引，表示sigmoid函数，⊙表示带有广播机制的乘法操作； 步骤4，步骤3得到的结果作为输入传递至并行的兴奋-抑制模块，并行的兴奋-抑制模块使用并行的兴奋性脉冲通路和抑制性脉冲通路进一步提取故障相关的特征，两个通路提取出的特征进行自适应加权融合后与步骤3得到的结果相加； 步骤5，将步骤4得到的结果作为输入传递至脉冲解码模块得到故障诊断结果； 步骤6，重复步骤1至步骤5共T次，取T次的平均结果作为最终的故障诊断结果。

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