西北工业大学都琳获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质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：CN115993248B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310126869.X，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质是由都琳;杨帆;李永波;江锋;安晓开;袁铭;邓子辰设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及轴承故障检测技术领域，具体涉及一种基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质。本发明的目的在于克服现有滚动轴承故障诊断的方法都具有一定的缺陷，无法满足多种型号以及多种运行工况，例如不同转速、负载的轴承检测或需要大量的样本数据来训练故障诊断模型，无法适用于小样本情况的问题。本发明提供了一种基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法，该方法基于脉冲神经网络对滚动轴承进行故障检测，使用变分模态分解作为样本数据的分解方法，并且选择了10个特征指标描述对应样本数据的特征信息，同时使用Tempotron学习算法学习本申请中的脉冲神经网络模型，从而解决了上述问题。
本发明授权基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.振动信号特征提取 对原始振动信号进行特征提取，获得特征指标，降低原始振动信号的噪声和维度； S2.故障检测 搭建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括两层，第一层作为编码神经元，对特征指标进行脉冲编码，第二层作为脉冲神经元，根据第一层神经元传来的脉冲从而判断轴承故障类型； 所述步骤S2中第二层脉冲神经元使用Tempotron学习算法来进行神经网络的参数学习，学习后的每个神经元用于区分两种不同的脉冲模式，当一种模式被输入后，神经元的最大膜电位会超过阈值，使得神经元发放脉冲，而另一种模式输入后，神经元的最大膜电位不会超过阈值，使得神经元不会发放脉冲。
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