【摘 要】
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卷积神经网络已经广泛应用于轴承的缺陷识别领域,但是在噪声环境和跨工况自适应问题中无法表现出优势,而脉冲神经网络具有良好的鲁棒性和泛化性。在脉冲学习方法中,基于速率学习的方法生物合理性差,脉冲时序依赖可塑性方法难以训练大规模的网络。针对上述问题,本文提出一种基于注意力机制的多尺度脉冲卷积神经网络的轴承缺陷识别方法,实现对生物神经系统高度仿真,同时提高识别准确性和跨工况自适应性。本文主要研究内容如下。
【基金项目】
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国家重点研发计划“制造基础技术与关键部件”重点专项—“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术”课题二—“多源异构信息融合与运行状态动态监测”,编号为2020YFB2007702,执行年限从2020年10月至2023年9月； 国家自然科学基金面上项目,基于扩展MITC元和脉冲神经网络的板壳缺陷分析与识别方法,编号为52175094,执行年限2022年1月至202
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卷积神经网络已经广泛应用于轴承的缺陷识别领域,但是在噪声环境和跨工况自适应问题中无法表现出优势,而脉冲神经网络具有良好的鲁棒性和泛化性。在脉冲学习方法中,基于速率学习的方法生物合理性差,脉冲时序依赖可塑性方法难以训练大规模的网络。针对上述问题,本文提出一种基于注意力机制的多尺度脉冲卷积神经网络的轴承缺陷识别方法,实现对生物神经系统高度仿真,同时提高识别准确性和跨工况自适应性。本文主要研究内容如下。（1）针对脉冲学习方法不能兼具生物可解释性和识别准确性的问题,结合基于速率的学习方法和梯度替代法,提出一种基于替代梯度的脉冲卷积神经网络,并在凯斯西储大学轴承数据集上验证了该网络的生物可解释性和有效性。（2）针对模型不能适应各种输入和快速提取特征的问题,结合多尺度卷积的特点和注意力机制的原理,提出一种基于注意力机制的多尺度脉冲卷积神经网络,并在凯斯西储大学轴承数据集上验证了该模型的准确性、抗噪性和跨工况自适应性。（3）针对脉冲卷积神经网络的识别准确率不如卷积神经网络的问题,提出一种功能层转换和参数选取的标准化方法,并在HZXT-008转子轴承实验台数据集上验证了基于注意力机制的多尺度脉冲卷积神经网络的高效性。
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