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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统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：CN119443153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510041342.6，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统是由王俊;朱世龙;吕元亮;肖举;皇甫一樊;黄伟国;丁传仓;杜贵府;朱忠奎设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统。本发明构建故障诊断网络，所述故障诊断网络包括：改进门控注意力编码模块与脉冲残差网络；其中，通过将门控注意力编码模块的普通卷积层替换为一维稀疏卷积层，将二维批归一化层替换为一维批归一化层，得到改进门控注意力编码模块；将故障诊断网络中的脉冲神经元设为PSN神经元，并在脉冲残差网络中嵌入时间步长收缩层；将当前采样周期的机械振动信号输入故障诊断网络，输出当前采样周期的预测故障类别标签。本发明实现了高效高精度的机械故障智能诊断。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建故障诊断网络，所述故障诊断网络包括：改进门控注意力编码模块与脉冲残差网络；其中，通过将门控注意力编码模块的普通卷积层替换为一维稀疏卷积层，将二维批归一化层替换为一维批归一化层，得到改进门控注意力编码模块；将故障诊断网络中的脉冲神经元设为PSN神经元，并在脉冲残差网络中通道数改变的两层卷积层之间嵌入时间步长收缩层，时间步长收缩层包括：依次连接的全连接层、最大池化层与Softmax分类器；在脉冲残差网络的第一基本层与第二基本层之间嵌入第一个时间步长收缩层，用于将初始时间步长由32变为16；在脉冲残差网络的第二基本层与第三基本层之间嵌入第二个时间步长收缩层，用于将时间步长由16变为8；在脉冲残差网络的第三基本层与第四基本层之间嵌入第三个时间步长收缩层，用于将时间步长由8变为4； 将当前采样周期的机械振动信号输入改进门控注意力编码模块，进行脉冲编码，得到当前采样周期的脉冲序列； 将当前采样周期的脉冲序列输入脉冲残差网络，输出当前采样周期的预测故障类别标签。

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