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龙图腾网获悉西湖大学光电研究院申请的专利一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械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：CN121145064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511668439.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械故障诊断方法是由王迪;黄建红;陈坚盾;张百松;刘德帅;徐珊珊设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明应用于机械故障诊断信号处理领域，具体提出了一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械故障诊断方法，包括：采集一维机械振动信号，并进行小波分解，将低频分量与去噪处理后的高频分量一同进行小波重构，获取去噪后的一维振动信号；进行短时傅里叶变换，将其转换为时频二维矩阵；将时频二维矩阵输入至改进的HH阈上神经元模型，对所述时频二维矩阵进行泊松稀疏编码，仅对信号显著特征进行脉冲响应；构建具有残差连接的阈上编码卷积网络，输入稀疏编码矩阵，采用基于STDP的无监督学习规则进行训练，自适应调整网络突触权重；输入至训练好的阈上编码卷积网络，通过网络前向传播得到输出层神经元的脉冲发放活动确定故障诊断结果。

本发明授权一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于STFT维度变换的脉冲神经网络机械故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集一维机械振动信号，并进行小波分解，获取高频分量与低频分量，将低频分量与去噪处理后的高频分量一同进行小波重构，获取去噪后的一维振动信号； 对所述去噪后的一维振动信号进行短时傅里叶变换，将其转换为时频二维矩阵； 将时频二维矩阵输入至改进的HH阈上神经元模型，构造具有自适应阈值的脉冲发放机制，对所述时频二维矩阵进行泊松稀疏编码，生成二值脉冲序列，仅对信号显著特征进行脉冲响应，形成稀疏编码矩阵； 构建具有残差连接的阈上编码卷积网络，包括若干个SHH残差块，将稀疏编码矩阵输入至该网络，采用基于脉冲时间依赖可塑性的无监督学习规则对所述阈上编码卷积网络进行训练，根据前突触神经元与后突触神经元脉冲发放的时间差自适应调整网络突触权重； 将待测的机械振动信号输入至训练好的阈上编码卷积网络，通过网络前向传播得到输出层神经元的脉冲发放活动，基于所述脉冲发放活动确定故障诊断结果； 所述SHH残差块的结构包括：1层卷积核3×3，步长1的时空卷积、1层改进HH神经元层、1层批量归一化，短路连接采用1×1卷积匹配维度，神经元数量与输入稀疏矩阵的特征维度一致； 所述改进的HH阈上神经元模型包括在经典HH模型基础上引入自适应动态阈值与噪声鲁棒性机制； 所述自适应动态阈值包含基础阈值、阈值调节系数与阈值衰减时间常数，当神经元膜电位达到所述自适应动态阈值时，神经元发放脉冲，同时膜电位重置，且所述自适应动态阈值瞬时增加后按指数规律衰减；所述噪声鲁棒性机制通过引入高斯白噪声实现，以提升模型对噪声的耐受能力。

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