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A bearing fault diagnosis method based on a convolutional spiking neural network with spa tial-tempor al fea ture-extr action capability

引用

Transportation Safety and Environment 2023年第2期5卷 59-70页

作者： Changfan Zhang zunguang xiao Zhenwen Sheng College of Railway Transportation Hunan University of TechnologyZhuzhou 412007HunanChina Shandong Xiehe University Jinan 250109ShandongChina

Convolutional neur al netw orks(CNNs)ar e widel y used in the field of fault diagnosis due to their strong feature-extraction *** ever,in eac h timeste p,CNNs onl y consider the curr ent input and ignor e any cyclicity in time,ther efor e pr oducing difficulties in mining temporal features from the *** this w ork,the third-gener ation neur al netw ork-the spiking neur al netw ork(SNN)-is utilized in bearing fault *** incorpor ate tempor al concepts and utilize discrete spike sequences in communication,making them more biolo gically e *** by the classic CNN LeNet-5 fr amew ork,a bearing fault diagnosis method based on a convolutional SNN is *** this method,the spiking convolutional network and the spiking classifier network are constructed by using the inte gr ate-and-fire(IF)and leaky-inte gr ate-and-fire(LIF)model,respectively,and end-to-end training is conducted on the overall model using a surrogate gradient *** signals are adaptively encoded into spikes in the spiking neuron *** addition,the network utilizes max-pooling,which is consistent with the spatial-temporal characteristics of *** with the spiking con volutional la y ers,the netw ork fully extracts the spatial-temporal featur es fr om the bearing vibration *** validations and comparisons are conducted on *** results show that the proposed method achieves high accuracy and takes fewer time steps.

关键词： fault diagnosis spiking neural network(SNN) convolutional neural network(CNN) surrogate gradient method

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