Dynamic Vision Enabled Contactless Cross-Domain Machine Fault Diagnosis with Neuromorphic Computing

神经形态工程学 计算机科学 人工智能 领域(数学分析) 断层(地质) 机器视觉 特征提取 人工神经网络 事件(粒子物理) 特征(语言学) 计算机视觉 地震学 数学分析 数学 地质学 语言学 哲学 物理 量子力学
作者
X Chen,Xiang Li,Shupeng Yu,Yaguo Lei,Naipeng Li,Bin Yang
出处
期刊:IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (3): 788-790 被引量:20
标识
DOI:10.1109/jas.2023.124107
摘要

Dear Editor, This letter presents a novel dynamic vision enabled contactless cross-domain fault diagnosis method with neuromorphic computing. The event-based camera is adopted to capture the machine vibration states in the perspective of vision. A specially designed bio-inspired deep transfer spiking neural network (SNN) model is proposed for processing the event streams of visionary data, feature extraction and fault diagnosis. The proposed method can also extract domain-invariant features from different machine operating conditions without target-domain machine faulty data. Experiments on rotating machines are carried out for validations of the proposed method, and the proposed method is verified to be effective in contactless fault diagnosis.
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