机译:多传感器数据融合用于齿轮箱故障诊断使用2-D卷积神经网络和电机电流签名分析
NSF IUCRC for Intelligent Maintenance System (IMS) University of Cincinnatti Cincinnatti Ohio USA;
NSF IUCRC for Intelligent Maintenance System (IMS) University of Cincinnatti Cincinnatti Ohio USA;
Intelligent Information System IK4-TEKNIKER Eibar 20600 Spain;
NSF IUCRC for Intelligent Maintenance System (IMS) University of Cincinnatti Cincinnatti Ohio USA;
Gearbox faults; Motor current signature analysis; Deep learning; Sensor fusion; Fault detection and diagnosis; Support vector machine; k-Nearest neighbors; Linear discriminant analysis; Naieve Bayes; Decision Tree;
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用
机译:基于电流特征分析的基于矢量量化神经网络的三相异步电动机外部故障诊断模型
机译:电机电流特征分析,用于瞬态转速状态下的变速箱故障诊断
机译:多传感器融合用于感应电动机的老化分析和故障诊断。
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用