Hybrid robust convolutional autoencoder for unsupervised anomaly detection of machine tools under noises

•A new FDD loss function to suppress the noises is designed.•Construct the PCDF module to enhance the robustness of the network.•The unsupervised anomaly detection of machine tools under noises.•The proposed HRCAE performs effective in the CNC machine tool. Anomaly detection of machine tools plays a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Robotics and computer-integrated manufacturing Ročník 79; s. 102441
Hlavní autoři:	Yan, Shen, Shao, Haidong, Xiao, Yiming, Liu, Bin, Wan, Jiafu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.02.2023
Témata:	Deep learning Drift och underhållsteknik Hybrid robust convolutional autoencoder Machine tools Noises Operation and Maintenance Unsupervised anomaly detection Deep learning Machine tools Unsupervised anomaly detection Noises Hybrid robust convolutional autoencoder
ISSN:	0736-5845, 1879-2537, 1879-2537
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!