The fault diagnosis method of rolling bearing under variable working conditions based on deep transfer learning

The vibration signals of rolling bearing obtained under variable working conditions do not obey the same independent distribution so that the traditional method of bearing fault diagnosis has low accuracy, a fault diagnosis method about rolling bearing based on sparse denoising autoencoder (SDAE) fo...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering Jg. 42; H. 11
Hauptverfasser: Dong, Shaojiang, He, Kun, Tang, Baoping
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.11.2020
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:1678-5878, 1806-3691
Online-Zugang:Volltext
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