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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering Jg. 42; H. 11 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| 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 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!