Intelligent Fault Diagnosis Method for Blade Damage of Quad-Rotor UAV Based on Stacked Pruning Sparse Denoising Autoencoder and Convolutional Neural Network

This paper introduces a new intelligent fault diagnosis method based on stack pruning sparse denoising autoencoder and convolutional neural network (sPSDAE-CNN). This method processes the original input data by using a stack denoising autoencoder. Different from the traditional autoencoder, stack pr...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Machines (Basel) Ročník 9; číslo 12; s. 360
Hlavní autoři:	Yang, Pu, Wen, Chenwan, Geng, Huilin, Liu, Peng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.12.2021
Témata:	Accuracy anti-noise Artificial neural networks convolutional neural network Damage Drones Fault diagnosis Feature extraction Image enhancement intelligent fault diagnosis Kalman filters Mathematical models Neural networks Noise Noise reduction Pruning Sensors Signal processing Signal to noise ratio stacked pruning sparse denoising autoencoder Training Unmanned aerial vehicles
ISSN:	2075-1702, 2075-1702
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!