Bearing Fault Diagnosis Using Deep Sparse Autoencoder

Rolling element bearing is an important component in various machinery. Faulty on bearing cause severe equipment damage that lead to high maintenance cost. The development of deep learning has been paid a considerable amount of attention to fault diagnosis on rolling element bearing. Traditional mac...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IOP conference series. Materials Science and Engineering Ročník 1062; číslo 1; s. 12002 - 12011
Hlavní autoři:	Saufi, S R, Ahmad, Z A B, Leong, M S, Hee, L M
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Bristol IOP Publishing 01.02.2021
Témata:	ant lion optimization Artificial neural networks bearing Comparative studies Deep learning deep sparse autoencoder Fault diagnosis Feature extraction Feature recognition Learning theory Machine learning Maintenance costs Model testing Neural networks Optimization Roller bearings Support vector machines teager kaiser energy operator
ISSN:	1757-8981, 1757-899X
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!