Advancements in Gas Turbine Fault Detection: A Machine Learning Approach Based on the Temporal Convolutional Network–Autoencoder Model
To tackle the complex challenges inherent in gas turbine fault diagnosis, this study uses powerful machine learning (ML) tools. For this purpose, an advanced Temporal Convolutional Network (TCN)–Autoencoder model was presented to detect anomalies in vibration data. By synergizing TCN capabilities an...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Applied sciences Jg. 14; H. 11; S. 4551 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Basel
MDPI AG
01.06.2024
|
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2076-3417, 2076-3417 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!