Fault diagnosis of rotary machinery components using a stacked denoising autoencoder-based health state identification

Effective fault diagnosis has long been a research topic in the prognosis and health management of rotary machinery engineered systems due to the benefits such as safety guarantees, reliability improvements, and economical efficiency. This paper investigates an effective and reliable deep learning m...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Signal processing Ročník 130; s. 377 - 388
Hlavní autoři:	Lu, Chen, Wang, Zhen-Ya, Qin, Wei-Li, Ma, Jian
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.01.2017
Témata:	Deep learning Fault diagnosis Health state identification Stacked denoising autoencoder Fault diagnosis Deep learning Health state identification Stacked denoising autoencoder
ISSN:	0165-1684, 1872-7557
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!