Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on a Residual Dilated Pyramid Network and Full Convolutional Denoising Autoencoder

Intelligent fault diagnosis algorithm for rolling bearings has received increasing attention. However, in actual industrial environments, most rolling bearings work under severe working conditions of variable speed and strong noise, which makes the performance of many intelligent fault diagnosis met...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Sensors (Basel, Switzerland) Ročník 20; číslo 20; s. 5734
Hlavní autoři:	Shi, Hongmei, Chen, Jingcheng, Si, Jin, Zheng, Changchang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 09.10.2020 MDPI
Témata:	Accuracy Algorithms Artificial intelligence Bearings Decomposition Deep learning dilated pyramid network Fault diagnosis fully convolutional denoising autoencoder intelligent fault diagnosis Machine learning Machinery Methods Neural networks Noise noise robustness residual learning Signal processing Support vector machines Wavelet transforms
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
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!