Bearing Fault Diagnosis Using Lightweight and Robust One-Dimensional Convolution Neural Network in the Frequency Domain
Convolution; Convolutional neural networks; Deep learning; Fast Fourier transforms; Fault detection; Frequency domain analysis; Gaussian noise (electronic); Roller bearings; Signal processing; Signal to noise ratio; Time domain analysis; Bearing; Bearing fault diagnosis; Convolution neural network;...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hakim M., Omran A.A.B., Inayat-Hussain J.I., Ahmed A.N., Abdellatef H., Abdellatif A., Gheni H.M. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | 57853404500 |
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
MDPI
2023
|
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Bearing fault diagnosis using lightweight and robust one-dimensional convolution neural network in the frequency domain
بواسطة: Hakim, Mohammed, وآخرون
منشور في: (2022) -
Bearing fault diagnosis employing gabor and augmented architecture of convolutional neural network
بواسطة: Waziralilah, N. F., وآخرون
منشور في: (2019) -
Bearing fault diagnosis employing gabor and augmented architecture of convolutional neural network
بواسطة: Waziralilah, N. F., وآخرون
منشور في: (2019) -
Bearing fault diagnosis using deep sparse autoencoder
بواسطة: Saufi, S. R., وآخرون
منشور في: (2021) -
A systematic review of rolling bearing fault diagnoses based on deep learning and transfer learning: Taxonomy, overview, application, open challenges, weaknesses and recommendations
بواسطة: Hakim M., وآخرون
منشور في: (2024)