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...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Saufi, S. R., Ahmad, Z. A. B., Leong, M. S., Hee, L. M. |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/94188/1/SRSaufi2021_BearingFaultDiagnosisUsingDeepSparseAutoencoder.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/94188/ http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/1062/1/012002 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Differential evolution optimization for resilient stacked sparse autoencoder and its applications on bearing fault diagnosis
بواسطة: Saufi, Syahril Ramadhan, وآخرون
منشور في: (2018) -
Machinery fault diagnosis based on a modified hybrid deep sparse autoencoder using a raw vibration time-series signal.
بواسطة: Saufi, Syahril Ramadhan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Detection of covid-19 from chest x-ray and ct scan images using improved stacked sparse autoencoder
بواسطة: Saufi, S. R., وآخرون
منشور في: (2021) -
Comparative analysis of optimization algorithm on DSAE model for bearing fault diagnosis
بواسطة: Saufi, Syahril Ramadhan, وآخرون
منشور في: (2021) -
Gearbox fault diagnosis using a deep learningmodel with limited data sample
بواسطة: Saufi, Syahril Ramadhan, وآخرون
منشور في: (2020)