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Automatic fault diagnosis of rolling bearings under multiple working conditions based on unsupervised stack denoising autoencoder

Autor(en): (School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
(School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
ORCID (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
(School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
(School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
(School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, PR China)
(Institute of Laser and Photonic Engineering, CASIC, Wuhan, PR China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217231221214
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/14759217231221214.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10761088
  • Veröffentlicht am:
    23.03.2024
  • Geändert am:
    23.03.2024
 
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