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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, , n. 5, v. 23
Seite(n): 3084-3104
DOI: 10.1177/14759217231221214
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10761088
  • Veröffentlicht am:
    23.03.2024
  • Geändert am:
    20.09.2024
 
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