Intelligent fault diagnosis of hoisting systems under complex working conditions using deep graph convolutional generative adversarial networks with limited data

Autor(en):	Yang Li (Institute of Smart City and Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) Xiangyin Meng (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) Feiyun Xu (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China) Shide Xiao (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
Medium:	Fachartikel
Sprache(n):	Englisch
Veröffentlicht in:	Structural Health Monitoring
DOI:	10.1177/14759217241279789

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