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Robust fault diagnosis of rolling bearings via entropy-weighted nuisance attribute projection and neural network under various operating conditions

Autor(en): ORCID (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology, Wuhan University of Science and Technology, Ministry of Education, Wuhan, China)
ORCID (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology, Wuhan University of Science and Technology, Ministry of Education, Wuhan, China)
ORCID (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology, Wuhan University of Science and Technology, Ministry of Education, Wuhan, China)
(Department of Mechanical, Industrial and Systems Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI, USA)
(Department of Engineering Technology, University of Houston, Houston, TX, USA)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring, , n. 6, v. 21
Seite(n): 147592172210774
DOI: 10.1177/14759217221077414
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10665317
  • Veröffentlicht am:
    09.05.2022
  • Geändert am:
    10.12.2022
 
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