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Wind turbine pitch bearing fault detection with Bayesian augmented temporal convolutional networks

Autor(en): (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester, Manchester, UK)
ORCID (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester, Manchester, UK)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring, , n. 2, v. 23
Seite(n): 1089-1106
DOI: 10.1177/14759217231175886
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10739188
  • Veröffentlicht am:
    03.09.2023
  • Geändert am:
    25.04.2024
 
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