PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Sensors· 2017Q1

Gürültü Direnci ve Alan Adaptasyonu Yeteneği Yüksek, Yeni Bir Derin Öğrenme Tabanlı Arıza Teşhis Modeli

A New Deep Learning Model for Fault Diagnosis with Good Anti-Noise and Domain Adaptation Ability on Raw Vibration Signals

Wěi Zhāng, Gaoliang Peng, Chuanhao Li, Yuanhang Chen ve diğerleri

Kısa özet

WDCNN adlı yeni bir derin öğrenme modeli, ham titreşim sinyallerini kullanarak arıza teşhisinde %100 doğruluk elde eder ve farklı yük ve gürültülü ortam koşullarında en gelişmiş modelleri geride bırakır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada

Devamı Pofolia uygulamasında

Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.

Web'de giriş yaparak aç

Alan: Kontrol ve Sistem Mühendisliği

Control and Systems EngineeringEngineering