Huang, Dajian; Zhang, Wen-An; Ding, Steven X.:
Bearing Fault Diagnosis With Incomplete Training Data : Fault Data With Partial Diameters
In: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Jg. 21 (2024), Heft 3, S. 4298 - 4310
2024Artikel/Aufsatz in ZeitschriftClosed access
ElektrotechnikFakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik » Automatisierungstechnik und komplexe Systeme
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Titel in Englisch:
Bearing Fault Diagnosis With Incomplete Training Data : Fault Data With Partial Diameters
Autor*in:
Huang, Dajian
ORCID
0000-0002-0792-974XORCID iD
;Zhang, Wen-An
ORCID
0000-0002-4355-2783ORCID iD
Sonstiges
korrespondierende*r Autor*in
;Ding, Steven X.UDE
GND
134302427
LSF ID
2347
ORCID
0000-0002-5149-5918ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
Erscheinungsjahr:
2024
Open Access?:
Closed access
DOI
10.1109/TASE.2023.3294811
IEEE ID
10190315
Web of Science ID
001040634100001
Scopus ID
85165933802
Sprache des Textes:
Englisch
Erschienen in
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Titel in Englisch (abgekürzt):
IEEE Trans. Autom. Sci. Eng.
Erscheinungsort:
New York
Verlag:
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
in:
Jg. 21 (2024), Heft 3, S. 4298 - 4310
ISSN
1558-3783 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ISSN
1545-5955 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ZDB ID
2155780-9
Schlagwort, Thema:
Adaptation models ; artificial intelligence ; Bearing fault diagnosis ; cepstrum ; Cepstrum ; Classification algorithms ; CSD-framework ; Fault diagnosis ; Feature extraction ; incomplete data ; metric ; scale ; Training data ; Vibrations
Ressourcentyp:
Text
DESTATIS Fachsystematik:
7100 Elektrotechnik allgemein