Diagnóstico de fallas en máquinas rotativas basado en datos de vibración multisensor con filtrado pasa banda y red neuronal convolucional para reconocimiento de señales a imágenes
Autores: uczak, Dominik
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Diagnóstico de fallas en máquinas rotativas basado en datos de vibración multisensor con filtrado pasa banda y red neuronal convolucional para reconocimiento de señales a imágenes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propone un método basado en datos para el diagnóstico de fallas en máquinas
Multisensor-BPF-Signal2Image-CNN2D
Reconocimiento de señal a imagen
Filtros pasa banda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone un novedoso método basado en datos para el diagnóstico de fallas en máquinas, llamado multisensor-BPF-Signal2Image-CNN2D. Este método utiliza datos de múltiples sensores, filtrado de paso de banda (BPF) y una red neuronal convolucional 2D (CNN2D) para el reconocimiento de señal a imagen.
Descripción
Este documento propone un novedoso método basado en datos para el diagnóstico de fallas en máquinas, llamado multisensor-BPF-Signal2Image-CNN2D. Este método utiliza datos de múltiples sensores, filtrado de paso de banda (BPF) y una red neuronal convolucional 2D (CNN2D) para el reconocimiento de señal a imagen.