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Combinación de descomposición modal variacional optimizada y aprendizaje profundo de transferencia: un enfoque mejorado para el diagnóstico de fallas en motores diésel

Autores: Bai, Huajun; Zhan, Xianbiao; Yan, Hao; Wen, Liang; Jia, Xisheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Combinación de descomposición modal variacional optimizada y aprendizaje profundo de transferencia: un enfoque mejorado para el diagnóstico de fallas en motores diésel


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Características
Diagnóstico de fallas
Descomposición modal variacional
Aprendizaje profundo de transferencia
Reducción de ruido
ResNet18

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La extracción manual de características y el empleo de conocimientos preeminentes se utilizan en exceso en los métodos para llevar a cabo el diagnóstico de fallas. En este manuscrito se propone un enfoque de diagnóstico que utiliza métodos inteligentes de descomposición modal variacional optimizada y aprendizaje profundo por transferencia para tratar el diagnóstico de fallas.

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