Mejora del diagnóstico de fallas de rodamientos de rodillos utilizando una red neuronal convolucional de arreglo de período entero de ángulo igual
Autores: Li, Lin; Yuan, Xiaoxi; Zhang, Feng; Chen, Chaobo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejora del diagnóstico de fallas de rodamientos de rodillos utilizando una red neuronal convolucional de arreglo de período entero de ángulo igual
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Técnica
Clasificación de fallas
EAIP-CNN
Señal electrostática
Rodamientos de rodillos
Rendimiento de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo presenta una técnica para llevar a cabo la clasificación de fallas utilizando una red neuronal convolucional de matriz de período entero de ángulo igual (EAIP-CNN) para procesar la señal electrostática de rodamientos de rodillos en funcionamiento.
Descripción
Este artículo presenta una técnica para llevar a cabo la clasificación de fallas utilizando una red neuronal convolucional de matriz de período entero de ángulo igual (EAIP-CNN) para procesar la señal electrostática de rodamientos de rodillos en funcionamiento.