IoT based tools and methods for electrical machine diagnostics = Asjade interneti põhised tööriistad ja meetodid elektrimasinate diagnostikaks
autor
juhendaja
vastutusandmed
Hadi Ashraf Raja ; [supervisor: Toomas Vaimann, co-supervisor: Bilal Asad ; Tallinn University of Technology, School of Engineering, Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics]
dissertatsiooni liik
doktoritöö
ülikool/teadusasutus
Tallinna Tehnikaülikool
ilmumiskoht
Tallinn
kirjastus/väljaandja
ilmumisaasta
seeria-sari
Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 20/2023
vormimärksõna
ISSN
2585-6898
ISSN 2585-6901 (pdf)
ISBN
978-9949-83-981-0
978-9949-83-982-7 (pdf)
märkused
Bibliogr. lk. 73-79
Thesis (Ph.D.) : Tallinn University of Technology, 2023
Autori CV inglise ja eesti keeles, lk. 171-172
Autori publikatsioonide nimekiri leheküljel 7
Saadaval ka võrguteavikuna
Kokkuvõte eesti keeles
leitav
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
TTÜ struktuuriüksus
keel
inglise
- IoT based tools for data acquisition in electrical machines and robotics
- Fault detection and predictive maintenance of electrical machines : perspective chapter
- Condition monitoring and fault detection for electrical machines using IOT
- Cost-efficient real-time condition monitoring and fault diagnostics system for BLDC motor using IoT and Machine learning
- Custom simplified machine learning algorithms for fault diagnosis in electrical machines
- Signal spectrum-based machine learning approach for fault prediction and maintenance of electrical machines
- A current spectrum-based algorithm for fault detection of electrical machines using low-power data acquisition devices
Raja, H.A. IoT based tools and methods for electrical machine diagnostics = Asjade interneti põhised tööriistad ja meetodid elektrimasinate diagnostikaks. Tallinn : TalTech Press, 2023. (Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 20/2023).