A current spectrum-based algorithm for fault detection of electrical machines using low-power data acquisition devices
autor
Asad, Bilal
Raja, Hadi Ashraf
Vaimann, Toomas
Kallaste, Ants
Pomarnacki, Raimondas
Hyunh, Van Khang
vastutusandmed
Bilal Asad, Hadi Ashraf Raja, Toomas Vaimann, Ants Kallaste, Raimondas Pomarnacki and Van Khang Hyunh
allikas
Electronics
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 12, 7
ilmumisaasta
2023
leheküljed
art. 1746
leitav
https://doi.org/10.3390/electronics12071746
märksõna
elektrimasinad
tehisõpe
andmevalmendus
signaalitöötlus
tehisintellekt
lõplike elementide meetod
võtmesõna
electrical machine
machine learning (ML)
data acquisition
finite element method (FEM)
signal processing
Arduino
artificial intelligence (AI)
ISSN
2079-9292
märkused
Advanced fault detection, diagnosis and prognosis in a context of renewable power generation
Bibliogr.: 76 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/21100829272
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85152917029&origin=inward&txGid=5ab917f24786ab0f8c4172972c89df76
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=ELECTRONICS-SWITZ&year=2023
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000971825900001
kategooria (üld)
Engineering
Tehnika
Computer science
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Engineering. Control and systems engineering
Tehnika. Juhtimis- ja süsteemitehnika
Engineering. Electrical and electronic engineering
Tehnika. Elektri- ja elektroonikatehnika
Computer science. Computer networks and communications
Arvutiteadus. Arvutivõrgud ja side
Computer science. Hardware and architecture
Arvutiteadus. Riistvara ja arhitektuur
Computer science. Signal processing
Arvutiteadus. Signaalitöötlus
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Elektrimasinate uurimisrühm