Artificial intelligence driven approaches for fault prognostics of electrical machines using vibration spectrum analysis = Tehisintellektil põhinevad lähenemisviisid elektrimasinate rikete prognoosimiseks vibratsioonispektri analüüsi abil
author
supervisor
statement of authorship
Karolina Kudelina ; [supervisors: Toomas Vaimann, Hadi Ashraf Raja ; Tallinn University of Technology, School of Engineering, Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics
type of dissertation
doktoritöö
university/scientific institution
Tallinna Tehnikaülikool
location of publication
Tallinn
publisher
year of publication
pages
207 p. : ill
series
Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 28/2024
subject of form
ISSN
2585-6901 (PDF)
2585-6898
ISBN
978-9916-80-152-9 (PDF)
978-9916-80-151-2
notes
Autori publikatsioonide nimekiri leheküljel 7
Bibliogr. lk. 66-71
Kokkuvõte eesti keeles
Kättesaadav ka võrguteavikuna
Autori CV inglise ja eesti keeles, lk. 204-207
Thesis (Ph.D.) : Tallinn University of Technology, 2024
url
scientific publication
teaduspublikatsioon
classifier
TTÜ department
language
inglise
Kudelina, K. Artificial intelligence driven approaches for fault prognostics of electrical machines using vibration spectrum analysis = Tehisintellektil põhinevad lähenemisviisid elektrimasinate rikete prognoosimiseks vibratsioonispektri analüüsi abil. Tallinn : TalTech, 2024. 207 p. : ill. (Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 28/2024).