prindi

The bearing faults detection methods for electrical machines — the state of the art

autor
Khan, Muhammad Amir
Asad, Bilal
Kudelina, Karolina
Vaimann, Toomas
Kallaste, Ants
vastutusandmed
Muhammad Amir Khan, Bilal Asad, Karolina Kudelina, Toomas Vaimann and Ants Kallaste
allikas
Energies
ajakirja erinumber
Recent Trends in Design and Analysis of Permanent Magnet Synchronous Machines for Electric Propulsion Applications
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 16, 1
ilmumisaasta
2023
leheküljed
art. 296
leitav
https://doi.org/10.3390/en16010296
märksõna
rikked
seire
tehisnärvivõrgud
geneetilised algoritmid
tehisõpe
võimsus
võtmesõna
bearing fault diagnosis
condition monitoring
feature extraction
fault detection and diagnoses
principal component analysis
neural networks
vibration signals
spectral analysis
genetic algorithm
support vector machines
power spectral density
ISSN
1996-1073
Open Access
Open Access (kuldne)
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
TTÜ struktuuriüksus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Khan, M. A., Asad, B., Kudelina, K., Vaimann , T., Kallaste, A. The bearing faults detection methods for electrical machines — the state of the art // Energies (2023) vol. 16, 1, art. 296. https://doi.org/10.3390/en16010296