Artificial intelligence driven approaches for fault prognostics of electrical machines using vibration spectrum analysis = Tehisintellektil põhinevad lähenemisviisid elektrimasinate rikete prognoosimiseks vibratsioonispektri analüüsi abil
autor
juhendaja
vastutusandmed
Karolina Kudelina ; [supervisors: Toomas Vaimann, Hadi Ashraf Raja ; 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
leheküljed
207 p. : ill
seeria-sari
Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 28/2024
vormimärksõna
ISSN
2585-6901 (PDF)
2585-6898
ISBN
978-9916-80-152-9 (PDF)
978-9916-80-151-2
märkused
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
leitav
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
TTÜ struktuuriüksus
keel
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).