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Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems (Yan, Ruqiang / Zhao, Zhibin)
Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems
Autor Yan, Ruqiang / Zhao, Zhibin
Verlag Taylor & Francis
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2024
Seiten 216 S.
Artikelnummer 45725463
ISBN 978-1-04-002659-5
Auflage 24001 A. 1. Auflage
Plattform PDF
CHF 135.45
Zusammenfassung

The book aims to highlight the potential of Deep Learning (DL)-based methods in Intelligent Fault Diagnosis (IFD), along with their benefits and contributions.

Ruqiang Yan is a professor at the School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University. His research interests include data analytics, AI, and energy-efficient sensing and sensor networks for the condition monitoring and health diagnosis of large-scale, complex, dynamical systems.

Zhibin Zhao is an assistant professor at the School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University. His research interests include sparse signal processing and machine learning, especially deep learning for machine fault detection, diagnosis, and prognosis.