Siirry päänavigointiin
Siirry hakuun
Siirry pääsisältöön
Aalto-yliopiston tutkimusportaaliin Etusivu
ACRIS-ohjeet
English
Suomi
Etusivu
Profiilit
Julkaisut ja taiteelliset tuotokset
Tutkimusaineistot ja ohjelmistot
Projektit
Palkinnot
Aktiviteetit
Lehtileikkeet
Tutkimusinfrastruktuurit
Tutkimusyksiköt
Vaikuttavuudet
Haku asiantuntemuksen, nimen tai kytköksen perusteella
Deep learning applications for condition monitoring of rotating systems
Julkaisun otsikon käännös
:
Neuroverkkomenetelmät pyörivien koneiden kunnonvalvontaan
Jesse Miettinen
Mekatroniikka
Energia- ja konetekniikan laitos
Tutkimustuotos
:
Doctoral Thesis
›
Collection of Articles
Yleiskatsaus
Sormenjälki
Tutkimusinfrastruktuurit
(1)
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin 'Neuroverkkomenetelmät pyörivien koneiden kunnonvalvontaan'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.
Järjestys:
Painoarvo
Aakkosjärjestyksessä
Computer Science
Application
100%
Deep Learning
100%
Condition Monitoring
100%
Models
62%
Operating Condition
50%
Fault Diagnosis
37%
Monitoring System
37%
Functions
25%
Procedures
25%
Convolutional Neural Network
25%
Downtime
25%
Deep Learning Model
25%
Algorithms
12%
Research Project
12%
Scheduling
12%
Data Source
12%
Development Project
12%
Best Practice
12%
Performance Model
12%
Fault Detection
12%
Condition-Based Maintenance
12%
Training Dataset
12%
Long Short-Term Memory Network
12%
Maintenance Cost
12%
Convolutional Neural Network
12%
Material Science
Sensor
100%
Application of Sensors
100%
Soft Sensor
100%
Stiffness
50%
Rotor System
50%
Engineering
Corrective Maintenance
12%
Support Stiffness
12%
Sensing Function
12%
Maintenance Planning
12%
Operating Speed
12%