pealkiri
Artificial Intelligence Driven Approaches for Fault Prognostics of Electrical Machines Using Vibration Spectrum Analysis
Tehisintellektil põhinevad lähenemisviisid elektrimasinate rikete prognoosimiseks vibratsioonispektri analüüsi abil
autor
Kudelina, Karolina
märksõnad
artificial intelligence
bearings
condition monitoring
diagnostics
electrical machines
fuzzy logic
machine learning
predictive maintenance
dissertations
seisundiseire
diagnostika
elektrimasinad
ettenägev hooldus
hägusloogika
laagrid
masinõpe
tehisintellekt
dissertatsioonid
kirjeldus
Citation: Kudelina, K. (2024). Artificial Intelligence Driven Approaches for Fault Prognostics of Electrical Machines Using Vibration Spectrum Analysis [TalTech Press]. https://doi.org/10.23658/taltech.28/2024
doktoritöö järjekorranumber
28/2024
väljaandja
TalTech Press
TalTech Kirjastus
juhendaja
Vaimann, Toomas
Raja, Hadi Ashraf
kaitsmiskuupäev
10.06.2024
identifikaator
https://digikogu.taltech.ee/et/Item/229f1bbb-6178-414a-9e2e-2c98a30a783c
ISBN 978-9916-80-152-9 (PDF)
https://doi.org/10.23658/taltech.28/2024
keel
eng
õigused
CC BY-NC-SA
asutus
Tallinn University of Technology
Tallinna Tehnikaülikool
teaduskond
School of Engineering
Inseneriteaduskond
instituut / kolledž
Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics
Elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut