- Tytuł:
-
Worm gear condition monitoring and fault detection from thermal images via deep learning method
Monitorowanie stanu i wykrywanie błędów przekładni ślimakowej na podstawie termogramów z wykorzystaniem metody głębokiego uczenia - Autorzy:
-
Karabacak, Yunus Emre
Gürsel Özmen, Nurhan
Gümüşel, Levent - Data publikacji:
- 2020
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
- Tematy:
-
fault diagnosis
worm gears
thermal imaging
convolutional neural networks
GoogLeNet
condition monitoring
diagnostyka błędów
przekładnie ślimakowe
termografia
splotowe sieci neuronowe
monitorowanie stanu - Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł