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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    The Bearing Faults Detection Methods for Electrical Machines—The State of the Art.
    Khan, Muhammad Amir ; Asad, Bilal ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 16 (2023), Heft 1, S. 296-349
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    Fault Diagnosis of Coal Mill Based on Kernel Extreme Learning Machine with Variational Model Feature Extraction.
    Zhang, Hui ; Pan, Cunhua ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 15 (2022-08-01), Heft 15, S. 5385-5398
    Online academicJournal
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    Representational Learning for Fault Diagnosis of Wind Turbine Equipment: A Multi-Layered Extreme Learning Machines Approach.
    Yang, Zhi-Xin ; Wang, Xian-Bo ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 9 (2016-06-01), Heft 6, S. 379-395
    Online academicJournal
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    A 2DCNN-RF Model for Offshore Wind Turbine High-Speed Bearing-Fault Diagnosis under Noisy Environment.
    Yang, Shujie ; Yang, Peikun ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 15 (2022-05-01), Heft 9, S. N.PAG- (16S.)
    Online academicJournal
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    Research on Multi-Domain Fault Diagnosis of Gearbox of Wind Turbine Based on Adaptive Variational Mode Decomposition and Extreme Learning Machine Algorithms.
    Li, Hui ; Fan, Bangji ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 13 (2020-03-15), Heft 6, S. 1375-1375
    Online academicJournal
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    A Fault Diagnosis Design Based on Deep Learning Approach for Electric Vehicle Applications.
    Kaplan, Halid ; Tehrani, Kambiz ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 14 (2021-10-15), Heft 20, S. 6599-6599
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    Partial Discharge Classification Using Deep Learning Methods—Survey of Recent Progress.
    Barrios, Sonia ; Buldain, David ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 12 (2019-07-01), Heft 13, S. 2485-2485
    Online academicJournal
    Zugriff:
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