Zeitschriftenartikel zum Thema „Cross-domain fault diagnosis“
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Wang, Xiaodong, Feng Liu und Dongdong Zhao. „Cross-Machine Fault Diagnosis with Semi-Supervised Discriminative Adversarial Domain Adaptation“. Sensors 20, Nr. 13 (04.07.2020): 3753. http://dx.doi.org/10.3390/s20133753.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yongchao, Zhaohui Ren und Shihua Zhou. „A New Deep Convolutional Domain Adaptation Network for Bearing Fault Diagnosis under Different Working Conditions“. Shock and Vibration 2020 (24.07.2020): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8850976.
Der volle Inhalt der QuelleMeng, Yu, Jianping Xuan, Long Xu und Jie Liu. „Dynamic Reweighted Domain Adaption for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis“. Machines 10, Nr. 4 (30.03.2022): 245. http://dx.doi.org/10.3390/machines10040245.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Hong-Chan, Ren-Ge Liu, Chen-Cheng Li und Cheng-Chien Kuo. „Fault Diagnosis of Induction Motors under Limited Data for across Loading by Residual VGG-Based Siamese Network“. Applied Sciences 14, Nr. 19 (04.10.2024): 8949. http://dx.doi.org/10.3390/app14198949.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Dan, Yudong Xu, Yuxun Zhou, Chao Gou und See-Kiong Ng. „Cross Domain Data Generation for Smart Building Fault Detection and Diagnosis“. Mathematics 10, Nr. 21 (26.10.2022): 3970. http://dx.doi.org/10.3390/math10213970.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yuanfei, Shihao Li, Feng Jia und Jianjun Shen. „Multi-Domain Weighted Transfer Adversarial Network for the Cross-Domain Intelligent Fault Diagnosis of Bearings“. Machines 10, Nr. 5 (29.04.2022): 326. http://dx.doi.org/10.3390/machines10050326.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Long, Hao Zhang, Qian Xiao, Lijuan Zhao, Yanqing Hu, Haoyang Liu und Yu Qiao. „Numerical Model Driving Multi-Domain Information Transfer Method for Bearing Fault Diagnosis“. Sensors 22, Nr. 24 (13.12.2022): 9759. http://dx.doi.org/10.3390/s22249759.
Der volle Inhalt der QuelleJang, Gye-Bong, und Sung-Bae Cho. „Cross-Domain Adaptation Using Domain Interpolation for Rotating Machinery Fault Diagnosis“. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 71 (2022): 1–17. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2022.3204093.
Der volle Inhalt der QuelleShang, Qianming, Tianyao Jin und Mingsheng Chen. „A New Cross-Domain Motor Fault Diagnosis Method Based on Bimodal Inputs“. Journal of Marine Science and Engineering 12, Nr. 8 (01.08.2024): 1304. http://dx.doi.org/10.3390/jmse12081304.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Huaqing, Zhitao Xu, Xingwei Tong und Liuyang Song. „Cross-Domain Open Set Fault Diagnosis Based on Weighted Domain Adaptation with Double Classifiers“. Sensors 23, Nr. 4 (14.02.2023): 2137. http://dx.doi.org/10.3390/s23042137.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Guokai, Weiming Shen, Liang Gao und Andrew Kusiak. „Automated broad transfer learning for cross-domain fault diagnosis“. Journal of Manufacturing Systems 66 (Februar 2023): 27–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.11.003.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hongpeng, Xinran Wang, Cunyou Zhang, Wei Li, Jizhe Wang, Guobin Li und Chenzhao Bai. „Dynamic Condition Adversarial Adaptation for Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox“. Sensors 23, Nr. 23 (23.11.2023): 9368. http://dx.doi.org/10.3390/s23239368.
Der volle Inhalt der QuelleBai, Jie, Xuan Liu, Bingjie Dou, Xiaohui Yang, Bo Chen, Yaowen Zhang, Jiayu Zhang, Zhenzhong Wang und Hongbo Zou. „A Fault Diagnosis Method for Pumped Storage Unit Stator Based on Improved STFT-SVDD Hybrid Algorithm“. Processes 12, Nr. 10 (30.09.2024): 2126. http://dx.doi.org/10.3390/pr12102126.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhuyun, Guolin He, Jipu Li, Yixiao Liao, Konstantinos Gryllias und Weihua Li. „Domain Adversarial Transfer Network for Cross-Domain Fault Diagnosis of Rotary Machinery“. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 69, Nr. 11 (November 2020): 8702–12. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2020.2995441.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Fuqiang, Wenlong Deng, Chaoqun Duan, Yi Qin, Jun Luo und Huayan Pu. „Duplex adversarial domain discriminative network for cross-domain partial transfer fault diagnosis“. Knowledge-Based Systems 279 (November 2023): 110960. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110960.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Fuzheng, Faye Zhang, Xiangyi Geng, Lin Mu, Lei Zhang, Qingmei Sui, Lei jia, Mingshun Jiang und Junwei Gao. „Structural discrepancy and domain adversarial fusion network for cross-domain fault diagnosis“. Advanced Engineering Informatics 58 (Oktober 2023): 102217. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2023.102217.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chao, Peng Du, Dingyu Zhou, Zhijie Dong, Shilie He und Zhenwei Zhou. „Fault Diagnosis of Low-Noise Amplifier Circuit Based on Fusion Domain Adaptation Method“. Actuators 13, Nr. 9 (23.09.2024): 379. http://dx.doi.org/10.3390/act13090379.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Hongdi, Tao Huang, Xixing Li und Fei Zhong. „Cross-domain intelligent fault diagnosis of rolling bearing based on distance metric transfer learning“. Advances in Mechanical Engineering 14, Nr. 11 (November 2022): 168781322211357. http://dx.doi.org/10.1177/16878132221135740.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Chao, und Weiming Shen. „Dual adversarial network for cross-domain open set fault diagnosis“. Reliability Engineering & System Safety 221 (Mai 2022): 108358. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2022.108358.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Huailiang, Rixin Wang, Yuantao Yang, Jiancheng Yin, Yongbo Li, Yuqing Li und Minqiang Xu. „Cross-Domain Fault Diagnosis Using Knowledge Transfer Strategy: A Review“. IEEE Access 7 (2019): 129260–90. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2939876.
Der volle Inhalt der QuelleChao, Ko-Chieh, Chuan-Bi Chou und Ching-Hung Lee. „Online Domain Adaptation for Rolling Bearings Fault Diagnosis with Imbalanced Cross-Domain Data“. Sensors 22, Nr. 12 (16.06.2022): 4540. http://dx.doi.org/10.3390/s22124540.
Der volle Inhalt der QuelleFeiyan Fan, Feiyan Fan, Jiazhen Hou Feiyan Fan und Tanghuai Fan Jiazhen Hou. „Fault Diagnosis under Varying Working Conditions with Domain Adversarial Capsule Networks“. 電腦學刊 33, Nr. 3 (Juni 2022): 135–46. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022063303011.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Y. X., Y. Hong, J. Y. Long, Z. Yang, Y. W. Huang und C. Li. „Attitude data-based deep transfer capsule network for intelligent fault diagnosis of delta 3D printers“. Journal of Physics: Conference Series 2184, Nr. 1 (01.03.2022): 012017. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2184/1/012017.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Taeyun, und Jangbom Chai. „Pre-Processing Method to Improve Cross-Domain Fault Diagnosis for Bearing“. Sensors 21, Nr. 15 (21.07.2021): 4970. http://dx.doi.org/10.3390/s21154970.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yongchao, Zhaohui Ren, Ke Feng, Kun Yu, Michael Beer und Zheng Liu. „Universal source-free domain adaptation method for cross-domain fault diagnosis of machines“. Mechanical Systems and Signal Processing 191 (Mai 2023): 110159. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110159.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yu, Jie Gao, Wei Wang, Xu Yang und Jinsong Du. „Curriculum learning-based domain generalization for cross-domain fault diagnosis with category shift“. Mechanical Systems and Signal Processing 212 (April 2024): 111295. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111295.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Huailiang, Yuantao Yang, Jiancheng Yin, Yuqing Li, Rixin Wang und Minqiang Xu. „Deep Domain Generalization Combining A Priori Diagnosis Knowledge Toward Cross-Domain Fault Diagnosis of Rolling Bearing“. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 70 (2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2020.3016068.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Yingyong, Wenzhuo Zhao, Tao Liu, Xingkui Zhang und Yaochen Shi. „Research on High-Speed Train Bearing Fault Diagnosis Method Based on Domain-Adversarial Transfer Learning“. Applied Sciences 14, Nr. 19 (26.09.2024): 8666. http://dx.doi.org/10.3390/app14198666.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Fengyun, Gang Li, Qiuyang Fan, Qian Xiao und Shengtong Zhou. „Optimizing and Analyzing Performance of Motor Fault Diagnosis Algorithms for Autonomous Vehicles via Cross-Domain Data Fusion“. Processes 11, Nr. 10 (28.09.2023): 2862. http://dx.doi.org/10.3390/pr11102862.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zihan, und Chao He. „Transformer-Based Unsupervised Cross-Sensor Domain Adaptation for Electromechanical Actuator Fault Diagnosis“. Machines 11, Nr. 1 (11.01.2023): 102. http://dx.doi.org/10.3390/machines11010102.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yizong, Shaobo Li, Ansi Zhang, Chuanjiang Li und Ling Qiu. „A Novel Bearing Fault Diagnosis Method Based on Few-Shot Transfer Learning across Different Datasets“. Entropy 24, Nr. 9 (14.09.2022): 1295. http://dx.doi.org/10.3390/e24091295.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Yuqian. „Bearing fault diagnosis based on XWT-CEEMD noise reduction“. Journal of Physics: Conference Series 2196, Nr. 1 (01.02.2022): 012035. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2196/1/012035.
Der volle Inhalt der QuelleHa, Jong Moon, und Olga Fink. „Domain knowledge-informed synthetic fault sample generation with health data map for cross-domain planetary gearbox fault diagnosis“. Mechanical Systems and Signal Processing 202 (November 2023): 110680. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110680.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Zhiguo, Dongni Li, Chunguang Yang und Wei Chen. „Fault Diagnosis Method of Special Vehicle Bearing Based on Multi-Scale Feature Fusion and Transfer Adversarial Learning“. Sensors 24, Nr. 16 (10.08.2024): 5181. http://dx.doi.org/10.3390/s24165181.
Der volle Inhalt der QuelleMontesuma, Eduardo Fernandes, Michela Mulas, Francesco Corona und Fred-Maurice Ngole Mboula. „Cross-domain fault diagnosis through optimal transport for a CSTR process“. IFAC-PapersOnLine 55, Nr. 7 (2022): 946–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.566.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Jilun, Jiusi Zhang, Yuchen Jiang, Shimeng Wu, Hao Luo und Shen Yin. „A novel generalized source-free domain adaptation approach for cross-domain industrial fault diagnosis“. Reliability Engineering & System Safety 243 (März 2024): 109891. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2023.109891.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Guofa, Shaoyang Liu, Jialong He, Liang Wang, Chenchen Wu und Chenhui Qian. „A multi-domain adversarial transfer network for cross domain fault diagnosis under imbalanced data“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 136 (Oktober 2024): 108948. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108948.
Der volle Inhalt der QuelleWen, Weigang, Yihao Bai und Weidong Cheng. „Generative Adversarial Learning Enhanced Fault Diagnosis for Planetary Gearbox under Varying Working Conditions“. Sensors 20, Nr. 6 (18.03.2020): 1685. http://dx.doi.org/10.3390/s20061685.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Bingbing, Min Zhang, Le Yao und Zhihuan Song. „Novel Triplet Loss-Based Domain Generalization Network for Bearing Fault Diagnosis with Unseen Load Condition“. Processes 12, Nr. 5 (26.04.2024): 882. http://dx.doi.org/10.3390/pr12050882.
Der volle Inhalt der QuelleShe, Daoming, Zhichao Yang, Yudan Duan, Xiaoan Yan, Jin Chen und Yaoming Li. „A meta transfer learning method for gearbox fault diagnosis with limited data“. Measurement Science and Technology 35, Nr. 8 (09.05.2024): 086114. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad4665.
Der volle Inhalt der QuelleZhong, Zhidan, Zhihui Zhang, Yunhao Cui, Xinghui Xie und Wenlu Hao. „Failure Mechanism Information-Assisted Multi-Domain Adversarial Transfer Fault Diagnosis Model for Rolling Bearings under Variable Operating Conditions“. Electronics 13, Nr. 11 (30.05.2024): 2133. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13112133.
Der volle Inhalt der QuelleAn, Jing, Ping Ai und Dakun Liu. „Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning“. Shock and Vibration 2020 (20.03.2020): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4676701.
Der volle Inhalt der QuelleZhai, Lubin, Xiufeng Wang, Zeyiwen Si und Zedong Wang. „A Deep Learning Method for Bearing Cross-Domain Fault Diagnostics Based on the Standard Envelope Spectrum“. Sensors 24, Nr. 11 (29.05.2024): 3500. http://dx.doi.org/10.3390/s24113500.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Shu, Jian Ma und Dengwei Song. „Open-set Federated Adversarial Domain Adaptation Based Cross-domain Fault Diagnosis“. Measurement Science and Technology, 13.07.2023. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ace734.
Der volle Inhalt der QuelleJia, Feng, Yuanfei Wang, Jianjun Shen, Lifei Hao und Zhaoyu Jiang. „Stepwise feature norm network with adaptive weighting for open set cross-domain intelligent fault diagnosis of bearings“. Measurement Science and Technology, 09.02.2024. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad282f.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Can, Guangbin Wang, Shubiao Zhao, Zhixian Zhong und Ying Lv. „Cross-domain manifold structure preservation for transferable and cross-machine fault diagnosis“. Journal of Vibroengineering, 22.08.2024. http://dx.doi.org/10.21595/jve.2024.24067.
Der volle Inhalt der QuelleMao, Xiaodong. „Cross domain fault diagnosis method based on MLP-mixer network“. Journal of Measurements in Engineering, 30.10.2023. http://dx.doi.org/10.21595/jme.2023.23460.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Pei, Jie Liu, Jianzhong Zhou, Ran Duan und Wei Jiang. „Cross-domain fault diagnosis of rotating machinery based on graph feature extraction“. Measurement Science and Technology, 09.11.2022. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/aca16f.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Weikai, Haoyi Fan, Kun Zeng, Zuoyong Li und Jian Chen. „Self‐supervised domain adaptation for cross‐domain fault diagnosis“. International Journal of Intelligent Systems, 02.09.2022. http://dx.doi.org/10.1002/int.23026.
Der volle Inhalt der QuelleLiao, Yixiao, Ruyi Huang, Jipu Li, Zhuyun Chen und Weihua Li. „Dynamic Distribution Adaptation Based Transfer Network for Cross Domain Bearing Fault Diagnosis“. Chinese Journal of Mechanical Engineering 34, Nr. 1 (04.06.2021). http://dx.doi.org/10.1186/s10033-021-00566-3.
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