Littérature scientifique sur le sujet « Conditional-based monitoring »
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Articles de revues sur le sujet "Conditional-based monitoring"
Sutan, Anwar, et Jason Laidlaw. « Conditional Based Monitoring of an Three Column Gas Chromatograph ». Measurement and Control 45, no 7 (septembre 2012) : 215–21. http://dx.doi.org/10.1177/002029401204500704.
Texte intégralRao, Jingzhi, Cheng Ji, Jiatao Wen, Jingde Wang et Wei Sun. « Nonstationary Process Monitoring Based on Alternating Conditional Expectation and Cointegration Analysis ». Processes 10, no 10 (4 octobre 2022) : 2003. http://dx.doi.org/10.3390/pr10102003.
Texte intégralShi, Binbin, Rongli Fan, Lijuan Zhang, Jie Huang, Neal Xiong, Athanasios Vasilakos, Jian Wan et Lei Zhang. « A Joint Extraction System Based on Conditional Layer Normalization for Health Monitoring ». Sensors 23, no 10 (16 mai 2023) : 4812. http://dx.doi.org/10.3390/s23104812.
Texte intégralLee, Jin Oh, Min Soo Kang, Jeong Hun Shin et Kil Sung Lee. « The Effect of Interactive Pedometer with New Algorithm on 10,000 Step Goal Attainments ». Key Engineering Materials 345-346 (août 2007) : 873–76. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.345-346.873.
Texte intégralParikh, Pranav J., et Marco Santello. « Role of human premotor dorsal region in learning a conditional visuomotor task ». Journal of Neurophysiology 117, no 1 (1 janvier 2017) : 445–56. http://dx.doi.org/10.1152/jn.00658.2016.
Texte intégralHe, Hui, Zixuan Liu, Runhai Jiao et Guangwei Yan. « A Novel Nonintrusive Load Monitoring Approach based on Linear-Chain Conditional Random Fields ». Energies 12, no 9 (11 mai 2019) : 1797. http://dx.doi.org/10.3390/en12091797.
Texte intégralWang, Guofeng, Xiaoliang Feng et Chang Liu. « Bearing Fault Classification Based on Conditional Random Field ». Shock and Vibration 20, no 4 (2013) : 591–600. http://dx.doi.org/10.1155/2013/943809.
Texte intégralSarfraz, Maryam, Najam ul Hassan et Ateeba Atir. « COEFFICIENT OF VARIATION CONTROL CHART BASED ON CONDITIONAL EXPECTED VALUES FOR THE MONITORING OF CENSORED RAYLEIGH LIFETIMES ». Pakistan Journal of Social Research 04, no 03 (25 novembre 2022) : 1058–74. http://dx.doi.org/10.52567/pjsr.v4i03.1285.
Texte intégralZheng, Hongmei, et Xiaoli Qiao. « Reliability Analysis Method of Rotating Machinery Based on Conditional Random Field ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (3 octobre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7326730.
Texte intégralYang, Yiping, Hongjian Zhu et Dejian Lai. « Estimating Conditional Power for Sequential Monitoring of Covariate Adaptive Randomized Designs : The Fractional Brownian Motion Approach ». Fractal and Fractional 5, no 3 (8 septembre 2021) : 114. http://dx.doi.org/10.3390/fractalfract5030114.
Texte intégralThèses sur le sujet "Conditional-based monitoring"
Tonelli, Daniel. « Management of Civil Infrastructure based on Structural Health Monitoring ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2020. http://hdl.handle.net/11572/272315.
Texte intégralTonelli, Daniel. « Management of Civil Infrastructure based on Structural Health Monitoring ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2020. http://hdl.handle.net/11572/272315.
Texte intégralLegha, Daniel. « Predictive maintenance and remote diagnosis for electro-mechanical drives of Very High Speed Trains ». Electronic Thesis or Diss., La Rochelle, 2023. http://www.theses.fr/2023LAROS015.
Texte intégralThe main objective of this research is to implement predictive and remote diagnosis solutions for the train’s accessibility systems, which are driven by direct current motors. And these systems are the Internal Doors, the Gap Filler, the Passengers’ Access Door, and the Lift. The research tackles multiple predictive maintenance and remote diagnosis equations, such as: Test of the belt tension, for all the types of Internal Doors. The good condition of the door open stopper, for all types of Internal Doors. Signature of proper operation of Internal Doors, using the Big Data recorded signals such as the motor current, motor voltage, door position, speed, position sensors, cycles’ timings, and other contextual information recorded on the subsystem. Signature of proper operation of Gap Filler, which has the same objectives as the signature of proper operation of Internal Doors...Regarding the academic side, the research aims to identify a set of selected failure modes based on the following signals: Motor current, Motor Voltage, Motor position, Motor speed, Position sensors, and contextual data such as the temperature, the cant/tilt... The research aims to study the signals intransient and non-transient regimes, with and without position sensors in some cases, with features engineering based on the time domain, the frequency domain, and time-frequency. Furthermore, the research tackles Machine Learning techniques for data/failure classification. The main objective is to work on signal-based techniques, and if possible, additional investigation will be done using model-based techniques
Chapitres de livres sur le sujet "Conditional-based monitoring"
Liu, Li-ping, Jian-lan Zhong et Yi-zhong Ma. « A Multivariate Synthetic Control Chart for Monitoring Covariance Matrix Based on Conditional Entropy ». Dans The 19th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, 99–107. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37270-4_10.
Texte intégralMahanta, Prabal, et Saurabh Jain. « Determination of Manufacturing Unit Root-Cause Analysis Based on Conditional Monitoring Parameters Using In-Memory Paradigm and Data-Hub Rule Based Optimization Platform ». Dans On the Move to Meaningful Internet Systems : OTM 2015 Workshops, 41–48. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26138-6_6.
Texte intégralJunges, Sebastian, Hazem Torfah et Sanjit A. Seshia. « Runtime Monitors for Markov Decision Processes ». Dans Computer Aided Verification, 553–76. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81688-9_26.
Texte intégralChiachío, J., M. Chiachío, S. Sankararaman, A. Saxena et K. Goebel. « Prognostics Design for Structural Health Management ». Dans Emerging Design Solutions in Structural Health Monitoring Systems, 234–73. IGI Global, 2015. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-8490-4.ch011.
Texte intégralAgarwal, Ruchi, et Lev Virine. « Monte Carlo Project Risk Analysis ». Dans Advances in IT Personnel and Project Management, 109–29. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-1790-0.ch005.
Texte intégralLai, Yuehua, Ran Li, Mingliang Liu, Zaoyang Wu et Rongming Chen. « An End-To-End Fault Diagnosis Method for Emulsion Pump with Class-Imbalance ». Dans Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/faia230883.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Conditional-based monitoring"
KAMARIOTIS, ANTONIOS, ELENI CHATZI et DANIEL STRAUB. « QUANTIFYING THE VALUE OF VIBRATION-BASED STRUCTURAL HEALTH MONITORING CONSIDERING ENVIRONMENTAL VARIABILITY ». Dans Structural Health Monitoring 2021. Destech Publications, Inc., 2022. http://dx.doi.org/10.12783/shm2021/36356.
Texte intégralBurger, Mernout, Alexey Pavlov et Kristin Y. Pettersen. « Maritime surveillance and monitoring using autonomous vehicles with conditional integrator-based control ». Dans OCEANS 2009-EUROPE (OCEANS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/oceanse.2009.5278240.
Texte intégralPOOLE, J., P. GARDNER, A. J. HUGHES, R. S. MILLS, T. A. DARDENO, N. DERVILIS et K. WORDEN. « PHYSICS-INFORMED TRANSFER LEARNING IN PBSHM : A CASE STUDY ON EXPERIMENTAL HELICOPTER BLADES ». Dans Structural Health Monitoring 2023. Destech Publications, Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.12783/shm2023/36990.
Texte intégralColchado, Luis. « Interpolation and Prediction of PM2.5 based on Conditional Generative Adversarial Network and a forecasting model ». Dans LatinX in AI at Neural Information Processing Systems Conference 2019. Journal of LatinX in AI Research, 2019. http://dx.doi.org/10.52591/lxai2019120828.
Texte intégralZENG, JICE, MICHAEL D. TODD et HU ZHEN. « DEGRADATION MODEL UPDATING FOR FAILURE PROGNOSTICS USING A SEQUENTIAL LIKELIHOOD- FREE BAYESIAN INFERENCE METHOD AND VIDEO MONITORING DATA ». Dans Structural Health Monitoring 2023. Destech Publications, Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.12783/shm2023/36804.
Texte intégralZachar, Matej, Vladimi´r Danisˇka et Vladimi´r Necˇas. « Implementation of Decommissioning Materials Conditional Clearance Process to the OMEGA Calculation Code ». Dans ASME 2010 13th International Conference on Environmental Remediation and Radioactive Waste Management. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/icem2010-40120.
Texte intégralTimashev, Sviatoslav A. « Optimal Control of Performance Risk for Large Potentially Dangerous Systems (LPDS) ». Dans ASME 2002 Pressure Vessels and Piping Conference. ASMEDC, 2002. http://dx.doi.org/10.1115/pvp2002-1389.
Texte intégralQi, Junyu, Alexandre Mauricio et Konstantinos Gryllias. « Comparison of Blind Diagnostic Indicators for Condition Monitoring of Wind Turbine Gearbox Bearings ». Dans ASME Turbo Expo 2020 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/gt2020-15278.
Texte intégralLiu, Xiaoguang, Yongjie Pan et Xinxin Zhao. « Research on Key Technology of Operation and Maintenance Management of Long Span Railway Steel Bridge Based on BIM ». Dans IABSE Conference, Seoul 2020 : Risk Intelligence of Infrastructures. Zurich, Switzerland : International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE), 2020. http://dx.doi.org/10.2749/seoul.2020.222.
Texte intégralLi, Lin, Zeyi Sun, Xinwei Xu et Kaifu Zhang. « Multi-Zone Proportional Hazard Model for a Multi-Stage Degradation Process ». Dans ASME 2013 International Manufacturing Science and Engineering Conference collocated with the 41st North American Manufacturing Research Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/msec2013-1113.
Texte intégral