Articles de revues sur le sujet « Cross-domain fault diagnosis »
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Wang, Xiaodong, Feng Liu et Dongdong Zhao. « Cross-Machine Fault Diagnosis with Semi-Supervised Discriminative Adversarial Domain Adaptation ». Sensors 20, no 13 (4 juillet 2020) : 3753. http://dx.doi.org/10.3390/s20133753.
Texte intégralZhang, Yongchao, Zhaohui Ren et Shihua Zhou. « A New Deep Convolutional Domain Adaptation Network for Bearing Fault Diagnosis under Different Working Conditions ». Shock and Vibration 2020 (24 juillet 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8850976.
Texte intégralMeng, Yu, Jianping Xuan, Long Xu et Jie Liu. « Dynamic Reweighted Domain Adaption for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis ». Machines 10, no 4 (30 mars 2022) : 245. http://dx.doi.org/10.3390/machines10040245.
Texte intégralChang, Hong-Chan, Ren-Ge Liu, Chen-Cheng Li et Cheng-Chien Kuo. « Fault Diagnosis of Induction Motors under Limited Data for across Loading by Residual VGG-Based Siamese Network ». Applied Sciences 14, no 19 (4 octobre 2024) : 8949. http://dx.doi.org/10.3390/app14198949.
Texte intégralLi, Dan, Yudong Xu, Yuxun Zhou, Chao Gou et See-Kiong Ng. « Cross Domain Data Generation for Smart Building Fault Detection and Diagnosis ». Mathematics 10, no 21 (26 octobre 2022) : 3970. http://dx.doi.org/10.3390/math10213970.
Texte intégralWang, Yuanfei, Shihao Li, Feng Jia et Jianjun Shen. « Multi-Domain Weighted Transfer Adversarial Network for the Cross-Domain Intelligent Fault Diagnosis of Bearings ». Machines 10, no 5 (29 avril 2022) : 326. http://dx.doi.org/10.3390/machines10050326.
Texte intégralZhang, Long, Hao Zhang, Qian Xiao, Lijuan Zhao, Yanqing Hu, Haoyang Liu et Yu Qiao. « Numerical Model Driving Multi-Domain Information Transfer Method for Bearing Fault Diagnosis ». Sensors 22, no 24 (13 décembre 2022) : 9759. http://dx.doi.org/10.3390/s22249759.
Texte intégralJang, Gye-Bong, et 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.
Texte intégralShang, Qianming, Tianyao Jin et Mingsheng Chen. « A New Cross-Domain Motor Fault Diagnosis Method Based on Bimodal Inputs ». Journal of Marine Science and Engineering 12, no 8 (1 août 2024) : 1304. http://dx.doi.org/10.3390/jmse12081304.
Texte intégralWang, Huaqing, Zhitao Xu, Xingwei Tong et Liuyang Song. « Cross-Domain Open Set Fault Diagnosis Based on Weighted Domain Adaptation with Double Classifiers ». Sensors 23, no 4 (14 février 2023) : 2137. http://dx.doi.org/10.3390/s23042137.
Texte intégralLiu, Guokai, Weiming Shen, Liang Gao et Andrew Kusiak. « Automated broad transfer learning for cross-domain fault diagnosis ». Journal of Manufacturing Systems 66 (février 2023) : 27–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.11.003.
Texte intégralZhang, Hongpeng, Xinran Wang, Cunyou Zhang, Wei Li, Jizhe Wang, Guobin Li et Chenzhao Bai. « Dynamic Condition Adversarial Adaptation for Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox ». Sensors 23, no 23 (23 novembre 2023) : 9368. http://dx.doi.org/10.3390/s23239368.
Texte intégralBai, Jie, Xuan Liu, Bingjie Dou, Xiaohui Yang, Bo Chen, Yaowen Zhang, Jiayu Zhang, Zhenzhong Wang et Hongbo Zou. « A Fault Diagnosis Method for Pumped Storage Unit Stator Based on Improved STFT-SVDD Hybrid Algorithm ». Processes 12, no 10 (30 septembre 2024) : 2126. http://dx.doi.org/10.3390/pr12102126.
Texte intégralChen, Zhuyun, Guolin He, Jipu Li, Yixiao Liao, Konstantinos Gryllias et Weihua Li. « Domain Adversarial Transfer Network for Cross-Domain Fault Diagnosis of Rotary Machinery ». IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 69, no 11 (novembre 2020) : 8702–12. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2020.2995441.
Texte intégralLiu, Fuqiang, Wenlong Deng, Chaoqun Duan, Yi Qin, Jun Luo et Huayan Pu. « Duplex adversarial domain discriminative network for cross-domain partial transfer fault diagnosis ». Knowledge-Based Systems 279 (novembre 2023) : 110960. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110960.
Texte intégralLiu, Fuzheng, Faye Zhang, Xiangyi Geng, Lin Mu, Lei Zhang, Qingmei Sui, Lei jia, Mingshun Jiang et Junwei Gao. « Structural discrepancy and domain adversarial fusion network for cross-domain fault diagnosis ». Advanced Engineering Informatics 58 (octobre 2023) : 102217. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2023.102217.
Texte intégralZhang, Chao, Peng Du, Dingyu Zhou, Zhijie Dong, Shilie He et Zhenwei Zhou. « Fault Diagnosis of Low-Noise Amplifier Circuit Based on Fusion Domain Adaptation Method ». Actuators 13, no 9 (23 septembre 2024) : 379. http://dx.doi.org/10.3390/act13090379.
Texte intégralZhou, Hongdi, Tao Huang, Xixing Li et Fei Zhong. « Cross-domain intelligent fault diagnosis of rolling bearing based on distance metric transfer learning ». Advances in Mechanical Engineering 14, no 11 (novembre 2022) : 168781322211357. http://dx.doi.org/10.1177/16878132221135740.
Texte intégralZhao, Chao, et 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.
Texte intégralZheng, Huailiang, Rixin Wang, Yuantao Yang, Jiancheng Yin, Yongbo Li, Yuqing Li et 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.
Texte intégralChao, Ko-Chieh, Chuan-Bi Chou et Ching-Hung Lee. « Online Domain Adaptation for Rolling Bearings Fault Diagnosis with Imbalanced Cross-Domain Data ». Sensors 22, no 12 (16 juin 2022) : 4540. http://dx.doi.org/10.3390/s22124540.
Texte intégralFeiyan Fan, Feiyan Fan, Jiazhen Hou Feiyan Fan et Tanghuai Fan Jiazhen Hou. « Fault Diagnosis under Varying Working Conditions with Domain Adversarial Capsule Networks ». 電腦學刊 33, no 3 (juin 2022) : 135–46. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022063303011.
Texte intégralQin, Y. X., Y. Hong, J. Y. Long, Z. Yang, Y. W. Huang et C. Li. « Attitude data-based deep transfer capsule network for intelligent fault diagnosis of delta 3D printers ». Journal of Physics : Conference Series 2184, no 1 (1 mars 2022) : 012017. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2184/1/012017.
Texte intégralKim, Taeyun, et Jangbom Chai. « Pre-Processing Method to Improve Cross-Domain Fault Diagnosis for Bearing ». Sensors 21, no 15 (21 juillet 2021) : 4970. http://dx.doi.org/10.3390/s21154970.
Texte intégralZhang, Yongchao, Zhaohui Ren, Ke Feng, Kun Yu, Michael Beer et 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.
Texte intégralWang, Yu, Jie Gao, Wei Wang, Xu Yang et Jinsong Du. « Curriculum learning-based domain generalization for cross-domain fault diagnosis with category shift ». Mechanical Systems and Signal Processing 212 (avril 2024) : 111295. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111295.
Texte intégralZheng, Huailiang, Yuantao Yang, Jiancheng Yin, Yuqing Li, Rixin Wang et 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.
Texte intégralZou, Yingyong, Wenzhuo Zhao, Tao Liu, Xingkui Zhang et Yaochen Shi. « Research on High-Speed Train Bearing Fault Diagnosis Method Based on Domain-Adversarial Transfer Learning ». Applied Sciences 14, no 19 (26 septembre 2024) : 8666. http://dx.doi.org/10.3390/app14198666.
Texte intégralXie, Fengyun, Gang Li, Qiuyang Fan, Qian Xiao et Shengtong Zhou. « Optimizing and Analyzing Performance of Motor Fault Diagnosis Algorithms for Autonomous Vehicles via Cross-Domain Data Fusion ». Processes 11, no 10 (28 septembre 2023) : 2862. http://dx.doi.org/10.3390/pr11102862.
Texte intégralChen, Zihan, et Chao He. « Transformer-Based Unsupervised Cross-Sensor Domain Adaptation for Electromechanical Actuator Fault Diagnosis ». Machines 11, no 1 (11 janvier 2023) : 102. http://dx.doi.org/10.3390/machines11010102.
Texte intégralZhang, Yizong, Shaobo Li, Ansi Zhang, Chuanjiang Li et Ling Qiu. « A Novel Bearing Fault Diagnosis Method Based on Few-Shot Transfer Learning across Different Datasets ». Entropy 24, no 9 (14 septembre 2022) : 1295. http://dx.doi.org/10.3390/e24091295.
Texte intégralWei, Yuqian. « Bearing fault diagnosis based on XWT-CEEMD noise reduction ». Journal of Physics : Conference Series 2196, no 1 (1 février 2022) : 012035. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2196/1/012035.
Texte intégralHa, Jong Moon, et 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 (novembre 2023) : 110680. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110680.
Texte intégralXiao, Zhiguo, Dongni Li, Chunguang Yang et Wei Chen. « Fault Diagnosis Method of Special Vehicle Bearing Based on Multi-Scale Feature Fusion and Transfer Adversarial Learning ». Sensors 24, no 16 (10 août 2024) : 5181. http://dx.doi.org/10.3390/s24165181.
Texte intégralMontesuma, Eduardo Fernandes, Michela Mulas, Francesco Corona et Fred-Maurice Ngole Mboula. « Cross-domain fault diagnosis through optimal transport for a CSTR process ». IFAC-PapersOnLine 55, no 7 (2022) : 946–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.566.
Texte intégralTian, Jilun, Jiusi Zhang, Yuchen Jiang, Shimeng Wu, Hao Luo et Shen Yin. « A novel generalized source-free domain adaptation approach for cross-domain industrial fault diagnosis ». Reliability Engineering & ; System Safety 243 (mars 2024) : 109891. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2023.109891.
Texte intégralLi, Guofa, Shaoyang Liu, Jialong He, Liang Wang, Chenchen Wu et Chenhui Qian. « A multi-domain adversarial transfer network for cross domain fault diagnosis under imbalanced data ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 136 (octobre 2024) : 108948. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108948.
Texte intégralWen, Weigang, Yihao Bai et Weidong Cheng. « Generative Adversarial Learning Enhanced Fault Diagnosis for Planetary Gearbox under Varying Working Conditions ». Sensors 20, no 6 (18 mars 2020) : 1685. http://dx.doi.org/10.3390/s20061685.
Texte intégralShen, Bingbing, Min Zhang, Le Yao et Zhihuan Song. « Novel Triplet Loss-Based Domain Generalization Network for Bearing Fault Diagnosis with Unseen Load Condition ». Processes 12, no 5 (26 avril 2024) : 882. http://dx.doi.org/10.3390/pr12050882.
Texte intégralShe, Daoming, Zhichao Yang, Yudan Duan, Xiaoan Yan, Jin Chen et Yaoming Li. « A meta transfer learning method for gearbox fault diagnosis with limited data ». Measurement Science and Technology 35, no 8 (9 mai 2024) : 086114. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad4665.
Texte intégralZhong, Zhidan, Zhihui Zhang, Yunhao Cui, Xinghui Xie et Wenlu Hao. « Failure Mechanism Information-Assisted Multi-Domain Adversarial Transfer Fault Diagnosis Model for Rolling Bearings under Variable Operating Conditions ». Electronics 13, no 11 (30 mai 2024) : 2133. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13112133.
Texte intégralAn, Jing, Ping Ai et Dakun Liu. « Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning ». Shock and Vibration 2020 (20 mars 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4676701.
Texte intégralZhai, Lubin, Xiufeng Wang, Zeyiwen Si et Zedong Wang. « A Deep Learning Method for Bearing Cross-Domain Fault Diagnostics Based on the Standard Envelope Spectrum ». Sensors 24, no 11 (29 mai 2024) : 3500. http://dx.doi.org/10.3390/s24113500.
Texte intégralXu, Shu, Jian Ma et Dengwei Song. « Open-set Federated Adversarial Domain Adaptation Based Cross-domain Fault Diagnosis ». Measurement Science and Technology, 13 juillet 2023. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ace734.
Texte intégralJia, Feng, Yuanfei Wang, Jianjun Shen, Lifei Hao et Zhaoyu Jiang. « Stepwise feature norm network with adaptive weighting for open set cross-domain intelligent fault diagnosis of bearings ». Measurement Science and Technology, 9 février 2024. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad282f.
Texte intégralLi, Can, Guangbin Wang, Shubiao Zhao, Zhixian Zhong et Ying Lv. « Cross-domain manifold structure preservation for transferable and cross-machine fault diagnosis ». Journal of Vibroengineering, 22 août 2024. http://dx.doi.org/10.21595/jve.2024.24067.
Texte intégralMao, Xiaodong. « Cross domain fault diagnosis method based on MLP-mixer network ». Journal of Measurements in Engineering, 30 octobre 2023. http://dx.doi.org/10.21595/jme.2023.23460.
Texte intégralWang, Pei, Jie Liu, Jianzhong Zhou, Ran Duan et Wei Jiang. « Cross-domain fault diagnosis of rotating machinery based on graph feature extraction ». Measurement Science and Technology, 9 novembre 2022. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/aca16f.
Texte intégralLu, Weikai, Haoyi Fan, Kun Zeng, Zuoyong Li et Jian Chen. « Self‐supervised domain adaptation for cross‐domain fault diagnosis ». International Journal of Intelligent Systems, 2 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1002/int.23026.
Texte intégralLiao, Yixiao, Ruyi Huang, Jipu Li, Zhuyun Chen et Weihua Li. « Dynamic Distribution Adaptation Based Transfer Network for Cross Domain Bearing Fault Diagnosis ». Chinese Journal of Mechanical Engineering 34, no 1 (4 juin 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s10033-021-00566-3.
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