Articles de revues sur le sujet « Machine Diagnostic »
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Duda, Arkadiusz, et Maciej Sułowicz. « A New Effective Method of Induction Machine Condition Assessment Based on Zero-Sequence Voltage (ZSV) Symptoms ». Energies 13, no 14 (9 juillet 2020) : 3544. http://dx.doi.org/10.3390/en13143544.
Texte intégralFrosini, Lucia. « Novel Diagnostic Techniques for Rotating Electrical Machines—A Review ». Energies 13, no 19 (27 septembre 2020) : 5066. http://dx.doi.org/10.3390/en13195066.
Texte intégralVeselovska, Nataliia. « DEVELOPMENT OF ALGORITHMIC SUPPORT FOR PRACTICAL IMPLEMENTATION OF TESTING AND DIAGNOSTIC COMPLEX OF CNC MACHINES ». Vibrations in engineering and technology, no 1(104) (29 avril 2022) : 71–80. http://dx.doi.org/10.37128/2306-8744-2022-1-9.
Texte intégralVISHNEVSKY, A. A., I. I. ARTOBOLEVSKY et M. L. BYKHOVSKY. « Principles of Diagnostic Machine Construction1 ». Acta Medica Scandinavica 176, no 2 (24 avril 2009) : 129–35. http://dx.doi.org/10.1111/j.0954-6820.1964.tb00919.x.
Texte intégralЗимовець, Вікторія Ігорівна, Олександр Сергійович Приходченко et Микита Ігорович Мироненко. « ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНИЙ КЛАСТЕР-АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ПРИ ФУНКЦІОНАЛЬНОМУ ДІАГНОСТУВАННІ ». RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, no 4 (25 décembre 2019) : 105–15. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2019.4.12.
Texte intégralNikitin, Yury, Pavol Božek et Jozef Peterka. « Logical–Linguistic Model of Diagnostics of Electric Drives with Sensors Support ». Sensors 20, no 16 (8 août 2020) : 4429. http://dx.doi.org/10.3390/s20164429.
Texte intégralFariz Qafarov, Fariz Qafarov, Elnarə Səlimova Elnarə Səlimova et Aybəniz Əmirova Aybəniz Əmirova. « VIBRATION PROCESSES AND THEIR RELATIONSHIP WITH DEFECTS ». PAHTEI-Procedings of Azerbaijan High Technical Educational Institutions 11, no 07 (5 novembre 2021) : 81–86. http://dx.doi.org/10.36962/pahtei1107202181.
Texte intégralBartels, P. H., D. Thompson, H. G. Bartels et R. Shoemaker. « Machine Vision System for Diagnostic Histopathology ». Pathology - Research and Practice 185, no 5 (décembre 1989) : 635–46. http://dx.doi.org/10.1016/s0344-0338(89)80209-2.
Texte intégralHRANIAK, Valerii, et Oleh HRYSHCHUK. « DEVELOPMENT OF THE CONCEPT OF BUILDING DIAGNOSTIC SYSTEMS OF ROTATING ELECTRICAL MACHINES UNDER THE CONDITIONS OF LIMITED INFORMATIONALITY OF DIAGNOSTIC SIGNS ». Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 311, no 4 (août 2022) : 70–77. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-311-4-70-77.
Texte intégralSzabó, József Zoltán. « Forgógépek üzem közbeni mozgásának próbapadi és ipari vizsgálata ». Jelenkori Társadalmi és Gazdasági Folyamatok 7, no 1-2 (1 janvier 2012) : 73–79. http://dx.doi.org/10.14232/jtgf.2012.1-2.73-79.
Texte intégralKluczyk, Marcin, Andrzej Grządziela et Tomislav Batur. « Diagnostic Model of the Marine Propulsion System ». Applied Mechanics and Materials 817 (janvier 2016) : 57–63. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.817.57.
Texte intégralGasparjans, Aleksandrs, Aleksandrs Terebkovs et Anastasia Zhiravetska. « Voltage Spectral Structure as a Parameter of System Technical Diagnostics of Ship Diesel Engine-Synchronous Generators ». Electrical, Control and Communication Engineering 8, no 1 (1 juillet 2015) : 37–42. http://dx.doi.org/10.1515/ecce-2015-0005.
Texte intégralGizelska, Małgorzata, Dorota Kozanecka et Zbigniew Kozanecki. « Diagnostics of the Mechatronic Rotating System ». Key Engineering Materials 588 (octobre 2013) : 101–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.588.101.
Texte intégralMittal, Prakhar, Udit Parasher, Ruhi Khanna, Parv Yadav, Sunil Kumar et Mariya Khurshid. « A Machine Learning-based Healthcare Diagnostic Model ». International Journal of Computer Applications 184, no 16 (18 juin 2022) : 1–4. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2022922147.
Texte intégralMittal, Prakhar, Udit Parasher, Ruhi Khanna, Parv Yadav, Sunil Kumar et Mariya Khurshid. « A Machine Learning based Healthcare Diagnostic Model ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 3195–99. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42985.
Texte intégralBarr, Frances. « The right diagnostic ultrasound machine for you ? » In Practice 14, no 3 (mai 1992) : 142–44. http://dx.doi.org/10.1136/inpract.14.3.142.
Texte intégralSawaqed, Laith S., et Ayman M. Alrayes. « Bearing fault diagnostic using machine learning algorithms ». Progress in Artificial Intelligence 9, no 4 (1 octobre 2020) : 341–50. http://dx.doi.org/10.1007/s13748-020-00217-z.
Texte intégralSzymański, Zygmunt. « Intelligent, Energy Saving Power Supply and Control System of Hoisting Mine Machine with Compact and Hybrid Drive System / Inteligentne, Energooszczędne Układy Zasilania I Sterowania Górniczych Maszyn Wyciągowych Z Napędem Zintegrowanym Lub Hybrydowym ». Archives of Mining Sciences 60, no 1 (1 mars 2015) : 239–51. http://dx.doi.org/10.1515/amsc-2015-0016.
Texte intégralWalid Ibrahim Alnusirat, Litvin Оleksandr, Ibrahim Farhan Alrefo et Kravez Оleksandr. « TOOL FOR RESEARCHING THE DYNAMIC SYSTEM OF METAL-CUTTING MACHINE ». World Science, no 9(37) (30 septembre 2018) : 5–9. http://dx.doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30092018/6128.
Texte intégralDecner, Adam, Marcin Baranski, Tomasz Jarek et Sebastian Berhausen. « Methods of Diagnosing the Insulation of Electric Machines Windings ». Energies 15, no 22 (12 novembre 2022) : 8465. http://dx.doi.org/10.3390/en15228465.
Texte intégralCísar, Miroslav, Ivan Kuric et Vasile Adrian Ceclan. « Device for Training of Machine Tool Diagnostic Routines under Various Conditions ». Applied Mechanics and Materials 808 (novembre 2015) : 3–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.808.3.
Texte intégralZimovets, V. I., S. V. Shamatrin, D. E. Olada et N. I. Kalashnykova. « Functional Diagnostic System for Multichannel Mine Lifting Machine Working in Factor Cluster Analysis Mode ». Journal of Engineering Sciences 7, no 1 (2020) : E20—E27. http://dx.doi.org/10.21272/jes.2020.7(1).e4.
Texte intégralLi, Yuan, et Linru Zhao. « Application of Machine Learning in Rheumatic Immune Diseases ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (25 janvier 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9273641.
Texte intégralManjunath, Aditya G., Sabahudin Vrtagić, Fatih Dogan, Milan Dordevic, Mileta Zarkovic, Jasmin Kevric et Goran Dobric. « Machine Learning MOSA Monitoring System ». Instrumentation Mesure Métrologie 20, no 4 (31 août 2021) : 203–8. http://dx.doi.org/10.18280/i2m.200404.
Texte intégralCempel, C. « Passive Diagnostics and Reliability Experiment : Application in Machine Condition Monitoring ». Journal of Vibration and Acoustics 111, no 1 (1 janvier 1989) : 82–87. http://dx.doi.org/10.1115/1.3269828.
Texte intégralMENDAZ, Kheira, Houria BOUNOUA et Baghdadi BENAZZA. « Diagnostic Fault of the Induction Machine with Application of the Neural Network ». Acta Electrotechnica et Informatica 14, no 1 (1 avril 2014) : 58–66. http://dx.doi.org/10.15546/aeei-2014-0009.
Texte intégralDunayev, Anatoliy V., et Мikhail N. Kostomakhin. « About development of methods and means for management of reliability of agricultural machinery in GOSNITI ». Tekhnicheskiy servis mashin, no 1 (1 mars 2020) : 196–206. http://dx.doi.org/10.22314/2618-8287-2020-58-1-196-206.
Texte intégralNovikov, Pavel. « Adjustment of specialized technological equipment when machining small diameter internal threads with deforming cutting taps ». MATEC Web of Conferences 224 (2018) : 01135. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201822401135.
Texte intégralBoykov, Vladimir, et Aleksandr Povarecho. « Methodology of machine destruction testing ». MATEC Web of Conferences 182 (2018) : 01007. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201818201007.
Texte intégralPennacchi, P., et A. Vania. « Diagnosis and Model Based Identification of a Coupling Misalignment ». Shock and Vibration 12, no 4 (2005) : 293–308. http://dx.doi.org/10.1155/2005/607319.
Texte intégralKudelina, Karolina, Toomas Vaimann, Bilal Asad, Anton Rassõlkin, Ants Kallaste et Galina Demidova. « Trends and Challenges in Intelligent Condition Monitoring of Electrical Machines Using Machine Learning ». Applied Sciences 11, no 6 (19 mars 2021) : 2761. http://dx.doi.org/10.3390/app11062761.
Texte intégralPeletiri, Iseimokumo Christopher. « Validation of automated malaria parasite diagnostic machines based on first principle : A pre-requisite for acceptable results and treatment monitoring in resource limited settings ». Annals of Medical Laboratory Science 2, no 1 (30 mars 2022) : 35–41. http://dx.doi.org/10.51374/annalsmls.2022.2.1.0056.
Texte intégralGiwa, A., et R. Giwa. « A 20-Gene Expression Diagnostic Signature of Bovine Respiratory Disease in Cattle ». Journal of Scientific Research 14, no 2 (6 mai 2022) : 593–99. http://dx.doi.org/10.3329/jsr.v14i2.55193.
Texte intégralde Vries, Reinier J., Stephanie E. J. Cronin, Padraic Romfh, Casie A. Pendexter, Rohil Jain, Benjamin T. Wilks, Siavash Raigani et al. « Non-invasive quantification of the mitochondrial redox state in livers during machine perfusion ». PLOS ONE 16, no 10 (27 octobre 2021) : e0258833. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258833.
Texte intégralFatima, Meherwar, et Maruf Pasha. « Survey of Machine Learning Algorithms for Disease Diagnostic ». Journal of Intelligent Learning Systems and Applications 09, no 01 (2017) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4236/jilsa.2017.91001.
Texte intégralMarković, Svetislav. « Determination of machine parts technical state (diagnostic checking) ». Vojnotehnicki glasnik 44, no 6 (1996) : 92–103. http://dx.doi.org/10.5937/vojtehg9601092m.
Texte intégralChessa, S., P. Maestrini, W. Errico, B. Sallay, F. Schifano et R. Tripiccione. « Self-diagnostic tools of the APEmille parallel machine ». IEE Proceedings - Computers and Digital Techniques 149, no 6 (2002) : 273. http://dx.doi.org/10.1049/ip-cdt:20020808.
Texte intégralTiernan, Timothy A., Earl R. Geddes et Mark L. Mollon. « Integrated active vibration cancellation and machine diagnostic system ». Journal of the Acoustical Society of America 97, no 2 (février 1995) : 1361. http://dx.doi.org/10.1121/1.412199.
Texte intégralCios, Krzysztof J., Ning Liu et Lucy S. Goodenday. « Generation of Diagnostic Rules via Inductive Machine Learning ». Kybernetes 22, no 5 (mai 1993) : 44–56. http://dx.doi.org/10.1108/eb005985.
Texte intégralChow, T. W. S., et S. Hai. « Induction Machine Fault Diagnostic Analysis With Wavelet Technique ». IEEE Transactions on Industrial Electronics 51, no 3 (juin 2004) : 558–65. http://dx.doi.org/10.1109/tie.2004.825325.
Texte intégralJedrzejewski, J., W. Kwasny, D. Milejski et M. Szafarczyk. « Selected Diagnostic Methods for Machine Tools Acceptance Tests ». CIRP Annals 34, no 1 (1985) : 343–46. http://dx.doi.org/10.1016/s0007-8506(07)61787-9.
Texte intégralDister, Carl J. « Machine diagnostic system and method for vibration analysis ». Journal of the Acoustical Society of America 111, no 5 (2002) : 1969. http://dx.doi.org/10.1121/1.1486367.
Texte intégralPoll, Hans Günther, José Carlos Zanutto et Walter Ponge-Ferreira. « Hydraulic Power Plant Machine Dynamic Diagnosis ». Shock and Vibration 13, no 4-5 (2006) : 409–27. http://dx.doi.org/10.1155/2006/203834.
Texte intégralBuryak, P., �. Parkhomchuk et Ye Buryak. « IMPROVEMENT OF THE REPAIR SYSTEM OF AUTOMOTIVE VEHICLES OF THE NATIONAL GUARD OF UKRAINE ». Collection of scientific works of the National Academyof the National Guard of Ukraine 1, no 37 (2021) : 52–59. http://dx.doi.org/10.33405/2409-7470/2021/1/37/237843.
Texte intégralLiu, Zijian, Pinjia Zhang, Shan He et Jin Huang. « A Review of Modeling and Diagnostic Techniques for Eccentricity Fault in Electric Machines ». Energies 14, no 14 (16 juillet 2021) : 4296. http://dx.doi.org/10.3390/en14144296.
Texte intégralŻółtowski, Bogdan, et Mariusz Żółtowski. « Improvement the systems of exploitation machine/Doskonalenie strategii utrzymania zdatności maszyn ». Journal of KONBiN 20, no 1 (1 décembre 2011) : 119–32. http://dx.doi.org/10.2478/v10040-012-0041-5.
Texte intégralBurriel-Valencia, Jordi, Ruben Puche-Panadero, Javier Martinez-Roman, Angel Sapena-Bano, Manuel Pineda-Sanchez, Juan Perez-Cruz et Martin Riera-Guasp. « Automatic Fault Diagnostic System for Induction Motors under Transient Regime Optimized with Expert Systems ». Electronics 8, no 1 (21 décembre 2018) : 6. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8010006.
Texte intégralKandera, Matej, Miroslav Císar et Ivan Zajačko. « Capabilities of processing and visualization of production facilities diagnostic data ». MATEC Web of Conferences 244 (2018) : 01020. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201824401020.
Texte intégralGrachev, V. V., A. V. Grishchenko, V. A. Kruchek, F. Yu Bazilevsky, M. A. Schwartz et F. M. Schwartz. « Methodology for synthesis of neural network diagnostic models of complex technical objects ». Automation on Transport 6, no 4 (décembre 2020) : 466–83. http://dx.doi.org/10.20295/2412-9186-2020-6-4-466-483.
Texte intégralGolonka, Emil, et Michał Pająk. « Selected faults of low-speed machines, analysis of diagnostic signals ». MATEC Web of Conferences 351 (2021) : 01025. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202135101025.
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