THE USE OF MACHINE LEARNING METHODS FOR BINARY CLASSIFICATION OF THE WORKING CONDITION OF BEARINGS USING THE SIGNALS OF VIBRATION ACCELERATION

Πηγή: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 2 (6) (2021); 15-22
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 2 (6) (2021); 15-22
Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 2 (6) (2021); 15-22

Θεματικοί όροι: вибродиагностика дефектов подшипников качения, извлечение признаков сигналов, обработка данных, швидке перетворення Фур'є, бутстрап, classification of unbalanced datasets, машинне навчання, машинное обучение, классификация несбалансированных наборов данных, fast Fourier transform, vibration diagnostics of rolling bearing defects, Monte Carlo method, machine learning, вилучення ознак сигналів, быстрое преобразование Фурье, метод Монте-Карло, вібродіагностика дефектів підшипників кочення, signal feature mining, обробка даних, bootstrap, data processing, класифікація незбалансованих наборів даних

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/249357