Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/19288

Accurate Bearing Faults Classification based on Statistical-Time Features, Curvilinear Component Analysis and Neural Networks
Delgado Prieto, Miquel; Cirrincione,, Giansalvo; García Espinosa, Antonio; Ortega Redondo, Juan Antonio; Henao, Humberto
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Elèctrica; Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Electrònica; Universitat Politècnica de Catalunya. MCIA - Centre MCIA Innovation Electronics
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Electrònica de potència
Àrees temàtiques de la UPC::Energies::Energia elèctrica::Electrotècnia
Electric machinery
Neural networks (Computer science)
Fault tolerance (Engineering)
Ball-bearings
Màquines elèctriques
Xarxes neuronals (Informàtica)
Tolerància als errors (Enginyeria)
Rodaments de boles
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
         

Mostrar el registro completo del ítem

Documentos relacionados

Otros documentos del mismo autor/a

Delgado Prieto, Miquel; Cirrincione,, Giansalvo; García Espinosa, Antonio; Ortega Redondo, Juan Antonio; Henao, Humberto
Cirrincione,, Giansalvo; Henao, Humberto; Delgado Prieto, Miquel; Ortega Redondo, Juan Antonio
Delgado Prieto, Miquel; Cirrincione, Giansalvo; García Espinosa, Antonio; Ortega Redondo, Juan Antonio; Henao, Humberto
Delgado Prieto, Miquel; García Espinosa, Antonio; Urresty Betancourt, Julio César; Riba Ruiz, Jordi-Roger; Ortega Redondo, Juan Antonio
Delgado Prieto, Miquel; García Espinosa, Antonio; Riba Ruiz, Jordi-Roger; Urresty Betancourt, Julio César; Ortega Redondo, Juan Antonio