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张法业
高级实验师
所属院部:
控制科学与工程学院
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论文成果
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Intelligent rolling bearing compound fault diagnosis based on frequency-domain Gramian angular field and convolutional neural networks with imbalanced data
所属单位:
控制科学与工程学院
发表刊物:
JVC/Journal of Vibration and Control
第一作者:
张法业
论文编号:
1754415892943429634
字数:
7
是否译文:
否
发表时间:
2023-12-28
上一条:
Multiscale convolutional conditional domain adversarial network with channel attention for unsupervised bearing fault diagnosis
下一条:
Partial transfer learning method based on MDWCAN for rolling bearing fault diagnosis under noisy conditions
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