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Challenges and Opportunities of Deep Learning Models for Machinery Fault Detection and Diagnosis: A Review
Challenges and Opportunities of Deep Learning Models for Machinery Fault Detection and Diagnosis: A Review
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Challenges and Opportunities of Deep Learning Models for Machinery Fault Detection and Diagnosis: A Review

Saufi, Syahril Ramadhan ; Ahmad, Zair Asrar Bin ; Leong, Mohd Salman ; Lim, Meng Hee

IEEE access, 2019, Vol.7, p.122644-122662 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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2
A Review of Fault Diagnosing Methods in Power Transmission Systems
A Review of Fault Diagnosing Methods in Power Transmission Systems
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A Review of Fault Diagnosing Methods in Power Transmission Systems

Raza, Ali ; Benrabah, Abdeldjabar ; Alquthami, Thamer ; Akmal, Muhammad

Applied sciences, 2020-02, Vol.10 (4), p.1312 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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Bearing Fault Detection and Diagnosis Using Case Western Reserve University Dataset With Deep Learning Approaches: A Review
Bearing Fault Detection and Diagnosis Using Case Western Reserve University Dataset With Deep Learning Approaches: A Review
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Bearing Fault Detection and Diagnosis Using Case Western Reserve University Dataset With Deep Learning Approaches: A Review

Neupane, Dhiraj ; Seok, Jongwon

IEEE access, 2020, Vol.8, p.93155-93178 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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4
Fault Detection and Identification Method for Quadcopter Based on Airframe Vibration Signals
Fault Detection and Identification Method for Quadcopter Based on Airframe Vibration Signals
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Fault Detection and Identification Method for Quadcopter Based on Airframe Vibration Signals

Zhang, Xiaomin ; Zhao, Zhiyao ; Wang, Zhaoyang ; Wang, Xiaoyi

Sensors (Basel, Switzerland), 2021-01, Vol.21 (2), p.581 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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5
Fault Detection, Isolation, Identification and Recovery (FDIIR) Methods for Automotive Perception Sensors Including a Detailed Literature Survey for Lidar
Fault Detection, Isolation, Identification and Recovery (FDIIR) Methods for Automotive Perception Sensors Including a Detailed Literature Survey for Lidar
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Fault Detection, Isolation, Identification and Recovery (FDIIR) Methods for Automotive Perception Sensors Including a Detailed Literature Survey for Lidar

Goelles, Thomas ; Schlager, Birgit ; Muckenhuber, Stefan

Sensors (Basel, Switzerland), 2020-06, Vol.20 (13), p.3662 [Periódico revisado por pares]

MDPI

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6
A Particle Filtering Approach for Fault Detection and Isolation of UAV IMU Sensors: Design, Implementation and Sensitivity Analysis
A Particle Filtering Approach for Fault Detection and Isolation of UAV IMU Sensors: Design, Implementation and Sensitivity Analysis
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A Particle Filtering Approach for Fault Detection and Isolation of UAV IMU Sensors: Design, Implementation and Sensitivity Analysis

D'Amato, Egidio ; Nardi, Vito Antonio ; Notaro, Immacolata ; Scordamaglia, Valerio

Sensors (Basel, Switzerland), 2021-04, Vol.21 (9), p.3066 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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LiReD: A Light-Weight Real-Time Fault Detection System for Edge Computing Using LSTM Recurrent Neural Networks
LiReD: A Light-Weight Real-Time Fault Detection System for Edge Computing Using LSTM Recurrent Neural Networks
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LiReD: A Light-Weight Real-Time Fault Detection System for Edge Computing Using LSTM Recurrent Neural Networks

Park, Donghyun ; Kim, Seulgi ; An, Yelin ; Jung, Jae-Yoon

Sensors (Basel, Switzerland), 2018-06, Vol.18 (7), p.2110 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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8
Insulator Fault Detection in Aerial Images Based on Ensemble Learning With Multi-Level Perception
Insulator Fault Detection in Aerial Images Based on Ensemble Learning With Multi-Level Perception
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Insulator Fault Detection in Aerial Images Based on Ensemble Learning With Multi-Level Perception

Jiang, Hao ; Qiu, Xiaojie ; Chen, Jing ; Liu, Xinyu ; Miao, Xiren ; Zhuang, Shengbin

IEEE access, 2019, Vol.7, p.61797-61810 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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9
Consistency Index-Based Sensor Fault Detection System for Nuclear Power Plant Emergency Situations Using an LSTM Network
Consistency Index-Based Sensor Fault Detection System for Nuclear Power Plant Emergency Situations Using an LSTM Network
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Consistency Index-Based Sensor Fault Detection System for Nuclear Power Plant Emergency Situations Using an LSTM Network

Choi, Jeonghun ; Lee, Seung Jun

Sensors (Basel, Switzerland), 2020-03, Vol.20 (6), p.1651 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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10
Fault Detection and Efficiency Assessment for HVAC Systems Using Non-Intrusive Load Monitoring: A Review
Fault Detection and Efficiency Assessment for HVAC Systems Using Non-Intrusive Load Monitoring: A Review
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Fault Detection and Efficiency Assessment for HVAC Systems Using Non-Intrusive Load Monitoring: A Review

Rafati, Amir ; Shaker, Hamid Reza ; Ghahghahzadeh, Saman

Energies (Basel), 2022-01, Vol.15 (1), p.341 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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