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Vibration-Based Wear Condition Estimation of Journal Bearings Using Convolutional Autoencoders

Ates, Cihan ORCID iD icon 1; Höfchen, Tobias 1; Witt, Mario; Koch, Rainer 1; Bauer, Hans-Jörg 1
1 Institut für Thermische Strömungsmaschinen (ITS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000165739
Veröffentlicht am 19.12.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.3390/s23229212
Scopus
Zitationen: 6
Web of Science
Zitationen: 5
Dimensions
Zitationen: 6
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Thermische Strömungsmaschinen (ITS)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1424-8220
KITopen-ID: 1000165739
Erschienen in Sensors (Basel, Switzerland)
Verlag MDPI
Band 23
Heft 22
Seiten 9212
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 16.11.2023
Nachgewiesen in Web of Science
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