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LSTM-Based Workload Recognition for Hydraulic Actuators: A Case Study on Excavator Digging Process

Helian, Bobo ORCID iD icon 1; An, Xiaofei 2; Zhou, Yong; Chen, Zheng; Geimer, Marcus ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 11.09.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-0-7918-8819-3
KITopen-ID: 1000178339
Erschienen in BATH/ASME 2024 Symposium on Fluid Power and Motion Control, 11th - 13th September, Bath
Veranstaltung BATH/ASME Symposium on Fluid Power and Motion Control (2024), Bath, Vereinigtes Königreich, 11.09.2024 – 13.09.2024
Verlag The American Society of Mechanical Engineers (ASME)
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seit 22.01.2025
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