Intelligent Predictive Maintenance Frameworks for Fault Classification

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2023, 2023

6206752739 / 9786206752738

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -With the rising demand for complex, integrated and autonomous systems in the field of engineering, efficient and versatile Predictive Maintenance (PdM) frameworks have become a requirement for monitoring the health status of these systems since safety, reliability and optimum asset utilisation, are key issues. However, due to the continuously changing dynamics of industrial operations, the data recorded for developing PdM frameworks are often high-dimensional and characterised by undesirable features such as high level of uncertainty, class imbalance and multiclass among others. These undesirables limit the efficiency of existing PdM frameworks in producing desirable results. For these reasons, this book has proposed three hybrid and novel PdM frameworks capable of handling such undesirable features through the hybridisation of machine learning techniques. The proposed hybrid frameworks advance the field of PdM by improving the accuracy of fault diagnosis as the issue of undesirable features impedes the ability of machine learning algorithms to produce desired results. 244 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9786206752738

Titre
Intelligent Predictive Maintenance Frameworks for Fault Classification
Auteur
Albert Buabeng
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2023
Année de publication
2023
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6206752739
ISBN à 13 chiffres
9786206752738
Poids de l'article
381 grammes
Dimensions
220x150x15 mm

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