Integration of gradient least mean squares in bidirectional long short-term (LSTM) memory networks for metallurgical bearing ball fault diagnosis

This paper introduces a novel diagnostic approach for bearing ball failures: a synergistic implementation of a bidirectional Long Short-Term Memory (LSTM) network, empowered by Gradient Minimum Mean Square. This method leverages deep analysis of operational data from bearings, enabling the precise i...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	X. F. Tang, Y. B. Long
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Croatian Society for Materials Protection 2024-01-01
Loạt:	Metalurgija
Những chủ đề:	bearing ball fault detection mechanical vibration Bi-LSTM optimization algorithm
Truy cập trực tuyến:	https://hrcak.srce.hr/file/456150
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!