• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه

عنوان
A Dynamic Mode Decomposition Based Deep Learning Technique for Prognostics

پدید آورنده
Akkad, Khaled Mohammad A.

موضوع
Industrial engineering

رده

کتابخانه
مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

محل استقرار
استان: قم ـ شهر: قم

مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

تماس با کتابخانه : 32910706-025

شماره کتابشناسی ملی

شماره
TLpq2519810843

زبان اثر

زبان متن نوشتاري يا گفتاري و مانند آن
انگلیسی

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
A Dynamic Mode Decomposition Based Deep Learning Technique for Prognostics
نام عام مواد
[Thesis]
نام نخستين پديدآور
Akkad, Khaled Mohammad A.
نام ساير پديدآوران
He, David

وضعیت نشر و پخش و غیره

نام ناشر، پخش کننده و غيره
University of Illinois at Chicago
تاریخ نشرو بخش و غیره
2020

مشخصات ظاهری

نام خاص و کميت اثر
116

یادداشتهای مربوط به پایان نامه ها

جزئيات پايان نامه و نوع درجه آن
Ph.D.
کسي که مدرک را اعطا کرده
University of Illinois at Chicago
امتياز متن
2020

یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده

متن يادداشت
Remaining useful life is one of the key indicators for mechanical equipment health and condition-based maintenance requirements. The field of prognostics and health management heavily relies on remaining useful life estimation. Due to the magnitude of monetary costs associated with failure of mechanical equipment, remaining useful life prediction has become one of the pillars of the prognostics and health management field. The availability of industrial big data enabled remarkable research efforts in prognostics. Much of this effort is directed at the development and improvement of deep learning based prognostic techniques by means of creating hybrid models, hyperparameter optimization, and other approaches. This dissertation aims to improve the remaining useful estimation capabilities of deep learning prognostic techniques by integrating a physics based approach into deep learning schemes. This physics based approach is the Koopman operator which produces infinitely linear representations of nonlinear systems with known equations. These infinite representations need to be approximated via a data driven approach for the purposes of obtaining health indicators useful for predicting the remaining useful of industrial machines and equipment. Dynamic mode decomposition is a data driven approach for approximating the modes of the Koopman operator. In this dissertation, dynamic mode decomposition is incorporated into a variety of deep learning prognostic schemes to enhance the performance of the remaining useful estimation. Two industrial applications are utilized to validate the proposed approach. The first application is the NASA spiral bevel gear vibration data. The second application is the NASA commercial modular aero-propulsion system simulated vibration data of turbofan engines. The proposed approach demonstrates an increase in accuracy of remaining useful estimation in both applications and across all datasets therein when the dynamic mode decomposition is in incorporated into the deep learning prognostic schemes.

موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)

موضوع مستند نشده
Industrial engineering

نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Akkad, Khaled Mohammad A.
مستند نام اشخاص تاييد نشده
He, David

دسترسی و محل الکترونیکی

نام الکترونيکي
 مطالعه متن کتاب 

وضعیت انتشار

فرمت انتشار
p

اطلاعات رکورد کتابشناسی

نوع ماده
[Thesis]
کد کاربرگه
276903

اطلاعات دسترسی رکورد

سطح دسترسي
a
تكميل شده
Y

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال