Cognitive-based framework for detecting and diagnosing broken bars in induction motors for industry maintenance (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FLAUZINO, ROGÉRIO ANDRADE - EESC ; LOPES, SOFIA MOREIRA DE ANDRADE - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1016/j.jii.2025.101022
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MANUTENÇÃO PREDITIVA; MOTORES DE INDUÇÃO; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Amsterdam, Netherlands
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Journal of Industrial Information Integration
- ISSN: 2452-414X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 50, article 101022, p. 1-16, 2025
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MACIEJEWSKI, Narco Afonso Ravazzoli et al. Cognitive-based framework for detecting and diagnosing broken bars in induction motors for industry maintenance. Journal of Industrial Information Integration, v. 50, p. 1-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.jii.2025.101022. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Maciejewski, N. A. R., Freire, R. Z., Szejka, A. L., Bazzo, T. de P. M., Lopes, S. M. de A., & Flauzino, R. A. (2025). Cognitive-based framework for detecting and diagnosing broken bars in induction motors for industry maintenance. Journal of Industrial Information Integration, 50, 1-16. doi:10.1016/j.jii.2025.101022 -
NLM
Maciejewski NAR, Freire RZ, Szejka AL, Bazzo T de PM, Lopes SM de A, Flauzino RA. Cognitive-based framework for detecting and diagnosing broken bars in induction motors for industry maintenance [Internet]. Journal of Industrial Information Integration. 2025 ; 50 1-16.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.jii.2025.101022 -
Vancouver
Maciejewski NAR, Freire RZ, Szejka AL, Bazzo T de PM, Lopes SM de A, Flauzino RA. Cognitive-based framework for detecting and diagnosing broken bars in induction motors for industry maintenance [Internet]. Journal of Industrial Information Integration. 2025 ; 50 1-16.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.jii.2025.101022 - A novel approach for incipient fault diagnosis in power transformers by artificial neural networks
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jii.2025.101022 (Fonte: oaDOI API)
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