Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MONARO, RENATO MACHADO - EP ; SALLES, MAURÍCIO BARBOSA DE CAMARGO - EP ; CARMO, BRUNO SOUZA - EP ; TOMINAGA, RAFAEL NOBORO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1108/EC-06-2024-0541
- Subjects: VIBRAÇÕES DE MÁQUINAS; ELETRODINÂMICA; REDES NEURAIS; BANCO DE DADOS TEMPORAIS; FALHA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Engineering Computations
- ISSN: 1758-7077
- Volume/Número/Paginação/Ano: Ahead of print, 2025
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
FERRI, Gabriel Guilherme Bacca et al. Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery. Engineering Computations, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1108/EC-06-2024-0541. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Ferri, G. G. B., Tominaga, R. N., Avila, S. L., Monaro, R. M., Salles, M. B. de C., & Carmo, B. S. (2025). Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery. Engineering Computations. doi:10.1108/EC-06-2024-0541 -
NLM
Ferri GGB, Tominaga RN, Avila SL, Monaro RM, Salles MB de C, Carmo BS. Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery [Internet]. Engineering Computations. 2025 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1108/EC-06-2024-0541 -
Vancouver
Ferri GGB, Tominaga RN, Avila SL, Monaro RM, Salles MB de C, Carmo BS. Stacking deep learning models to analyse vibration and current signatures in rotating machinery [Internet]. Engineering Computations. 2025 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1108/EC-06-2024-0541 - Determining the trend behavior of the wind turbine powertrain using mechanical vibration and seasonal wind data
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