Zobrazeno 1 - 10 of 18 pro vyhledávání: '"Hechifa A"'
1
Akademický článek
A hybrid LSTM random forest model with grey wolf optimization for enhanced detection of multiple bearing faults
Autor: Said Djaballah, Lotfi Saidi, Kamel Meftah, Abdelmoumene Hechifa, Mohit Bajaj, Ievgen Zaitsev
Publikováno v: Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-18 (2024)
Abstract Bearing degradation is the primary cause of electrical machine failures, making reliable condition monitoring essential to prevent breakdowns. This paper presents a novel hybrid model for the detection of multiple faults in bearings, combini
Externí odkaz: https://doaj.org/article/87b0f1f21e7f48f4bf16c24cde9fe086
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
A combined technique for power transformer fault diagnosis based on k‐means clustering and support vector machine
Autor: Arnaud Nanfak, Abdelmoumene Hechifa, Samuel Eke, Abdelaziz Lakehal, Charles Hubert Kom, Sherif S. M. Ghoneim
Publikováno v: IET Nanodielectrics, Vol 7, Iss 3, Pp 175-187 (2024)
Abstract This contribution presents a two‐step hybrid diagnostic approach, combining k‐means clustering for subset formation, followed by subset analysis conducted by human experts. As the feature input vector has a significant influence on the p
Externí odkaz: https://doaj.org/article/e017afe463634f4394e6f898d972e07f
Zobrazit plný text záznamu
3
Akademický článek
Improved intelligent methods for power transformer fault diagnosis based on tree ensemble learning and multiple feature vector analysis.
Autor: Hechifa, Abdelmoumene1 (AUTHOR), Lakehal, Abdelaziz2 (AUTHOR) a.lakehal@univ-soukahras.dz, Nanfak, Arnaud3 (AUTHOR), Saidi, Lotfi4 (AUTHOR), Labiod, Chouaib5 (AUTHOR), Kelaiaia, Ridha1 (AUTHOR), Ghoneim, Sherif S. M.6 (AUTHOR)
Publikováno v: Electrical Engineering. Jun2024, Vol. 106 Issue 3, p2575-2594. 20p.
Zobrazit plný text záznamu
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
Machine Learning Algorithms Fusion Based on DGA Data for Improving Fault Diagnosis of Electrical Power Transformer.
Autor: Hechifa, Abdelmoumene, Lakehal, Abdelaziz, Nanfak, Arnaud, Saidi, Lotfi, Labiod, Chouaib
Publikováno v: Scientific Bulletin of Electrical Engineering Faculty; Dec2023, Vol. 23 Issue 2, p5-11, 7p
Zobrazit plný text záznamu
8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
10
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje