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Medientyp: Buch; Hochschulschrift Titel: Self-learning condition monitoring for smart electrohydraulic drives Beteiligte: Ali, Emad [VerfasserIn] Körperschaft: Technische Universität Dresden Erschienen: Düren: Shaker Verlag, 2020 Erschienen in: Fluidmechatronische Systeme Umfang: 179 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 21 cm x 14.8 cm, 281 g Sprache: Englisch ISBN: 9783844073836; 3844073833 RVK-Notation: ZL 4650 : Hydraulik im Maschinenbau incl.Ölhydraulik Schlagwörter: Elektrohydraulischer Antrieb > Betriebsverhalten > Ausfallwahrscheinlichkeit > Verschleiß > Fehlererkennung > Zustandsüberwachung > Lernendes System Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Technische Universität Dresden, 2019 Anmerkungen:
Zentralbibliothek – Magazin Signatur: 2020 8 009125 Barcode: 33409698 Status: Ausleihbar, bitte bestellen > Bestellen möglich - bitte anmelden
Bereichsbibliothek DrePunct – Magazin Signatur: 2020 8 009127 Barcode: 33409700 Status: Bestellen zur Benutzung im Haus, kein Versand per Fernleihe, nur Kopienlieferung > Bestellen möglich - bitte anmelden