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14: Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19, 01.02.2019

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Autor

Torsten Kröger

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

14 |
0:00:00 Start
0:01:24 Syllabus - Winter Term 2018/19
0:01:50 Variants of Anomaly Detection Problem
0:03:24 Unsupervised Anomaly Detection
0:04:34 Statistical Outlier Detection
0:07:21 Classification Based Techniques
0:17:31 Manipulating Data Records
0:21:01 Predictive Maintenance Example in MATLAB
0:22:33 Predicitive Maintance Done by Humans
0:23:44 References for Today's Class
0:24:05 Predictive Maintenance Software
0:25:46 Where to Find Data Analyze? (and Play with)
0:27:34 Recap Resources
0:28:01 Rolling Element Bearing Fault Diagnosis
0:28:46 Ball Pass Frequency
0:29:48 Rolling Element Bearing Fault Diagnosis
0:30:04 MFPT Data Set
0:30:28 Inner Race Fault Data
0:30:50 Time Domain - Closer Lock
0:31:08 Single Envelope Spectrum Analysis
0:31:46 MFPT Data Set
0:38:46 MATLAB Examples

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:06:07

Serie

Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19

Publiziert am

04.02.2019

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 128000 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 934309 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 3967 s
Dateiname DIVA-2019-118_hd.mp4
Dateigröße 463.269.505 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 800221 kbps
Video Codec h264

Embed-Code