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J-GLOBAL ID：201702286926245295   整理番号：17A0145202

破損バーの検出のためのマルチラベル分類法と起動過渡電流を用いた混合偏心欠陥【Powered by NICT】

A multi-label classification approach for the detection of broken bars and mixed eccentricity faults using the start-up transient

著者 (6件)： Georgoulas George (Control Engineering Group, Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, University of Technology, SE-97187 Lulea&, Sweden) ,  Climente-Alarcon Vicente (Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University, P. O. Box 13000, FI-00076 Aalto, Finland) ,  Antonino-Daviu Jose A. (Instituto Tecnologico de la Energia, Universitat Polite`cnica de Vale`ncia, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Stylios Chrysostomos D. (Laboratory of Knowledge and Intelligent Computing, Department of Computer Engineering, TEI of Epirus, 47100 Artas, Kostakioi, Greece) ,  Arkkio Antero (Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University, P. O. Box 13000, FI-00076 Aalto, Finland) ,  Nikolakopoulos George (Control Engineering Group, Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, University of Technology, SE-97187 Lulea&, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： INDIN  ページ： 430-433  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では誘導電動機の同時に発生する故障の分類のためのデータ駆動型アプローチを提案した。問題は,一つの特定の故障に対応する各ラベルを用いたマルチラベル分類問題として処理し,ベキ集合アプローチを使用することである。故障条件を調べ,壊れているバー故障の存在と種々の程度の静的および動的偏心の混合偏心の存在を含んでいる。特徴抽出段階では,時間-周波数表現,始動電流の短時間Fourier変換の適用からの結果を利用した。提案されたアプローチは,シミュレーションデータ有望な結果を用いて検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電流 ,  故障 ,  *偏心 ,  特徴抽出 ,  誘導電動機
準シソーラス用語： STFT【変換】 ,  データ駆動 ,  *過渡電流 ,  *マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 破損 ,  マルチラベル分類 ,  起動 ,  過渡電流 ,  偏心 ,  欠陥