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J-GLOBAL ID：201702240170845072   整理番号：17A0056740

配線網における故障同定のためのウェーブレットとニューラルネットワークと結合した時間領域反射測定法を用いた新しいハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

A new hybrid approach using time-domain reflectometry combined with wavelet and neural network for fault identification in wiring network

著者 (5件)： Laib A. (University of Jijel, LAMEL Laboratory, Jijel, Algeria) ,  Melit M. (University of Jijel, LAMEL Laboratory, Jijel, Algeria) ,  Nekhoul B. (University of Jijel, LAMEL Laboratory, Jijel, Algeria) ,  Kerroum K. (Blaise Pascal University, Pascal Institute, Clermont-Ferrand, France) ,  Drissi K. Elkhamilichi (Blaise Pascal University, Pascal Institute, Clermont-Ferrand, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMIC  ページ： 290-295  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： 現代電力ネットワークがますます複雑な機能を保証する課題主な機能は,エネルギーと情報の移動である。配線ケーブルの不具合は,電力ネットワークの最悪問題の一つを構成している。実際には,時間領域反射率測定(TDR)とウェーブレット変換の組合せは,電気回路網における故障を検出および位置決めするために一般的に用いられる。古典的には,離散ウェーブレット変換(DWT)を用いた詳細と近似に故障信号の分解に基づく同定プロセスは,故障位置と故障性質の両方でいくつかの誤差を構築した。時間領域反射率測定を組み合わせた新しい改良法をこの問題を解決するために,ウェーブレット変換とニューラルネットワークを提案した。まず,伝送線路の応答を,伝送線路方程式に適用した有限差分時間領域法(FDTD)を用いて得られ,得られた結果は,離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて解析した。最後に,ニューラルネットワーク法(NN)は電力系統の分岐に影響する故障点標定の誤差を低減するための逆問題を解くために適用した。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： 有限差分時間領域法 ,  *ハイブリッド方式 ,  電気回路 ,  *波束 ,  故障点標定 ,  電力系統 ,  *ニューラルネットワーク ,  逆問題 ,  ケーブル ,  *配線 ,  伝送線路 ,  *光時間領域反射測定法 ,  ウェーブレット変換 ,  *故障
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 故障 ,  同定 ,  ウェーブレット ,  ニューラルネットワーク ,  時間領域反射測定法 ,  ハイブリッドアプローチ