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J-GLOBAL ID：201702255126297152   整理番号：17A0069079

ウェーブレットパケット解析と確率的ニューラルネットワークに基づく電磁法による三相故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Electromagnetic Three-Level Inverter Based on Wavelet Packet Analysis and Probabilistic Neural Networks

著者 (5件)： Yu Shengbao (College of Instrumentation & Electrical Engineering Jilin University) ,  He Jianlong (College of Instrumentation & Electrical Engineering Jilin University) ,  Wang Ruijia (College of Instrumentation & Electrical Engineering Jilin University) ,  Li Gang (College of Instrumentation & Electrical Engineering Jilin University) ,  Su Fa (College of Instrumentation & Electrical Engineering Jilin University)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 31  号： 17  ページ： 102-112  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 3レベルコンバータに基づく電磁波送信機の開回路故障特性と複雑な動作環境に照準を定め,故障診断法を提案した。この方法では,変換器の出力電圧をオリジナル信号とし,周波数分解能を改善するために,サンプリング周波数のウェーブレットパケット解析法を用いて特徴ベクトルを抽出した。次に,カーネル主成分分析を用いて,特徴ベクトルを次元縮小し,分類装置の構造を単純化し,診断時間を改善した。確率的ニューラルネットワークを用いて故障分類装置を構築し,診断法のロバスト性を改善した。5KWの電磁法の3つの実験的プロトタイプに関する実験と解析を行い,実験結果は,この方法が故障診断を正確に行うことができ,良好な診断精度,リアルタイム性,およびロバスト性があり,工学的応用価値があることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 送信機 ,  簡素化 ,  *故障診断 ,  次元縮小 ,  *故障 ,  ロバスト性 ,  分類装置 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 故障分類 ,  カーネル主成分分析 ,  特徴ベクトル ,  サンプリング周波数 ,  周波数分解能 ,  *確率的ニューラルネットワーク ,  *ウェーブレットパケット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Three-level inverter ,  electromagnetic transmitter ,  wavelet packet analysis ,  kernel principal component analysis ,  probabilistic neural networks ,  fault diagnosis

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットパケット解析 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  三相 ,  故障診断