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J-GLOBAL ID：201702265380028200   整理番号：17A0145944

情報の不確実性を考慮したBayesネットワークに基づく運転用電力供給システムの故障診断モデル【Powered by NICT】

Traction power supply system fault diagnosis model based on Bayesian network considering the uncertainty of information

著者 (3件)： Lin Sheng (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Chen Xiyang (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Wang Qi (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PHM (Chengdu)  ページ： 1-6  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： 故障診断は,鉄道電力システムの安全かつ安定な運転を維持するために非常に重要である。電力供給を回復するための高速診断断層が重要である。情報の不確実性を考慮したBayesネットワークに基づくTPSS故障診断モデルを本論文で提案した。故障診断モデルはBayesネットワークの不確実な情報を扱う能力を継承と元のソースからの不確実性を減少させる。故障シミュレーションモデルは,学習パラメータのためのサンプルデータを生成するために提案した。故障診断モデルと故障シミュレーションモデルの精度は,failure eventの例により検証した。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： 電力系統 ,  学習 ,  安全性 ,  *電力供給 ,  高速度 ,  *故障診断 ,  *不確実性
準シソーラス用語： 故障シミュレーション ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  Bayesネットワーク ,  電力供給システム ,  故障 ,  診断モデル