文献
J-GLOBAL ID:201802213113707463
整理番号:18A0447992
IMF尖度とPSO(粒子群最適化)SOM LVQ(学習ベクトル量子化)に基づく風力タービンの故障分類に関する研究【Powered by NICT】
Research on Fault Classification of Wind Turbine Based on IMF Kurtosis and PSO-SOM-LVQ
著者 (4件):
Shi Xianjiang
(School of Mechanical and Power Engineering Harbin University of Science and Technology Harbin, China)
,
Li Wantao
(School of Mechanical and Power Engineering Harbin University of Science and Technology Harbin, China)
,
Gao Qingkang
(School of Mechanical and Power Engineering Harbin University of Science and Technology Harbin, China)
,
Guo Hua
(School of Mechanical and Power Engineering Harbin University of Science and Technology Harbin, China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
ITNEC
ページ:
191-196
発行年:
2017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)