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J-GLOBAL ID：201202268213638840   整理番号：12A1496363

水力発電装置の故障診断のための二分木に基づくSVM多重クラス分類

SVM Multi-class Classification based on Binary Tree for Fault Diagnosis of Hydropower units

著者 (2件)： ZHAO Weiguo (Hebei Univ. Engineering, Handan, CHN) ,  WANG Liying (Hebei Univ. Engineering, Handan, CHN)
資料名： Information (Koganei)  (Information (Koganei))
巻： 15  号： 11(A)  ページ： 4615-4620  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： L7416A  ISSN： 1343-4500  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシンSVMは構造的リスク最少化原理を使う統計的学習理論に基づく機械学習法である。一般的なSVMは複雑な故障診断を解くのは難しく欠点が多いので,水力発電装置の故障診断に使うために1対その他を用いる二分木に基づいた新しいSVM多重クラス分類機モデルを開発した。シミュレーションの結果では,提案した方法が単純で可能性があり,分類精度が高いことが示された。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *水力発電 ,  *故障診断 ,  二分木 ,  *サポートベクトルマシン ,  コンピュータ ,  シミュレーション ,  精度
準シソーラス用語： 分類機 ,  分類精度

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  水力発電  (NB03030S)

引用文献 (13件)：

• [1] ZHAO Lin-ming, WEI De-hua, and HE Cheng-lian. Neural network model for pressure fluctuation in draft tube of water turbine. Journal of Hydraulic Engineering, 36:11, 2005, 1375-1378.
• [2] WANG Fu-jun, ZHANG Ling, and ZHANG Zhi-min. Analysis on pressure fluctuation of unsteady flow in axial-flow pump. Journal of Hydraulic Engineering, 38:8, 2007, 1003-1009.
• [3] ZHAO Lin-ming, WEI De-hua, and HE Cheng-lian. Neural network model for pressure fluctuation in draft tube of water turbine. Journal of Hydraulic Engineering, 36:11, 2005, 1375-1378.
• [4] Guangxiong Song, Yongyong He, Fulei Chu, and Yujiong Gu. HYDES: A Web-based hydro turbine fault diagnosis system. Expert Systems with Applications, 34:1, 2008, 764-772.
• [5] WEI Dehua, ZHAO Linming; TANG Lei. Study on application of parallel connection Artificial Neural Network to hydraulic turbine test. Water Resources and Hydropower Engineering, 36:6, 2005, 79-84.

タイトルに関連する用語 (5件)： 水力発電 ,  故障診断 ,  SVM ,  多重 ,  クラス分類