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J-GLOBAL ID：201602215253928933   整理番号：16A0141805

ウェーブレットパケットとGA-LM-BP神経回路網の蒸気タービンの故障診断に基づく【JST・京大機械翻訳】

Turbine fault diagnosis based on wavelet packet and GA-LM-BP neural network

著者 (3件)： Jiao Shengxi ,  Chi Jing ,  Li Wanzhen
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 37  号： 8A  ページ： 109-113  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  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： よく見られる各類の火力発電所の蒸気タービン回転子振動故障に対する認識と診断を行うことが,故障をタイムリーに発見できそして保全と予防を行った。従来の故障診断の基礎の上で,SHANNONエントロピーの最適ウェーブレットパケット基降噪アルゴリズムはオリジナル故障信号雑音除去を行い,「-ウェーブレットパケットエネルギー法」を用いて信号の異なる周波数帯エネルギーを抽出し,異なる故障兆候表を構築した,そして故障特性改良GAを採用してBP-LM最適化アルゴリズムに対して訓練と認識を行ったに基づくを用いて行った。結果は,最適ウェーブレットパケット基降噪効果がハード閾値雑音除去優れていることを示して,改良後のGA-LM-BP神経回路網は蒸気タービン回転子振動故障診断の精度と速度の上ですべて明らかに改善がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  周波数帯 ,  *蒸気タービン ,  エントロピー ,  症状 ,  *故障診断 ,  アルゴリズム ,  雑音除去 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  火力発電所 ,  *ウェーブレットパケット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気式制御機器  (IC02020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットパケット ,  神経回路網 ,  蒸気タービン ,  故障診断