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J-GLOBAL ID：201602275939693861   整理番号：16A0086798

ミニマックスカーネルK-平均クラスタリングアルゴリズムを用いた水力タービン発電ユニットのための振動故障診断【Powered by NICT】

Vibrant fault diagnosis for hydro-turbine generating unit using minmax kernel K-means clustering algorithm

著者 (3件)： Zhang Xiaoyuan (Coll. of Electrical Engineering, Henan Univ. of Technol., Zhengzhou) ,  Zhang Xinping (XJ Group Corp., Xuchang) ,  Su Baoping (Coll. of Electrical Engineering, Henan Univ. of Technol., Zhengzhou)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 43  号： 5  ページ： 27-34  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： クラスタリング解析に基づく故障診断法はできず,それらの類似性に従って,あるクラスに断層試料をクラスタ化でき,これによって1つの型の効果的な故障診断戦略となっている。従来のクラスタリング手法は,初期クラスタリング中心に感受性があり,このため,貧弱な局所最適化が容易であるという問題を克服するために,ミニマックスカーネルk-平均クラスタリングアルゴリズムを導入した。提案手法では,クラスタはそれらの分散の相対的重みを帰属した。カーネルトリックは入力空間の中で線形分離不可能問題を扱うために導入した。提案した方法は,いくつかの国際的標準データセットにおける伝統的なk-meansおよびk-平均++と比較した。比較結果は,その有効性と利点を示した。次に,ミニマックスカーネルk-平均クラスタリングに基づく故障診断モデルを提案した。最後に,故障診断モデルは水車発電機ユニットの故障診断に適用した。結果は,提案した方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 国際規格 ,  類似性 ,  *クラスタ ,  *発電設備 ,  *故障診断 ,  感受性 ,  線形性 ,  *クラスタ化 ,  水車
準シソーラス用語： データセット ,  Kernel法 ,  クラスタリング法 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル ,  平均 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  水力タービン ,  発電ユニット ,  故障診断