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J-GLOBAL ID：201702221246075790   整理番号：17A1783879

電力変圧器故障の客観的エントロピー重み認識と診断方法【JST・京大機械翻訳】

Recognition and Diagnosis Method of Objective Entropy Weight for Power Transformer Fault

著者 (4件)： Huang Darong (重慶交通大学信息科学与工程学院, 重慶市 400074;广東省石化装備故障診断重点実験室(广東石油化工学院), 广東省茂名市 525000) ,  Chen Zhangsha (重慶交通大学信息科学与工程学院,重慶市,400074) ,  Sun Guoxi (广東省石化装備故障診断重点実験室(广東石油化工学院),广東省茂名市,525000) ,  Zhao Ling (重慶交通大学信息科学与工程学院,重慶市,400074)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 41  号： 12  ページ： 206-211  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  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： 電力変圧器の健康状態を効果的に管理し,監視するために,変圧器油中の溶解ガスデータの解析に基づいて,客観的エントロピーに基づく電力変圧器故障情報パターン認識と診断モデルを確立した。まず第一に,電力変圧器の故障モードのグローバル情報を含むマトリックスの定義に基づいて,情報エントロピー重み理論を導入して,故障特性情報の客観的エントロピー重みづけの正確な定量化モデルを構築した。次に,距離と投影原理に基づき,故障モード識別基準関数を構築し,基準関数によりパターンをランク付けし,故障分類パターンを分類するために,包括的ランキング結果を用いて,故障タイプを判断するための基準クラスベクトルを得た。最後に,クラスのユークリッド距離に基づく方法を用いて,故障試験サンプルの分類を識別し,変圧器故障の客観的なエントロピー重みの認識と診断を実現した。ある電力会社から収集した120組の電力変圧器油中の溶解気体サンプルを用いて実例検証を行った結果、提案した方法は伝統的な3比故障診断方法の無符号化と境界符号化の曖昧さの問題を克服できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 等級づけ ,  重みづけ ,  符号化 ,  *エントロピー ,  故障モード ,  *電力変圧器 ,  溶解 ,  曖昧さ ,  *故障 ,  *変圧器 ,  故障診断 ,  パターン認識
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  情報エントロピー ,  変圧器油 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： システム工学 ,  情報パターン認識 ,  客観的エントロピー量 ,  パターン認識基準 ,  電力変圧器 ,  故障診断

分類 (1件)： 変圧器  (NB08020Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電力変圧器 ,  故障 ,  エントロピー ,  診断