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J-GLOBAL ID：201702223998002505   整理番号：17A1529778

ウェーブレットエネルギー偏位ニューラルネットワークによるHVDC転相失敗故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Commutation Failures in HVDC System Based on Neural Network of Wavelet Energy Skewness

著者 (6件)： Zhu Yan (四川大学電气信息学院,成都,610065) ,  Wang Yuhong (四川大学電气信息学院,成都,610065) ,  Ding Zhilin (国网四川省電力公司検修公司,成都,610041) ,  Song Liang (国网四川省電力公司検修公司,成都,610041) ,  Li Xingyuan (四川大学電气信息学院,成都,610065) ,  Qiu Daqiang (国网四川省電力公司検修公司,成都,610041)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 29  号： 2  ページ： 39-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  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： 効果的に故障を引き起こす故障原因を診断するために,ウェーブレット変換に基づく高電圧直流送電系統の故障診断のための新しい方法を提案した。まず第一に,逆変換側のDC電圧故障信号を15層のウェーブレット分解により分解し,ウェーブレット変換係数を得て,ウェーブレットエネルギーの偏位を抽出した。次に,信号のウェーブレットエネルギー偏位特徴ベクトルを構築し,そして,故障サンプルとして,3つのBPニューラルネットワークを訓練し,そして,故障の原因を診断するために,この故障ベクトルを,故障サンプルとして,用いることによって,故障診断を実行することができた。±800kV超高電圧直流システムを例として、転相失敗故障を引き起こす多くの原因に対してシミュレーション分析を行い、この方法を用いてウェーブレット分解、故障特徴抽出とBPネットワーク訓練を行い、未知の故障に対して識別を行った。結果により,本方法は,故障によって引き起こされた故障の原因を正確に診断することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  送電系統 ,  シミュレーション ,  逆変換 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  直流電圧 ,  *故障診断 ,  ウェーブレット変換 ,  *故障
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  特徴ベクトル ,  ウェーブレット分解 ,  *転相 ,  HVDC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： commutation failures ,  wavelet energy skewness ,  neural network ,  fault diagnosis

分類 (3件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 偏位 ,  ニューラルネットワーク ,  HVDC ,  転相 ,  失敗 ,  故障診断