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J-GLOBAL ID：201702236869025748   整理番号：17A1274768

ウェーブレット雑音除去に基づく多重故障検出:風力タービンシステムへの応用【Powered by NICT】

Multiple fault detection based on wavelet denoising: Application on wind turbine system

著者 (5件)： Tahani Bakir (University of Gabes, Tunisia) ,  Boumedyen Boussaid (University of Gabes, Tunisia) ,  Naceur Abdelkrim Mohamed (University of Gabes, Tunisia) ,  Fogh Odgaard Peter (Aalborg University, Denmark) ,  Christophe Aubrun (Lorraine University, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MED  ページ： 419-423  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力タービンシステムにおける残差信号の雑音除去ウェーブレットの応用を扱った。ウェーブレット雑音除去は雑音除去された残差信号を生成するために利用し,検出のためにそれを使用した。実験の目的は,簡単な固定しきい値を用いた故障検出結果の精度のためのウェーブレット雑音除去アルゴリズムの性能を評価し,結果は,異なる誤警報によって影響を受けたどの程度まで調べることであった。誤警報の出現に関連した故障検出結果の精度も本論文で議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *風車 ,  アルゴリズム ,  残差 ,  多重化 ,  *雑音除去 ,  *故障検出 ,  *波束
準シソーラス用語： 誤警報 ,  *ウェーブレット雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレット雑音除去 ,  多重 ,  故障検出 ,  風力タービン ,  応用