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J-GLOBAL ID：201702237138490369   整理番号：17A1986469

オイルスペクトルの超立方体マッピングに基づく電力変圧器欠陥の診断モデル【JST・京大機械翻訳】

Case Based Power Transformer Defeats Diagnose Model Using Hypercube Mapping of Oil Chromatography

著者 (5件)： Zheng Yiming (国网浙江省電力公司電力科学研究院,浙江 杭州,310014) ,  He Wenlin (国网浙江省電力公司電力科学研究院,浙江 杭州,310014) ,  Sun Xiang (国网浙江省電力公司電力科学研究院,浙江 杭州,310014) ,  Wang Wenhao (国网浙江省電力公司電力科学研究院,浙江 杭州,310014) ,  Zhan Jiangyang (国网浙江省電力公司電力科学研究院,浙江 杭州,310014)
資料名： Electric Power Engineering Technology  (Electric Power Engineering Technology)
巻： 36  号： 4  ページ： 48-53  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3440A  ISSN： 2096-3203  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： 本論文において,欠陥の診断モデルを提案して,油のクロマトグラフ特性データの分布特性に関する正規化超立方体マッピング法を提案して,それは,直接的に適用可能な超立方体空間領域にマッピングすることができた。同時に,本論文では,類似性アルゴリズムと重みづけ選挙に基づく診断結果の判定方法を提案した。シミュレーション実験により,モデルのパラメータの選択と最適化を確認した。このモデルは事例ベース交差検証において高い正解率を示し、平均正確率は88.53%に達し、既存のBP神経回路網とサポートベクトルマシン技術より高く、正確に運転中の充填設備の欠陥を診断でき、工程上重要な実用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  写像 ,  神経回路網 ,  布特性 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  重みづけ ,  サポートベクトルマシン ,  *電力変圧器 ,  *モデル ,  類似性
準シソーラス用語： 正解率 ,  選挙 ,  *診断モデル ,  *ハイパーキューブ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  溶接設計,溶接構造物  (WC07140A)

タイトルに関連する用語 (7件)： オイル ,  スペクトル ,  超立方体 ,  マッピング ,  電力変圧器 ,  欠陥 ,  診断モデル