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J-GLOBAL ID：201702254010329819   整理番号：17A1648951

適応法に基づく同期発電機の状態監視解析【Powered by NICT】

Condition monitoring analysis of synchronous generator based on an adaptive technique

著者 (2件)： Vidyasagar B. (Trinity College of Engineering and Technology, Karimnagar) ,  Ram S.S. Tulasi (Electrical and Electronics Engineering Department, Jawaharlal Nehru Technological University Hyderabad, College of Engineering Kukatpally, Hyderabad)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISC  ページ： 1-12  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： 本論文では,同期発電機の内部故障を検出するための適応法を提案した。適応技術はコウモリアルゴリズム(BA)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく工事である。BAは自然にヒントを得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズム,工学的最適化タスクを解くための導入である。RNNは,機械により示される再発構造を含むニューラルネットワークのための名称である。論文では,BAとRNN法は,同期発電機の内部故障を分類するための利用されている。しかしRNNの訓練プロセス,BAアルゴリズムを利用した。最初に,提案した技術は,同期発電機の電圧と電流を解析した。入力のこれらの変化に基づいて,内部故障診断と分類される。故障検出と分類のための提案した強力な方法はMATLAB/Simulink作業台で実装し,性能を評価した。最後に提案手法の統計的尺度は,ALO法とGSAとDWT ANNを用いたGA,DWT ANNで決定し,比較してDWT ANN,DWT ANNであった。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： ニューラルネットワーク ,  *同期発電機 ,  再発 ,  電圧 ,  電流 ,  故障検出 ,  最適化 ,  作業台
準シソーラス用語： MATLAB ,  最適アルゴリズム ,  リカレントニューラルネットワーク ,  内部故障 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  同期発電機 ,  状態監視 ,  解析