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J-GLOBAL ID：201702259625539817   整理番号：17A1731056

誘導電動機巻線間短絡の検出におけるウェーブレットトルク解析と神経回路網【Powered by NICT】

Wavelet torque analysis and neural network in detection of induction motor inter-turn short-circuit

著者 (2件)： Pietrowski Wojciech (Institute of Electrical Engineering and Electronics, Poznan University of Technology, Poznan, Poland) ,  Gorny Konrad (Institute of Electrical Engineering and Electronics, Poznan University of Technology, Poznan, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISEF  ページ： 1-2  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： 電気機械診断と人工知能の分野での進歩は,電動機の分野における診断の新しい方法への関心の高まりに寄与した。本論文では,固定子巻線の巻線間短絡下での篭形誘導機の診断における三つの数値法:有限要素解析,信号解析と人工神経回路網に焦点を当てた。機の界磁回路モデルは,選ばれた数ターン間短絡のトルクの波形を計算するために使用した。得られた波形をウェーブレット変換により解析した。分析の結果は,人工神経回路網の入力ベクトルとして用いた。人工神経回路網の出力ベクトルは,固定子巻線のターン間短絡の数であった。本論文では一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)は,多層パーセプトロンニューラルネットワーク(MLP)と比較した。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： 界磁 ,  回路モデル ,  固定子 ,  *巻線 ,  *神経回路網 ,  *誘導電動機 ,  *電動機 ,  ニューラルネットワーク ,  ベクトル ,  信号解析 ,  人工知能 ,  ウェーブレット変換 ,  *トルク
準シソーラス用語： 一般回帰ニューラルネットワーク ,  有限要素解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誘導電動機 ,  巻線 ,  短絡 ,  解析 ,  神経回路網