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J-GLOBAL ID：201702261208859221   整理番号：17A1265781

ウェーブレットパケットの時間-周波数エントロピーとBPニューラルネットワークに基づく高電圧遮断器の故障診断法【Powered by NICT】

Fault diagnosis method of HV circuit breaker based on wavelet packet time-frequency entropy and BP neural network

著者 (5件)： Xing YaoWen (HLJ Province Key Lab of Senior-Education for Electronic Engineering (Heilongjiang University), Harbin, China, 150080) ,  Liu MingLiang (HLJ Province Key Lab of Senior-Education for Electronic Engineering (Heilongjiang University), Harbin, China, 150080) ,  Yang Ping (HLJ Province Key Lab of Senior-Education for Electronic Engineering (Heilongjiang University), Harbin, China, 150080) ,  Peng QuanWei (HLJ Province Key Lab of Senior-Education for Electronic Engineering (Heilongjiang University), Harbin, China, 150080) ,  Li Bin (HLJ Province Key Lab of Senior-Education for Electronic Engineering (Heilongjiang University), Harbin, China, 150080)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 4143-4148  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： 高電圧高電圧遮断器は最も重要な制御と電力系統における保護装置であり,その信頼できる操作である電力系統に重要である。しかし,高電圧回路遮断器の機械的故障が頻繁に発生する。高電圧回路遮断器の振動信号は豊富な断層情報を含んでいる。振動信号の変化は,遮断器の機械的状態を反映している。振動信号の抽出と分類したHV回路遮断器の故障診断のための非常に重要である。本論文では,パケット時間-周波数エントロピーは遮断器の振動信号の特徴を抽出するのに使用され,BP神経回路網を用いて,各種故障振動信号を同定した。特に,振動信号はウェーブレットパケットにより分解される,振動信号の時間-周波数エントロピー,故障振動信号の特徴ベクトルに使用されるを構築した。最後に,遮断器の動作状態と故障タイプを判定するためのBPニューラルネットワークを用いた。実験結果は,ウェーブレットパケット時間-周波数エントロピーとBPニューラルネットワークの組み合わせは,遮断器の機械的故障を判定できることを示した。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： *パケット ,  保護装置 ,  神経回路網 ,  *遮断器 ,  *周波数 ,  *故障 ,  *故障診断 ,  *エントロピー ,  電力系統
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  振動信号 ,  機械故障 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *ウェーブレットパケット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 開閉装置  (NB09030I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレットパケット ,  エントロピー ,  BPニューラルネットワーク ,  高電圧 ,  遮断器 ,  故障診断