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J-GLOBAL ID：201802211552496050   整理番号：18A1957925

EWTとマルチスケールエントロピーに基づく高電圧遮断器の故障診断【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Wan Shuting (華北電力大学机械工程系 保定,071003) ,  Dou Longjiang (華北電力大学机械工程系 保定,071003) ,  Liu Ronghai (云南電网有限責任公司電力科学研究院 昆明,650000) ,  Zhang Xuan (華北電力大学図書館 保定,071003)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 38  号： 4  ページ： 672-678  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  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： 経験的ウェーブレット変換(EWT)と多重スケールエントロピー(EWT)を組み合わせた新しい高電圧遮断器の振動信号の特徴ベクトル抽出と故障診断の方法を提案した。最初に,高電圧遮断器の振動信号を,経験的ウェーブレット変換によって得て,そして,固有モード関数(IMF)を,得て,そして,相関係数の大きいIMFを,再構成した。次に,再構成信号のマルチスケールエントロピーを,遮断器の状態を表す特徴ベクトルとして抽出し,そして,正規化法を用いて,特徴ベクトルを前処理し,そして,SVM(サポートベクトルマシン)の入力ベクトルを,分類訓練した。最後に,試験サンプル信号の故障特性を訓練したSVMに入力し,SVMカーネル関数パラメータのグリッドアルゴリズム最適化に基づいて状態認識と分類を行った。実験結果は,提案した方法が高電圧遮断器の故障を正確に検出でき,遮断器故障の状態認識を実現できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障診断 ,  *遮断器 ,  再構成 ,  最適化 ,  *故障 ,  ウェーブレット変換 ,  *エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  前処理 ,  ベクトル ,  正規化 ,  パラメータ
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  振動信号 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスケール ,  エントロピー ,  高電圧 ,  遮断器 ,  故障診断