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J-GLOBAL ID：201802239349630411   整理番号：18A1176277

時系列近接度と改良SVMに基づく水車軸心軌跡診断【JST・京大機械翻訳】

Axis orbit automatic identification on time-series similarity mining for hydropower units

著者 (5件)： Xue Yangang (蘭州工業学院電气工程学院,甘粛蘭州,730050) ,  Wang Yongjin (国网青海省電力公司電力科学研究院,青海西寧,810000) ,  Zhao Haiying (蘭州工業学院電气工程学院,甘粛蘭州,730050) ,  Niu Guangwen (蘭州工業学院電气工程学院,甘粛蘭州,730050) ,  Qiao Fang (青海師范大学,青海西寧,810000)
資料名： Paiguan Jixie Gongcheng Xuebao  (Paiguan Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 35  号： 12  ページ： 1054-1057,1062  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2965A  ISSN： 1674-8530  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： 水車ユニットの診断精度を改善するために,時系列のファジィ近接度特性を用いて,軸の軌跡の特性パラメータを抽出した。改良SVMを用いて,時間系列特性の正確さと誤分類率の計算法を導入し,そして,診断の後,軸の軌道分類の精度を判定し,それによって,運転状態装置の知的診断を促進する。故障診断システムの自動診断レベルと精度を改善する。改良拡張時系列距離時系列近接度計量アルゴリズムの応用により、水力発電機グループのリアルタイム軸流軌跡特徴パラメータの正確性とリアルタイム性の問題を解決した。この方法は,検出精度を改善し,人間-コンピュータ相互作用を強化し,重要な理論的意味と実用的価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軸流 ,  水力発電 ,  故障診断 ,  曖昧さ ,  相互作用 ,  *軌跡 ,  *水車 ,  アルゴリズム ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 検出精度 ,  正確性 ,  特徴パラメータ ,  実時間 ,  自動診断 ,  診断精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： hydroelectric units ,  axis orbit ,  improved support vector machine ,  extended time series ,  similarity mining

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列 ,  SVM ,  水車 ,  軸心 ,  軌跡 ,  診断