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J-GLOBAL ID：201802244657180309   整理番号：18A0900051

ADE-WNNに基づく水力発電装置の振動故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Vibration fault diagnosis of hydro-generation based on ADE-WNN

著者 (3件)： Xu Yanchun (三峡大学 梯級水電站運行与控制湖北省重点実験室,湖北 宜昌,443002) ,  Fang Shaochen (三峡大学 梯級水電站運行与控制湖北省重点実験室,湖北 宜昌,443002) ,  Liu Yulong (国网湖北省電力公司 検修公司特高圧交直流運検中心,湖北 宜昌,443000)
資料名： Dianli Kexue yu Jishu Xuebao  (Dianli Kexue yu Jishu Xuebao)
巻： 32  号： 4  ページ： 84-89  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0818A  ISSN： 1673-9140  CODEN： DKYJAE  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： 水力発電ユニットの振動特性と故障タイプの間に複雑な非線形関係が存在し、ウェーブレットニューラルネットワークと自己適応差分進化法を結合して、新型水力発電装置の振動故障診断方法を提案した。このアルゴリズムは,進化的計算および集団知能の特性を持ち,個体の状態に従って,交差確率因子およびスケーリング因子を適応的に調節することができ,そして,適応可能な差分進化アルゴリズムを,ウェーブレットニューラルネットワークのパラメータ検索に適用し,そして,ウェーブレットニューラルネットワークのトレーニング速度を加速し,そして,ネットワークトレーニング精度を改善した。実験結果は,BPニューラルネットワークとウェーブレットニューラルネットワークに基づく従来の故障診断方式と比較して,この方法がより高い精度とより速い診断速度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  *水力発電 ,  アルゴリズム ,  進化的計算 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  差分進化アルゴリズム ,  差分進化 ,  自己適応 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  振動特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： fault diagnosis ,  hydro-generation unit ,  adaptive differential evolution method(ADE) ,  wavelet neural network (WNN)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 水力発電 ,  故障診断