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J-GLOBAL ID：201802256491029801   整理番号：18A0883809

融合フラクタルとBPネットワークPCAの海流故障検出法【JST・京大機械翻訳】

Fault detection method for marine current turbine using fractal and BP network principal component analysis

著者 (3件)： Zhang Milu (上海海事大学電气自動化系,上海,201306) ,  Wang Tianzhen (上海海事大学電气自動化系,上海201306;布雷斯特大学FRE CNRS 3744 IRDL,布雷斯特,29240) ,  Tang Tianhao (上海海事大学電气自動化系,上海,201306)
資料名： Dianji yu Kongzhi Xuebao  (Dianji yu Kongzhi Xuebao)
巻： 22  号： 2  ページ： 79-88  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2500A  ISSN： 1007-449X  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： 直接駆動永久磁石同期(PMSM)発電機の故障検出の問題を目的として,本論文は,フラクタルとBPネットワークのPCAに基づく故障検出法を提案した。この方法は,履歴データのフラクタル次元を計算し,履歴データとデータの軌道同期と動作モードの統一を実現した。BPネットワークPCAにより予測モデルを構築し、流速変化によるモニタリングデータへの影響を排除し、データ変化の傾向を判断する。統計的方法を用いて,残差関数を得て,故障検出を実行した。提案した方法の有効性と信頼性を検証するため、海流プロトタイプの実験プラットフォームを構築し、多作業状況の運行環境を模擬し、多種類の伝統方法をテストした。実験結果は,この方法が,可変荷重の下で,他の方法と比較して,高速かつ正確に故障を検出でき,そして,非定常作動条件の故障検出問題の解決に,適用可能であったことを示した。.......................................Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  運転モード ,  *海流 ,  *フラクタル ,  変動荷重 ,  フラクタル次元 ,  高速度 ,  統計的方法 ,  *故障検出 ,  プロトタイプ ,  永久磁石 ,  残差 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 運転条件 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： marine current turbine ,  fault detection ,  principal component analysis ,  neural network ,  fractal dimension

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 融合 ,  フラクタル ,  BPネットワーク ,  PCA ,  海流 ,  故障検出