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J-GLOBAL ID：201802266166081993   整理番号：18A1259086

ケーブル部分放電解析における2D-LPEWTに基づく特徴抽出法の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of feature extraction method based on 2D - LPEWT in cable partial discharge analysis

著者 (6件)： Xue Qin (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Minhang District, Shanghai 200240, China) ,  Qi Zhang (Jinan Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250012, Shandong Province, China) ,  Honglin Zhao (Jinan Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250012, Shandong Province, China) ,  Yong Qian (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Minhang District, Shanghai 200240, China) ,  Gehao Sheng (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Minhang District, Shanghai 200240, China) ,  Xiuchen Jiang (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Minhang District, Shanghai 200240, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPADM  ページ： 367-372  発行年： 2018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： 部分放電検出は電力ケーブルの絶縁欠陥を同定するために重要であり,有効な特性パラメータの抽出は研究の重点である。本論文では,2次元Littlewood-Pale経験的ウェーブレット変換(2D-LPEWT)に基づく特徴抽出法を提案し,ケーブル放電における異なるタイプの欠陥の正確な同定を実現した。ケーブル絶縁部分放電検出プラットフォームを構築することによって,4つの典型的欠陥モデルの三次元スペクトルを2D-LPEWTによって分解した。次に,得られたウェーブレット係数サブグラフから,Tamura特徴,モーメントおよびエントロピー特性を抽出し,KNN,ディシジョンツリーおよびSVMの性能に及ぼす異なる特徴抽出法の影響を検討した。結果は,提案した特徴抽出法が異なる分類器の下で高い認識精度を達成することができて,良い実用性を有することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ディシジョンツリー ,  スペクトル ,  部分グラフ ,  *特徴抽出 ,  *二次元 ,  ウェーブレット変換 ,  *ケーブル ,  三次元 ,  モデル ,  モーメント ,  電力ケーブル ,  エントロピー ,  *放電 ,  *部分放電
準シソーラス用語： 認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 絶縁材料  (NA04030W) ,  電線・ケーブル  (NA05020S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ケーブル ,  部分放電 ,  解析 ,  2D ,  特徴抽出法 ,  応用