文献

J-GLOBAL ID：201902251482583124   整理番号：19A0398613

産業用誘導機における絶縁破壊によるStator巻線故障のオンラインMCSAを用いたウェーブレットに基づく故障検出と診断【JST・京大機械翻訳】

Wavelet Based Fault Detection and Diagnosis Using Online MCSA of Stator Winding Faults Due to Insulation Failure in Industrial Induction Machine

著者 (3件)： Verma Amar Kumar (Department of Electrical & Electronics Engineering, BITS Pilani, Hyderabad, India) ,  Radhika Sudha (Department of Electrical & Electronics Engineering, BITS Pilani, Hyderabad, India) ,  Padmanabhan S V (Department of Electrical & Electronics Engineering, BITS Pilani, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： RAICS  ページ： 204-208  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： 本論文では,産業誘導機における絶縁破壊による固定子巻線故障のオンライン状態監視(CM)のための故障検出と診断(FDD)技術のための新しい有効な手法を提示した。FDD技術は広く3つのカテゴリーに分類される。署名抽出,モデルおよび知識ベースのアプローチ。計算性能とセンサ技術における最近の進歩は,この目的を達成するための先進システムの利用を可能にする。コンピュータ支援高度診断システムは,主に特徴抽出,特徴選択および特徴分類から成るパターン認識を用いる。知識ベースの手法を用いた特徴分類に沿った署名ベースの特徴抽出プロセスにおけるウェーブレットの導入は,固定子巻線故障の信頼できる自動同定のために使用される。固定子巻線ターン間故障のための数学モデリングに基づいて;シミュレーションモデルを設計し,数学的に得られた結果を検証し,結果が実験結果と良く一致することを示した。Copyright 2019 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： *故障 ,  パターン認識 ,  *巻線 ,  *故障検出 ,  *絶縁破壊 ,  知識ベース ,  *波束 ,  特徴抽出 ,  *診断 ,  *誘導機 ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： 診断システム ,  状態監視 ,  *オンライン ,  Stator , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 産業 ,  誘導機 ,  絶縁破壊 ,  巻線 ,  故障 ,  オンライン ,  ウェーブレット ,  故障検出 ,  診断