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J-GLOBAL ID：201902255198591338   整理番号：19A1023217

改良人工魚群アルゴリズムはウェーブレットニューラルネットワークの変圧器故障診断を最適化する。【JST・京大機械翻訳】

Transformer fault diagnosis based on wavelet neural network with improved artificial fish-swarm algorithm

著者 (3件)： Jia Yimin (中国鉱業大学 電气与動力工程学院,江蘇 徐州,221116) ,  Shi Liping (中国鉱業大学 電气与動力工程学院,江蘇 徐州,221116) ,  Yan Xin (国网上海市電力公司 市北供電公司,上海,200940)
資料名： Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 38  号： 2  ページ： 103-109  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3231A  ISSN： 1673-9787  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： 油浸漬変圧器の故障タイプの複雑な難しさと油中ガス分析の手法を組み合わせて,改良人工魚群アルゴリズムに基づくウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)の故障診断モデルを提案した。古典的三層ウェーブレットニューラルネットワークに基づいて,ウェーブレットニューラルネットワークの入力と出力層の重み,ウェーブレットニューロンの伸縮,および移動係数を修正するために,粒子化人工魚群アルゴリズムを採用して,動的逆学習戦略を導入して,人工魚分布を最適化した。反復の後半は,コーシー分布に基づく適応人工魚の視野範囲を採用して,精度を改善した。結果は,改良魚群アルゴリズムによって最適化されたウェーブレットニューラルネットワークが,標準的パーティクルスウォーム最適化ウェーブレットニューラルネットワークと標準魚群アルゴリズムと比較して,ウェーブレットニューラルネットワークを最適化して,より速くて,より正確であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *波束 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  ニューロン ,  *魚群 ,  *故障診断 ,  浸漬 ,  モデル ,  ガス分析 ,  *故障 ,  *変圧器
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  Cauchy分布 ,  *ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 変圧器  (NB08020Q) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工 ,  アルゴリズム ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  変圧器 ,  故障診断 ,  最適化