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J-GLOBAL ID：201902262668162546   整理番号：19A1512469

並列変数予測モデルに基づく変圧器故障診断と最適化研究【JST・京大機械翻訳】

Research on transformer fault diagnosis and optimization based on parallel variable prediction model

著者 (3件)： Ma Lijie (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),河北 保定,071003) ,  Zhu Yongli (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),河北 保定,071003) ,  Zheng Yanyan (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),河北 保定,071003)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 47  号： 6  ページ： 82-89  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： 伝統的な変圧器故障診断方法における小サンプル問題における分類効果差、大量監視データの識別効率の低下などの問題に対して、Spark計算フレームに基づく並列化変数予測モデルを提案した。まず第一に,メモリ記憶システムとしてHDFSを採用し,分散行列としてストレージRowMatrixを記憶し,ブロードキャスト変数と調整分割数を用いて並列度最適化を行った。次に,4つの数学モデルを訓練して,故障タイプの最適モデルおよび関連パラメータを得て,故障診断を完了した。実験結果は,並列変数予測モデルの認識精度がSVMよりも高く,計算効率が単一機械環境より優れ,高次元固有ベクトルに対して良好な適応性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パラメータ ,  *故障 ,  *最適化 ,  *変圧器 ,  *予測モデル ,  *故障診断 ,  記憶方式 ,  固有ベクトル ,  記憶装置 ,  *モデル ,  ブロードキャスト ,  数学モデル
準シソーラス用語： 計算効率 ,  認識精度 ,  ストレージ装置 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 変圧器  (NB08020Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 変数 ,  予測モデル ,  変圧器 ,  故障診断 ,  最適化 ,  研究