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J-GLOBAL ID：201902268288125603   整理番号：19A0532643

確率ニューラルネットワークに基づく直列アーク故障検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of series arc fault based on probabilistic neural network

著者 (5件)： Wu Fengcheng (沈陽航空航天大学安全工程学院,遼寧沈陽,110136) ,  Qu Na (沈陽航空航天大学安全工程学院,遼寧沈陽,110136) ,  Ren Xinghao (沈陽航空航天大学安全工程学院,遼寧沈陽,110136) ,  Xu Kai (沈陽航空航天大学安全工程学院,遼寧沈陽,110136) ,  Zhang Penghui (沈陽航空航天大学安全工程学院,遼寧沈陽,110136)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 44  号： 12  ページ： 65-68  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： 故障アークは直列アークと並列アークに分けられ、並列アーク故障は電流短絡、故障電流が大きく、既存の電気保護システムは保護できる。直列アーク故障は線路負荷により制限され、その故障電流は小さく、既存系統では直列アークの故障保護を実現できないため、電気安全に隠れている。正常動作とアーク故障時の電流波形を実験により獲得し,ウェーブレット変換の固有値を抽出し,固有値入力確率ニューラルネットワークモデル,UL1699標準を参照し,0.5s以内に検出された故障半サイクル数が8より大きいかどうかを計算した。アーク故障と判断した。MATLAB解析により,40組の試験データを選択し,故障認識率は95%であり,この方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  故障電流 ,  固有値 ,  電気保護 ,  *アーク放電 ,  *故障検出 ,  電流 ,  ウェーブレット変換 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障
準シソーラス用語： 認識率 ,  MATLAB ,  神経回路網モデル ,  電流波形 ,  電気安全 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  ニューラルネットワーク ,  直列 ,  アーク ,  故障検出