文献

J-GLOBAL ID：202002220964372265   整理番号：20A1151397

定常ウェーブレット変換とランダム森林に基づくケーブル早期故障同定法【JST・京大機械翻訳】

Cable incipient fault identification based on stationary wavelet transform and random forest

著者 (5件)： Li Shenghui (国网遼寧省電力有限公司電力科学研究院,遼寧沈陽,110006) ,  Bai Xue (国网遼寧省電力有限公司電力科学研究院,遼寧沈陽,110006) ,  Dong Henan (国网遼寧省電力有限公司電力科学研究院,遼寧沈陽,110006) ,  Lu Hong (四川大学電气工程学院,四川成都,610065) ,  Guo Chaoyun (四川大学電气工程学院,四川成都,610065)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 39  号： 3  ページ： 40-48  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  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： 電力品質監視装置で得られた電力品質データを分析し、電力系統設備の故障を解決する新たな方向を提供した。ケーブルは電力系統の重要な設備として、永久故障が発生する前に、ある時間のケーブル早期故障が発生し、早期故障は保護装置の動作を引き起こさないが、永久故障の前兆となり、電力系統の運行の安全性を低下させる可能性がある。定常ウェーブレット変換とランダムフォレストに基づくケーブル早期故障同定法を提案した。最初に,定常ウェーブレット変換を用いて,故障相電流信号を分解し,次に,得られたウェーブレット係数に従って,統計的特性を計算し,次に,抽出した特徴量を,ランダムフォレスト分類装置として入力し,そして,ケーブルの初期故障を,種々の過電流擾乱から識別した。提案方法を従来のパターン認識法と比較して,結果は,提案方法がより高い認識精度とより短い時間を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パターン認識 ,  *故障 ,  初期故障 ,  分類装置 ,  *ケーブル ,  電力系統 ,  保護装置 ,  監視装置 ,  過電流 ,  電力品質
準シソーラス用語： 特徴量 ,  *ランダムフォレスト ,  ウェーブレット係数 ,  定常ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 定常ウェーブレット変換 ,  森林 ,  ケーブル ,  早期 ,  故障 ,  同定法