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J-GLOBAL ID：202002248882525182   整理番号：20A0923046

カーネル主成分分析-SoftMaxに基づく高圧遮断器の機械的故障診断技術研究【JST・京大機械翻訳】

Mechanical Fault Diagnosis Research of High Voltage Circuit Breaker Based on Kernel Principal Component Analysis and SoftMax

著者 (5件)： Wang Yuhao (北京航空航天大学自動化科学与電气工程学院 北京 100191) ,  Wu Jianwen (北京航空航天大学自動化科学与電气工程学院 北京 100191) ,  Ma Suliang (北京航空航天大学自動化科学与電气工程学院 北京 100191) ,  Yang Jinggang (江蘇省電力公司電力科学研究院 南京 211103) ,  Zhao Ke (江蘇省電力公司電力科学研究院 南京 211103)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 35  号： z1  ページ： 267-276  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  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： 高電圧遮断器は,電力系統の安全で信頼できる運転を保証する重要な装置であり,高圧遮断器の機械的故障位置と診断にとって,重要な研究課題になっている。本文では、高圧遮断器の典型的な運転状況の振動信号に対して、カーネル主成分分析(KPCA)に基づくSoftMax故障診断モデルを提案した。最初に,ウェーブレットパケット分解によって,振動情報の時間-周波数エネルギー比を計算し,高圧遮断器の6つの典型的機械作動条件の特性化を,定義した。次に,KPCAを用いて元の特徴空間を圧縮し,低次元,高識別度の特徴空間を再構築し,SoftMax分類アルゴリズムを採用して高圧遮断器の典型的な運転状況に対して診断定位を行った。最後に,オリジナル特徴空間,主成分分析特徴空間およびKPCA特徴空間でのSoftMax分類結果およびKPCA特徴におけるいくつかの典型的な分類診断アルゴリズムと比較して,KPCA特徴空間再構成に基づくSoftMax診断モデルの優位性を診断した。高圧遮断器の機械的故障診断と位置決めに新しい考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  *遮断器 ,  電力系統 ,  再構成 ,  定位 ,  キャラクタリゼーション ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  運転条件 ,  診断アルゴリズム ,  *カーネル主成分分析 ,  特徴空間 ,  診断モデル ,  振動信号 ,  ウェーブレットパケット分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力変換器  (NB08030B) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル主成分分析 ,  高圧 ,  遮断器 ,  機械的故障 ,  診断技術 ,  研究