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J-GLOBAL ID：202002289402031471   整理番号：20A2551830

パワーエレクトロニクス回路多重パラメータ故障診断の適応加重VMD-WPEE法【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Weighted VMD-WPEE Method of Power-Electronic-Circuit Multiple-Parameter-Fault Diagnosis

著者 (4件)： Jiang Yuanyuan (College of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Chen Li (College of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Zeng Wenwen (College of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Xin Yuanfang (College of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
資料名： IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics  (IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics)
巻： 8  号： 4  ページ： 3878-3890  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2402A  ISSN： 2168-6777  CODEN： IJESN2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広く使われている電力電子回路における多重パラメータ故障の診断精度率を改善するために,重複パラメータ故障特性信号の解決が重要である。本論文は,それらの識別可能性を強化するために診断精度速度に従って,各故障特徴パラメータの重みを適応的に調整することができる電力電子回路の多重パラメータ故障を診断するための新しい方法を提案した。電力電子回路における多重パラメータ故障の特性に従って,変分モード分解とウェーブレットパケットエネルギーエントロピー(VMD-WPEE)によって分解された測定信号を用いて,特徴パラメータを抽出した。さらに,分類器を選択し,診断精度の閾値を設定した。次に,各故障特徴パラメータの重みを,分類器が望ましい結果をもたらすまで調整した。最後に,提案した方法を他の分類器と特徴抽出法に適用した。高精度,高ロバスト性,および多重パラメータ故障診断法の利点を,シミュレーションと実験結果によって実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変分法 ,  *故障 ,  電力 ,  *故障診断 ,  電子回路 ,  特徴抽出 ,  *多重化 ,  *パワーエレクトロニクス ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 分類会計機 ,  診断精度 ,  高精度 ,  特徴パラメータ ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： パワーエレクトロニクス ,  多重 ,  パラメータ ,  故障診断 ,  適応 ,  加重