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J-GLOBAL ID：202002289602904506   整理番号：20A1012431

適応ニューロ-ファジィ推論システムによるGISの部分放電パターン分類に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on partial discharge pattern classification of GIS by adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (5件)： Lu Yufeng (Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid, Minzhu road 6-2, Nanning, China) ,  Su Yi (Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid, Minzhu road 6-2, Nanning, China) ,  Liang Zhaoting (Hezhou Power Supply Bureau, Guangxi Power Grid Co., Ltd. Hezhou, China) ,  Lu Yifan (Hezhou Power Supply Bureau, Guangxi Power Grid Co., Ltd. Hezhou, China) ,  Huang Jinjian (Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid, Minzhu road 6-2, Nanning, China)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 461  号： 1  ページ： 012040 (4pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,線形判別に基づくPD欠陥同定システムを開発した。本研究では,GIS測定の典型的な欠陥の部分放電徴候を測定装置で測定した。GIS測定から抽出した対応する特性パラメータを最適化アルゴリズムに従ってフィルタし,三次元放電モード(q-φ-t)の形で保存した。これに基づいて,3d放電モードを統計的パラメータに変換した。統計的pd特徴を欠陥分類目的に用いることができるが,この目的のためには,それらの特徴を選択するのに非常に有効で,それらの関連する統計パラメータを通して潜在的pd欠陥を識別し識別するのに非常に有効である。次元縮小のための特徴抽出技術を選択した。パターン分類問題を解決することにおいて,特徴抽出法は,通常,前処理技術として使用される。それは,計算の複雑さを減少させるだけでなく,データにおける無関係で冗長な情報を減少させることによって,より良い分類性能を達成する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計測器 ,  フィルタ ,  *放電 ,  冗長性 ,  最適化手法 ,  前処理 ,  特徴抽出 ,  *パターン分類 ,  計算量 ,  線形性 ,  *部分放電 ,  三次元 ,  次元縮小 ,  IDシステム
準シソーラス用語： 欠陥分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 開閉装置  (NB09030I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  気体放電  (BJ03020T) ,  液体・固体中の放電  (BJ03030E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  GIS ,  部分放電 ,  パターン分類 ,  研究