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J-GLOBAL ID：202102259136261990   整理番号：21A0665482

マルチソース故障情報に基づいた二次システムのための故障診断の方法【JST・京大機械翻訳】

A Method of Fault Diagnosis for Secondary System Based on Multi-Source Fault Information

著者 (5件)： Shi Fangfang (Power Grid Technology Center State Grid Shandong Electric Power Research Institute,Jinan,China) ,  Geng Yujie (Shandong electric power dispatching control center State Grid Shandong Electric Power Company,Jinan,China) ,  Li Yudun (Power Grid Technology Center State Grid Shandong Electric Power Research Institute,Jinan,China) ,  Guan Ti (Shandong electric power dispatching control center State Grid Shandong Electric Power Company,Jinan,China) ,  Tang Yi (Shandong electric power dispatching control center State Grid Shandong Electric Power Company,Jinan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EI2  ページ： 1774-1778  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 能動配電網における二次装置のための故障診断の精度と保全効率を改善するために,本論文はマルチソース故障情報に基づく故障診断法を提案した。本論文で用いたマルチソース故障情報は,リアルタイム故障情報と歴史的故障情報を含む。まず第一に,提案方法はマルチソース故障情報から故障特徴を抽出する。第2に,疑わしい成分の確率を,直接BipartiteグラフとBayesアルゴリズムに基づいて得た。第3に,Aprioriアルゴリズムに基づくデータマイニングによって,疑わしい成分の信頼係数を得た。最後に,故障成分診断モデルを確立し,診断モデルの出力は目標成分の確実性である。最高の確実性を有する目標成分は,故障成分として考慮した。提案方法の有効性と実現可能性を検出するために,本論文は故障診断ケースを実行して,診断結果は,提案した故障診断方法が情報完全性が不十分であるとしても良い判別結果を得ることができることを証明した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *故障 ,  信頼度 ,  保全 ,  *故障診断 ,  完全性 ,  有効性 ,  データマイニング
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  確実性 ,  実時間 ,  配電網 ,  診断モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  ソース ,  故障 ,  故障診断