抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ピッチシステム故障は,主に,風力タービンが動的および可変環境で動作するので,主に発生する。従来のモニタリング戦略は,特に急速に変化する風が発生する場合,ほとんどの場合,故障を連続同定する限界を示す。Supervisory Control and Data Acquisition(SCADA)データを用いて,最もピッチ故障を診断するために,新しい選択的アンサンブルモニタリング戦略を提示した。提案した戦略は5段階から成る。第一段階の間,SCADAデータをタービン4つの作動状態に従って分割した。相関情報エントロピー(CIE)と10の指標を用いて,分割データの相関信号と抽出特徴をそれぞれ選択した。第2ステップの間,多重小Worldニューラルネットワーク(SWNN)をアンサンブルメンバーとして確立した。第3ステップに関して,すべての特徴をランダムにサンプリングして,SWNNメンバーを訓練した。第4ステップは,適切なアンサンブルメンバーを選択するための改良グローバル相関法を用いて,第5ステップでは,選択したメンバーを融合し,重みづけ積分アプローチに基づく最終分類結果を得る。従来の手法と比較して,提案したアンサンブル戦略は短い遅延時間内で93.8%以上の有効精度を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】