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J-GLOBAL ID：202102265648314126   整理番号：21A0107352

マルチスケールテクスチャ特徴に基づくEPRケーブル端末故障診断法【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis method of EPR cable terminal based on multi-scale texture features

著者 (7件)： Guo Lei (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031) ,  Cao Weidong (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031) ,  Zhang Jingkang (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031) ,  Bai Longlei (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031) ,  Xing Limeng (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031) ,  Xiang Enxin (云南電网有限責任公司 電力科学研究院,云南 昆明 650217) ,  Zhou Lijun (西南交通大学 電气工程学院,四川 成都 610031)
資料名： Dianli Zidonghua Shebei  (Dianli Zidonghua Shebei)
巻： 40  号： 11  ページ： 188-194  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2676A  ISSN： 1006-6047  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： 高速鉄道列車におけるエチレン-プロピレンゴム(EPR)ケーブル端末はしばしば製作過程で操作が不適当であるため、多種類の欠陥が現れ、端末の局部放電と破壊に至る現象を引き起こし、検出された局部放電信号を正確に分類することは、依然として解決すべき難題である。先端、リング切断傷、金属微粒子、エアギャップを含む4種類の典型的な欠陥の終端試料を作製し、試験を通じて、各種類のサンプルの放電スペクトル図情報を記録した。実験で得られた部分放電スペクトルライブラリに基づいて、画像ピラミッド理論を通じて、マルチスケール局部放電スペクトル空間を構築し、1次テクスチャ統計量、2次テクスチャ統計量及び高次テクスチャ統計量を抽出する欠陥タイプ識別の特徴パラメータとして提案した。同時に、ランダムフォレストアルゴリズムと結合して、gini指数に基づいて特徴空間最適化を完成し、欠陥タイプの正しい分類を実現した。結果は以下を示した。ランダムフォレストアルゴリズムにより,マルチスケールテクスチャ特徴のモデルの誤差率と分類精度は,単一スケールテクスチャ特徴より優れ,端末の典型的な欠陥を分類できる。同時に、エアギャップ欠陥と引っかき欠陥の放電メカニズムに相似性があるため、両者の欠陥の局部放電特徴も同様に類似現象があるため、エアギャップ欠陥と引っ掻き欠陥の分類は誤差が生じやすく、その認識率が低いため、その画像特徴パラメータと識別アルゴリズムに対して研究を継続する必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  放電 ,  高速鉄道 ,  *ケーブル ,  *故障診断 ,  スペクトル ,  統計量 ,  *端末装置 ,  部分放電 ,  角錐 ,  生産工程
準シソーラス用語： エアギャップ ,  マルチスケール ,  分類精度 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電線・ケーブル  (NA05020S) ,  ポリオレフィン  (YH07090L)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスケール ,  テクスチャ特徴 ,  EPR ,  ケーブル ,  故障診断