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J-GLOBAL ID：202102287155586270   整理番号：21A3333469

不均衡データ構造を持つ電力変圧器DGA信号のための新しい二重スタック自動エンコーダ【JST・京大機械翻訳】

A Novel Double-Stacked Autoencoder for Power Transformers DGA Signals With An Imbalanced Data Structure

著者 (4件)： Yang Dongsheng (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Qin Jia (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Pang Yongheng (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Huang Tingwen (Department of Mathematics, Texas A&M University at Qatar, Doha, Qatar)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 2  ページ： 1977-1987  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 人工知能は,電力装置故障診断の分野における一般的傾向である。しかし,操作特性とデータ欠陥によって制限されて,電力変圧器におけるインテリジェント診断方法の応用は,まだ初期段階にある。この研究ギャップを埋めるために,本論文では,不均衡データ構造による電力変圧器健康条件の高速で正確な判断のために,新しい二重積層オートエンコーダ(DSAE)を提案した。診断有効性に影響する3つの問題は,DSAEフレームワーク,老化耐性基準,および高度なスパース深層クラスタ化ネットワークによって克服される。提案したDSAE法を実際の電力変圧器データセットに基づく2つの事例研究により検証した。結果は,提案したDSAE法が他の方法よりも高精度で短時間でかなり信頼できる診断を達成することができ,提案した方法の優位性と有効性を実証した。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： *電力 ,  ネットワーク ,  *電力変圧器 ,  故障診断 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  *符号器 ,  事例研究 ,  磁気ギャップ ,  深層 ,  有効性
準シソーラス用語： 高精度 ,  不均衡データ ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 変圧器  (NB08020Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 均衡 ,  データ構造 ,  電力変圧器 ,  スタック ,  エンコーダ