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J-GLOBAL ID：202102287481896327   整理番号：21A0984912

分光法と機械学習分類器に基づくオンライン変圧器油分析:実験装置【JST・京大機械翻訳】

Online Transformer Oil Analysis Based on Spectroscopy Technique and Machine Learning Classifier: Experimental Setup

著者 (5件)： Firouzimagham Daniel (Shiraz University,Applied Control & Robotics Research Laboratory,Department of Power and Control Engineering,Shiraz,Iran) ,  Aminaie Pouya (Shiraz University,Applied Control & Robotics Research Laboratory,Department of Power and Control Engineering,Shiraz,Iran) ,  Shayan Zeinab (Shiraz University,Applied Control & Robotics Research Laboratory,Department of Power and Control Engineering,Shiraz,Iran) ,  Sabouri Mohammad (Shiraz University,Applied Control & Robotics Research Laboratory,Department of Power and Control Engineering,Shiraz,Iran) ,  Asemani Mohammad Hassan (Shiraz University,Applied Control & Robotics Research Laboratory,Department of Power and Control Engineering,Shiraz,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IPAPS  ページ： 30-36  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： 電力変圧器を相互接続送電網を通して使用した。これらの変圧器は送電網の信頼性に大きく影響する。変圧器の最も重要な部品の一つは絶縁油である。絶縁油は熱伝達と電気絶縁の原因となる。変圧器油老化のスケジューリング監視は,変圧器の状態を改善し,送電網の信頼性を増すために大きな変化をもたらす。油老化の主な理由は熱的および電気的圧力である。これらの張力は油の化学的分解を引き起こす。したがって,いくつかのタイプの試験によって,油の相対的熟成を検出することができる。現在の工業方法は,一般的にオフラインで高価である。本論文では,分光技術に基づくオンライン変圧器油分析のための実験室ベースの方法を提案し,実行した。さらに,システム結果に実装された機械学習アルゴリズムは,異なるエージングで油を区別するために,結果に実装された。得られた結果に従って,提示した方法は高精度で有効である。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： 絶縁油 ,  熱伝達 ,  *変圧器 ,  信頼性 ,  スケジューリング ,  送電系統 ,  電力変圧器 ,  相互接続 ,  熟成 ,  張力 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  *オンライン ,  *変圧器油 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 分光法 ,  機械学習 ,  分類器 ,  オンライン ,  変圧器油 ,  分析 ,  実験装置