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J-GLOBAL ID：202202220065478117   整理番号：22A0919951

スマートシティにおける検出のための新しいハイブリッド機械学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A novel hybrid machine learning algorithm for detection in smart cities

著者 (2件)： Jiang Jiahui (College of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong Province 266590, China) ,  Han Shuangxu (College of Clinical Medicine, Shandong First Medical University, Taian, Shandong Province 271021, China)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 99  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,スマートグリッドにおける誘導電動機(IM)の壊れたロータバー(BRB)検出と同様に,状態推定のための新しいハイブリッド法を開発することを試みた。これは,厳しい損傷からIMを生き残り,システムの誤動作を避けるのに重要である。提案方法は,成功した機械学習とシグマポイントとしてKalmanフィルタに基づいて構築され,それは,領域で他のよく知られた方法に関して優れた性能を示した。その効率を高めるために,シグマポイントは,モデルをより安定かつ精密にする変換を行う。テストIMに関する実験結果は,提案モデルの高精度と安定した性能を明らかにした。異なる負荷状況における提案したインテリジェント方法の品質と適切な性能を示すために,3つのシナリオをシミュレートした。シミュレーション結果は,提案モデルの高品質で有望な性能を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  回転子 ,  状態推定 ,  故障検出 ,  モデル ,  負荷 ,  Kalmanフィルタ ,  誘導電動機 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  高品質 ,  *スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スマートグリッドとモータ ,  故障検出 ,  破損したロータバー ,  シグマ点法

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スマートシティ ,  機械学習 ,  アルゴリズム