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J-GLOBAL ID：202202225335339091   整理番号：22A0979969

人工知能に基づく電力変圧器の知的故障診断技術【JST・京大機械翻訳】

Intelligent fault diagnosis technology of power transformer based on Artificial Intelligence

著者 (2件)： Feng Li (State Grid Xinjiang Electric Power Research Institute,Urumqi,China) ,  Bo Ye (State Grid Xinjiang Electric Power Research Institute,Urumqi,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 1968-1971  発行年： 2022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： 変圧器は電力系統の重要な装置であり,その安定動作は,技術の発展によって,電力システムのセキュリティにとって非常に重要であり,変圧器の性能は,より重要になった,しかし,故障は,実用化における時間から時間まで,また,従来の手動故障診断は,多くの時間とエネルギーを消費する必要がある。現在,人工知能技術の急速な発展は,変圧器故障のタイムリーで正確な検出と処理のための新しい研究方向を提供する。本論文では,人工ニューラルネットワークを用いた変圧器故障診断法を提案した。ニューラルネットワークアルゴリズムを,正常と故障状態の動作状態データのオフライン学習と訓練のために使用する。ニューロンノード間の関係を調整することによって,故障特性と故障位置の間の写像関係を,ネットワーク層学習を用いて確立し,最後に,故障特徴から故障位置への推論プロセスを,知的故障診断を実現するために実現した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  写像 ,  *変圧器 ,  学習 ,  *故障 ,  *電力 ,  電力系統 ,  *電力変圧器 ,  *故障診断 ,  ニューラルネットワーク ,  *人工知能

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  電力変圧器 ,  故障診断