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J-GLOBAL ID：202202229359282013   整理番号：22A0833953

変圧器放電故障位置決めのための確率フレームワークにおけるグリッド移動等価ソース法【JST・京大機械翻訳】

Grid-moving equivalent source method in a probability framework for the transformer discharge fault localization

著者 (5件)： Yu Liang (Institute of Vibration, Shock and Noise, State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, 200240, Shanghai, China) ,  Zhang Chenyu (College of Logistics Engineering, Shanghai Maritime University, 201306, Shanghai, China) ,  Wang Ran (College of Logistics Engineering, Shanghai Maritime University, 201306, Shanghai, China) ,  Yuan Guogang (Shanghai Rhythm Electronic Technology Limited Company, 201108, Shanghai, China) ,  Wang Xiao (Shanghai Rhythm Electronic Technology Limited Company, 201108, Shanghai, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 191  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 変圧器放電故障位置確認は電力供給信頼性にとって重要である。変圧器によって放射される可聴音は,広範囲な操作情報を反映することができた。したがって,放電故障は,電力装置の検査と保守を容易にするために,高空間分解能音響イメージング技術によって局所化できる。本論文では,グリッド移動等価ソース法(GMESM)を提案し,変圧器上の放電故障を可視化し,そこでは等価ソースグリッドが適応的に放電故障位置に近づくことができる。GMESMにおいて確率フレームワークを確立した。ノイズパワーは,バックグラウンドノイズの付加的測定を避けるために,Bayes規則によって最初に推定することができた。次に,期待値最大化アルゴリズムを用いて提案モデルを最適化した。2つの実験事例を用いて,提案した方法を検証した。提案したGMESMは,高い空間分解能と精度で変圧器上の放電故障を可視化できることが判明した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  雑音 ,  *変圧器 ,  *放電 ,  *故障 ,  信頼性 ,  電力 ,  音響 ,  可視化 ,  画像処理 ,  画像技術
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  EMアルゴリズム ,  高空間分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音響イメージング ,  変圧器放電故障 ,  期待最大化アルゴリズム ,  雑音電力推定 ,  Bayesルール

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 変圧器 ,  放電 ,  故障 ,  確率 ,  フレームワーク ,  グリッド ,  等価 ,  ソース