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J-GLOBAL ID：202202232930466765   整理番号：22A1088380

ニューラルネットワークを用いた電圧外乱同定【JST・京大機械翻訳】

Voltage Disturbance Identification using Neural Network

著者 (4件)： Herawan Mohamad Ramdan F (Bandung Institute of Technology,Bandung,Indonesia) ,  Sudrajat Muhammad Imam (University of Twente,Enschede,The Netherlands) ,  Leferink Frank (University of Twente,Enschede THALES Nederland B.V.,Hengelo,Netherlands) ,  Hamdani Deny (Bandung Institute of Technology,Bandung,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICPEA  ページ： 1-5  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： 電磁干渉現象を含む他の電力品質問題と同様に,電圧擾乱は,特に工業または病院環境において故障する敏感な装置を引き起こす危険な電力品質問題である。電圧擾乱の同定は,装置へのそれらのマイナスの影響による電力品質障害の劣化を緩和するために重要な役割を持つ。ニューラルネットワークを用いて電圧擾乱を同定した。本論文は,マルチポイント計測方法によるニューラルネットワークを使用することによって,電圧障害の同定の組合せを示した。この方法は,1つの測定だけを用いて,多重点での電圧擾乱の同定を単純化する。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： *電圧 ,  簡素化 ,  *ニューラルネットワーク ,  電磁干渉 ,  電力品質

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

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  外乱 ,  同定