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J-GLOBAL ID:202202236408932165   整理番号:22A1199074

深さ学習に基づく水車発電機定ロータ欠陥知的診断技術研究【JST・京大機械翻訳】

Research on intelligent diagnosis technology of hydroelectric generator stator and rotor defects based on deep learning
著者 (6件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 80-84  発行年: 2022年 
JST資料番号: C4171A  ISSN: 1674-6236  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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電動機グループの内部電気設備の運転異常は設備トリップ、損傷を引き起こし、深刻な時、非計画停止を引き起こし、深刻な損失を招く。水車発電機の回転子亀裂,剥離および振動のような一般的異常現象に対して,水力発電所発電機の回転子内部にカスタマイズレンズを設置した後の可視光カメラを,診断規則およびモデル規則などの総合経験をデータプラットフォームとして採用した。深さ学習SIFT特徴画像レジストレーションアルゴリズムに基づく発電機定回転子欠陥知能診断技術を提案し、これに基づいて水力発電機の発電機定ローター運転状態のリアルタイムオンライン監視と故障知能診断策略を完成した。湖北白蓮貯水池水電機組を研究対象とし、VGGネットワークを通じて測定欠陥の特徴を抽出し、有効に欠陥を標識し、抽出でき、水車発電機の回転子欠陥に対する知能診断を完成した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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発電機  ,  水力発電 

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