文献

J-GLOBAL ID：202202271605846598   整理番号：22A0004925

ラジアル基底関数カーネルとサポートベクトルマシンを用いたスケールダウン風車における不均衡分類【JST・京大機械翻訳】

Imbalance classification in a scaled-down wind turbine using radial basis function kernel and support vector machines

著者 (7件)： de Oliveira Nogueira Tiago (Departamento de Engenharia Mecanica, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  Palacio Gilderlanio Barbosa Alves (Departamento de Engenharia Mecanica, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  Braga Fabricio Damasceno (Departamento de Engenharia Metalurgica e de Materiais, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  Maia Pedro Paulo Nunes (Departamento de Engenharia Metalurgica e de Materiais, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  de Moura Elineudo Pinho (Departamento de Engenharia Metalurgica e de Materiais, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  de Andrade Carla Freitas (Departamento de Engenharia Mecanica, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil) ,  Rocha Paulo Alexandre Costa (Departamento de Engenharia Mecanica, Universidade Federal do Ceara, 60455-760, Fortaleza, CE, Brazil)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 238  号： PC  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,DFAとSVMおよびRBFK法の組み合わせ,カーネル法を使用する2つの教師つきアルゴリズム,スケールダウン風力タービンにおける不均衡レベル分類を提案することによって革新する。得られた結果を以前の研究で提案した他の方法と比較した。解析した振動信号をある作業条件の下で取得し,それらを3または7カテゴリーにグループ分けすることが可能であった。ここで検討したデータセットは,結果を比較することを目的とした以前の研究によって用いられる同じ信号から成ることの言及に値する。前述のカーネル法(Support Vector Mechanis and Radial Basis Function Kernel)は,高い成功率で,それぞれの作動条件に従って振動信号のトレンド除去変動解析(DFA)の出力を分類した。3つの主要なクラスの分類において,両方の分類器によって達成された性能は,回転速度の増加によって減少した。900rpm,1200rpm,1500rpmで到達した最良の平均成功率は,RBFKで99.96%,RBFKで99.24%,SVMで98.73%であった。7つの不均衡レベルに対して,両方の分類器は900rpmで最良の性能を示した。この場合,最良率はRBFKにより98.83%に達した。1200と1500rpmでは,速度はわずかに異なる。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 ,  *風車 ,  回転数 ,  機械学習 ,  動径基底関数 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 不均衡 ,  Kernel法 ,  運転条件 ,  *スケールダウン ,  トレンド除去変動解析 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習分類 ,  振動解析 ,  サポートベクトルマシン ,  動径基底関数カーネル

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： ラジアル基底関数 ,  カーネル ,  サポートベクトルマシン ,  スケールダウン ,  風車 ,  均衡 ,  分類