論文の概要: Industrial computed tomography based intelligent non-destructive testing
method for power capacitor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03601v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 07:39:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 15:39:12.353289
- Title: Industrial computed tomography based intelligent non-destructive testing
method for power capacitor
- Title(参考訳): 産業計算トモグラフィーによるパワーコンデンサのインテリジェント非破壊試験法
- Authors: Zhenxing Cheng, Peng Wang, Yue Liu, Wei Qin, Zidi Tang
- Abstract要約: 電源コンデンサの内部構造はICTデバイスでスキャンされ、欠陥はSSDアルゴリズムで認識される。
データデータ拡張アルゴリズムは、トレーニングされたSSDモデルの安定性と精度を向上させるために、イメージセットを拡張するために使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.836558520619706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Power capacitor device is a widely used reactive power compensation equipment
in power transmission and distribution system which can easily have internal
fault and therefore affects the safe operation of the power system. An
intelligent non-destructive testing (I-NDT) method based on ICT is proposed to
test the quality of power capacitors automatically in this study. The internal
structure of power capacitors would be scanned by the ICT device and then
defects could be recognized by the SSD algorithm. Moreover, the data data
augmentation algorithm is used to extend the image set to improve the stability
and accuracy of the trained SSD model.
- Abstract(参考訳): 電力コンデンサ装置(power capacitor device)は、内部故障が容易に発生し、電力システムの安全な運転に影響を及ぼす電力伝送・配電システムにおいて広く使用されるリアクティブ電力補償装置である。
本研究では,ICTを用いたインテリジェント非破壊試験(I-NDT)手法を提案する。
電源コンデンサの内部構造はICTデバイスでスキャンされ、欠陥はSSDアルゴリズムで認識される。
さらに、トレーニングされたSSDモデルの安定性と精度を向上させるために、データセットを拡張するためにデータデータ拡張アルゴリズムが使用される。
関連論文リスト
- Research on an intelligent fault diagnosis method for nuclear power plants based on ETCN-SSA combined algorithm [0.1761475178164995]
本稿では,拡張時間畳み込みネットワーク (ETCN) とスパローサーチアルゴリズム (SSA) を組み合わせた NPP の知的故障診断手法を提案する。
ETCNは、時間畳み込みネットワーク(TCN)、自己注意機構(SA)、残差ブロックを利用して性能を向上させる。
提案手法の性能をCPR1000シミュレーションデータセットで実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T07:43:12Z) - Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T10:47:10Z) - Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios: Architecture and Design via Digital Twinning [97.99077847606624]
本研究は,遠隔・無線接続型NPUからなる分割計算機システムに,覚醒無線機構を組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。
覚醒無線に基づくニューロモルフィックスプリットコンピューティングシステムの設計における重要な課題は、検知、覚醒信号検出、意思決定のためのしきい値の選択である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T10:19:04Z) - Progress in artificial intelligence applications based on the
combination of self-driven sensors and deep learning [6.117706409613191]
Wang Zhong linと彼のチームは、マックスウェル変位電流を駆動力として、機械的刺激を直接電気信号に変換する三誘電体ナノジェネレータ(TENG)を発明した。
本稿では,優れた音声認識能力を有するTENGのインテリジェントな音響監視・認識システムについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T08:53:54Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:16:37Z) - EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient
Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T02:37:49Z) - PCBDet: An Efficient Deep Neural Network Object Detection Architecture
for Automatic PCB Component Detection on the Edge [48.7576911714538]
PCBDetは、最先端の推論スループットを提供するアテンションコンデンサネットワーク設計である。
他の最先端のアーキテクチャ設計に比べて優れたPCBコンポーネント検出性能を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T04:34:25Z) - A Robust and Explainable Data-Driven Anomaly Detection Approach For
Power Electronics [56.86150790999639]
本稿では,2つの異常検出・分類手法,すなわち行列プロファイルアルゴリズムと異常変換器を提案する。
行列プロファイルアルゴリズムは、ストリーミング時系列データにおけるリアルタイム異常を検出するための一般化可能なアプローチとして適している。
検知器の感度、リコール、検出精度を調整するために、一連のカスタムフィルタが作成され、追加される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-23T06:09:35Z) - EnsembleNTLDetect: An Intelligent Framework for Electricity Theft
Detection in Smart Grid [0.0]
本稿では,堅牢でスケーラブルな電気盗難検出フレームワークであるEnsembleNTLDetectを紹介する。
一連の効率的なデータ前処理技術と機械学習モデルを使って、電気盗難を正確に検出する。
Conditional Generative Adversarial Network (CTGAN) は、堅牢なトレーニングを保証するためにデータセットを増強するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-09T08:19:03Z) - Predicting Power Electronics Device Reliability under Extreme Conditions
with Machine Learning Algorithms [0.0]
我々は、デバイス信頼性を予測するために機械学習アルゴリズムを利用した。
モデルをトレーニングするために、私たちは10の異なるメーカーから224個の電源デバイスをテストしました。
我々は、グラディエント・ブースティングやLSTMエンコーダ・デコーダ・ネットワークなどの計算モデルにより、高精度で電源装置故障を予測できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T18:17:32Z) - Quantum Machine Learning for Power System Stability Assessment [7.146059733442307]
過渡安定性評価(tsa)は、今日の連系電力網の弾力性運用の基礎である。
低深度で表現性の高い量子ニューラルネットワークである量子TSA(qTSA)法を考案し,スケーラブルかつ効率的なデータ駆動過渡安定性予測を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-10T20:26:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。