Comparison of supervised classification ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
URL permanente :
Titre :
Comparison of supervised classification algorithms combined with feature extraction and selection: Application to a turbo-generator rotor fault detection
Auteur(s) :
bacchus, Alexandre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP]
LAGIS-SI
Biet, Mélisande [Auteur]
Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP]
Macaire, Ludovic [Auteur]
LAGIS-SI
Le Menach, Yvonnick [Auteur]
Laboratoire d'Électrotechnique et d'Électronique de Puissance (L2EP) - ULR 2697
Tounzi, Abdelmounaim [Auteur]
Laboratoire d'Électrotechnique et d'Électronique de Puissance (L2EP) - ULR 2697
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP]
LAGIS-SI
Biet, Mélisande [Auteur]
Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP]
Macaire, Ludovic [Auteur]
LAGIS-SI
Le Menach, Yvonnick [Auteur]
Laboratoire d'Électrotechnique et d'Électronique de Puissance (L2EP) - ULR 2697
Tounzi, Abdelmounaim [Auteur]
Laboratoire d'Électrotechnique et d'Électronique de Puissance (L2EP) - ULR 2697
Titre de la manifestation scientifique :
2013 9th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED)
Ville :
Valencia
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2013-08-27
Titre de l’ouvrage :
2013 9th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED)
Éditeur :
IEEE
Date de publication :
2013-10-24
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
The goal of this paper consists in applying pattern recognition methods to turbo-generators. Previous works have shown that a monitor, thanks to pattern recognition, is practical on asynchronous machines. This procedure ...
Lire la suite >The goal of this paper consists in applying pattern recognition methods to turbo-generators. Previous works have shown that a monitor, thanks to pattern recognition, is practical on asynchronous machines. This procedure has rarely taken advantage of these methods for turbogenerator. The statistical model has been obtained from harmonics extracted from flux probes and from stator current and voltage. For this purpose, the main way is to build a learning matrix to predict the functional state of a new measurement. Finally, three classifiers have been compared: k Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machines. The best classification result is obtained by Linear Discriminant Analysis combined with Factorial Discriminant Analysis achieving a score of 84.6%.Lire moins >
Lire la suite >The goal of this paper consists in applying pattern recognition methods to turbo-generators. Previous works have shown that a monitor, thanks to pattern recognition, is practical on asynchronous machines. This procedure has rarely taken advantage of these methods for turbogenerator. The statistical model has been obtained from harmonics extracted from flux probes and from stator current and voltage. For this purpose, the main way is to build a learning matrix to predict the functional state of a new measurement. Finally, three classifiers have been compared: k Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machines. The best classification result is obtained by Linear Discriminant Analysis combined with Factorial Discriminant Analysis achieving a score of 84.6%.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Équipe(s) de recherche :
Équipe Outils et Méthodes Numériques
Date de dépôt :
2020-05-15T13:20:55Z
2022-03-08T11:25:13Z
2022-03-08T11:27:03Z
2022-03-08T11:25:13Z
2022-03-08T11:27:03Z