Automatic Diagnosis of Microgrid Networks’ Power Device Faults Based on Stacked Denoising Autoencoders and Adaptive Affinity Propagation Clustering
المؤلفون المشاركون
Xu, Fan
Shu, Xin
Zhang, Xiaodi
Fan, Bo
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-24، 24ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a model based on stacked denoising autoencoders (SDAEs) in deep learning and adaptive affinity propagation (adAP) for bearing fault diagnosis automatically.
First, SDAEs are used to extract potential fault features and directly reduce their high dimension to 3.
To prove that the feature extraction capability of SDAEs is better than stacked autoencoders (SAEs), principal component analysis (PCA) is employed to compare and reduce their dimension to 3, except for the final hidden layer.
Hence, the extracted 3-dimensional features are chosen as the input for adAP cluster models.
Compared with other traditional cluster methods, such as the Fuzzy C-mean (FCM), Gustafson–Kessel (GK), Gath–Geva (GG), and affinity propagation (AP), clustering algorithms can identify fault samples without cluster center number selection.
However, AP needs to set two key parameters depending on manual experience—the damping factor and the bias parameter—before its calculation.
To overcome this drawback, adAP is introduced in this paper.
The adAP clustering algorithm can find the available parameters according to the fitness function automatic.
Finally, the experimental results prove that SDAEs with adAP are better than other models, including SDAE-FCM/GK/GG according to the cluster assess index (Silhouette) and the classification error rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Fan& Shu, Xin& Zhang, Xiaodi& Fan, Bo. 2020. Automatic Diagnosis of Microgrid Networks’ Power Device Faults Based on Stacked Denoising Autoencoders and Adaptive Affinity Propagation Clustering. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144366
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Fan…[et al.]. Automatic Diagnosis of Microgrid Networks’ Power Device Faults Based on Stacked Denoising Autoencoders and Adaptive Affinity Propagation Clustering. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144366
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Fan& Shu, Xin& Zhang, Xiaodi& Fan, Bo. Automatic Diagnosis of Microgrid Networks’ Power Device Faults Based on Stacked Denoising Autoencoders and Adaptive Affinity Propagation Clustering. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144366
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144366
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر