Zobrazeno 1 - 10
of 298
pro vyhledávání: '"Discrete wavelet packet transform"'
Autor:
Praveen Kumar Mishra, Anamika Yadav
Publikováno v:
e-Prime: Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, Vol 9, Iss , Pp 100729- (2024)
This article proposes a fault classification algorithm for a Thyristor Controlled Series Compensated (TCSC) long transmission line. Such type of line imposes issues related to reactance modulation, voltage inversion, current inversion and TCSC contro
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0e844a3778734300865533c2a1946637
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 8345-8361 (2023)
Accurate and automated anomaly detection in time series data sets has an increasingly important role in a wide range of applications. Inspired by coding in the cortical networks of the brain, here we introduce a novel approach for high performance re
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9d6565abaf4445febc746347e85575d7
Autor:
Masoud Ahmadipour, Muhammad Murtadha Othman, Rui Bo, Zainal Salam, Hussein Mohammed Ridha, Kamrul Hasan
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 8, Iss , Pp 4854-4870 (2022)
In this paper, an intelligent method for fault detection and classification for a microgrid (MG) was proposed. The idea was based on the combination of three computational tools: signal processing using the maximal overlap discrete wavelet packet tra
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6d9a3f825584da0944c20877fa2857d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Sensors, Vol 23, Iss 15, p 6904 (2023)
The vibration signals from rotating machinery are constantly mixed with other noises during the acquisition process, which has a negative impact on the accuracy of signal feature extraction. For vibration signals from rotating machinery, the conventi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cd88c3da51364331888d13632d8085d1
Autor:
Alan K. Karaev, Oksana S. Gorlova, Marina L. Sedova, Vadim V. Ponkratov, Nataliya S. Shmigol, Svetlana E. Demidova
Publikováno v:
Journal of Open Innovation: Technology, Market and Complexity, Vol 8, Iss 3, Pp 107- (2022)
ABSTRACT: Improving the accuracy of cash flow forecasting in the TSA is the key to fulfilling government payment obligations, minimizing the cost of maintaining the cash reserve, providing the absence of outstanding debt accumulation, and ensuring in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ece0c77ad6004a039a580dc4a9770250
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 50801-50813 (2020)
Fault early warning of equipment in nuclear power plant can effectively reduce unplanned forced shutdown and avoid significant safety accidents. This paper presents a Bayesian Long Short-Term Memory (LSTM) neural network method for fault early warnin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/167664a2131246fa9468066a7b4da880