シリーズ アークとは何ですか？
Series Arc シリーズ アーク - Series arc is prone to cause fire accidents, but its occurrences induced by different load types and connections make the detection challengeable. [1] Considering that other state-of-the-art compact networks present complex directed acyclic graphs, a series architecture proposes an advantage in customizability. [2] In this paper, a mathematical modeling of the vibrations observed at the level of the electromechanical coupling between the internal combustion engine and the generator in the series architecture of HEVs, named (SHEVs), is established using the Lagrangian theory. [3] Its in-series architecture allows damping to be introduced to the critical mode of the thin-walled part without any direct contact in the machining area and enables a more universal clamping. [4] Series Arc is one of the electrical fault types in a low voltage power system. [5] A realistic case study was done to obtain the arc current under parallel and series arcs. [6] We also compare the performance of these two proposed architectures with a series architecture. [7] In particular, it was demonstrated in the technical literature how series architecture can be more efficient, compared to parallel one, if supercapacitors are used as storage system. [8] MethodsIn this study we compare the performance of two CNNs with Direct Acyclic Graph (DAG) architecture and one CNN with a series architecture for breast lesion segmentation in US images. [9] The storage system plays a key role in this scenario, in particular high power permeable storage systems as supercapacitors enable the series architecture to be applied on medium size car obtaining energy saving higher than the ones achievable thanks to standard parallel architectures. [10] This paper aims to show the potentials of the series architecture, thanks to the latest electrical improvements especially in storage systems and power electronics. [11] Series arcs in dc power systems can occur if energized wires split, or load connections become relaxed. [12]直列アークは火災事故を引き起こす傾向がありますが、さまざまな負荷タイプと接続によって引き起こされるその発生は、検出を困難にします。 [1] 他の最先端のコンパクトネットワークが複雑な有向非巡回グラフを提示することを考慮すると、直列アーキテクチャはカスタマイズ性の利点を提案します。 [2] この論文では、ラグランジュ理論を使用して、HEVの直列アーキテクチャ（SHEV）の内燃機関と発電機の間の電気機械的結合のレベルで観察される振動の数学的モデリングを確立します。 [3] その直列アーキテクチャにより、機械加工領域に直接接触することなく、薄肉部品のクリティカルモードにダンピングを導入でき、より普遍的なクランプが可能になります。 [4] シリーズアークは、低電圧電力システムの電気的障害タイプの1つです。 [5] 平行アークと直列アークの下でアーク電流を取得するために、現実的なケーススタディが行われました。 [6] また、これら 2 つの提案されたアーキテクチャのパフォーマンスをシリーズ アーキテクチャと比較します。 [7] 特に、技術文献では、スーパーキャパシタをストレージ システムとして使用する場合、並列アーキテクチャと比較して、直列アーキテクチャがどのように効率的であるかが実証されています。 [8] MethodsIn この研究では、米国画像の乳房病変セグメンテーションについて、直接非巡回グラフ (DAG) アーキテクチャを使用した 2 つの CNN とシリーズ アーキテクチャを使用した 1 つの CNN のパフォーマンスを比較します。 [9] このシナリオでは、蓄電システムが重要な役割を果たします。特に、スーパーキャパシタが中型車に直列アーキテクチャを適用できるようにする高電力透過型蓄電システムでは、標準的な並列アーキテクチャのおかげで達成可能なものよりも高いエネルギー節約が得られます。 [10] この論文は、特に蓄電システムとパワーエレクトロニクスにおける最新の電気的改善のおかげで、直列アーキテクチャの可能性を示すことを目的としています。 [11] DC 電源システムの直列アークは、通電中のワイヤが分割されたり、負荷接続が緩んだりすると発生する可能性があります。 [12]
Time Series Arc 時系列アーク
Landsat time series archived satellite datasets are used for analysis. [1] Much of this data takes the form of time series, and in response, there has been increasing interest in the creation of time series archives in the last decade, along with the development and deployment of novel analysis methods to process the data. [2] We test the performance of LE-DTW on a wide range of real-world problems from the UCR time series archive for TSC. [3] We demonstrate its clustering performance on a subset of UCR Time Series Archive datasets. [4] We examine our proposed method through a set of experiments running on the domain-agnostic TSC benchmark datasets from the UCR Time Series Archive. [5] The experiments on this novel representational structures are performed on UCR-2018 time series archive which contains 128 datasets. [6] We validate the performance on 85 datasets from the University of California Riverside (UCR) univariate time series archive. [7] We evaluate the method on all 85 datasets in the 2015 UCR Time Series Archive with a deep convolutional neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN). [8] The efficacy of Blend-Res2Net is demonstrated by a series of ablation experiments over publicly available benchmark time series archive- UCR. [9] Our experiments are conducted on datasets from the recently expanded UCR time series archive. [10] In recent years, the Matrix Profile has emerged as a promising approach to allow data mining on large time series archives. [11] We evaluate the proposed algorithm extensively on all 85 datasets from the well-known UCR time series archive, and compare with the state-of-the-art approaches with statistical analysis. [12] Therefore, in this paper, the accuracies of some classical distance measures in simulation model validation are tested and evaluated on the latest UCR time series archive. [13] The UCR time series archive–introduced in 2002, has become an important resource in the time series data mining community, with at least one thousand published papers making use of at least one data set from the archive. [14] The UCR time series archive has played a significant role in challenging and guiding the development of new learners for time series classification. [15] We have used the UCR (University of California Riverside) Time Series Archive with 128 timeseries datasets containing over 191,177 rows of data totaling 76,453,742 numbers. [16]Landsat時系列アーカイブ衛星データセットが分析に使用されます。 [1] このデータの多くは時系列の形式を取り、それに応じて、データを処理するための新しい分析方法の開発と展開とともに、過去10年間に時系列アーカイブの作成への関心が高まっています。 [2] TSCのUCR時系列アーカイブから、さまざまな現実の問題でLE-DTWのパフォーマンスをテストします。 [3] UCR時系列アーカイブデータセットのサブセットでのクラスタリングパフォーマンスを示します。 [4] UCR時系列アーカイブからのドメインに依存しないTSCベンチマークデータセットで実行される一連の実験を通じて、提案された方法を検証します。 [5] この新しい表現構造の実験は、128個のデータセットを含むUCR-2018時系列アーカイブで実行されます。 [6] カリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）の単変量時系列アーカイブからの85のデータセットのパフォーマンスを検証します。 [7] ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用して、2015UCR時系列アーカイブの85個のデータセットすべてでこの方法を評価します。 [8] Blend-Res2Netの有効性は、公開されているベンチマーク時系列アーカイブ-UCRに対する一連のアブレーション実験によって実証されています。 [9] 私たちの実験は、最近拡張された UCR 時系列アーカイブのデータセットに対して行われました。 [10] 近年、Matrix Profile は、大規模な時系列アーカイブのデータ マイニングを可能にする有望なアプローチとして浮上しています。 [11] よく知られている UCR 時系列アーカイブからの 85 個のデータセットすべてで提案されたアルゴリズムを広範囲に評価し、統計分析を使用した最先端のアプローチと比較します。 [12] したがって、この論文では、シミュレーションモデルの検証におけるいくつかの古典的な距離測定の精度がテストされ、最新のUCR時系列アーカイブで評価されます。 [13] 2002 年に導入された UCR 時系列アーカイブは、時系列データ マイニング コミュニティの重要なリソースとなり、少なくとも 1,000 件の論文がアーカイブの少なくとも 1 つのデータ セットを利用しています。 [14] UCR 時系列アーカイブは、時系列分類の新しい学習者の育成に挑戦し、導く上で重要な役割を果たしてきました。 [15] UCR (University of California Riverside) 時系列アーカイブを使用し、合計 76,453,742 の数値である 191,177 行を超えるデータを含む 128 の時系列データセットを使用しました。 [16]
Dc Series Arc
This paper proposes a DC series arc detection algorithm in a photovoltaic (PV) system using an adaptive moving average (AMA). [1] Without zero-crossings, dc series arc faults result in much more serious safety threats. [2] In addition, in-line dc series arc faults are also a potential threat that must be detected and localized to reduce fire hazards. [3] It has been known that in PV system the dc series arc fault is more difficult to be detected than the parallel arc fault. [4]この論文は、適応移動平均（AMA）を使用する太陽光発電（PV）システムにおけるDCシリーズアーク検出アルゴリズムを提案します。 [1] ゼロ交差がなければ、直流直列アーク故障は、より深刻な安全上の脅威をもたらします。 [2] さらに、インライン DC 直列アーク障害も潜在的な脅威であり、火災の危険を軽減するために検出して局所化する必要があります。 [3] PV システムでは、直流直列アーク故障は並列アーク故障よりも検出が難しいことが知られています。 [4]
Residential Series Arc
The wide variety of arc faults induced by different load types renders residential series arc fault detection complicated and challenging. [1] The variety of arc fault induced by different load types makes residential series arc fault detection complicated and challengeable. [2]さまざまな負荷タイプによって引き起こされる多種多様なアーク障害により、住宅用シリーズのアーク障害の検出は複雑で困難になります。 [1] さまざまな負荷タイプによって引き起こされるさまざまなアーク障害により、住宅用直列アーク障害の検出が複雑で困難になります。 [2]
series arc fault 直列アーク故障
Series arc faults introduce singularities in the current signal and changes over time. [1] This work presents an experimental study focused on the characterization of series arc faults in direct current (DC) photovoltaic (PV) systems. [2] The wide variety of arc faults induced by different load types renders residential series arc fault detection complicated and challenging. [3] Series arc fault (SAF) has severe impacts on the safety of dc power supply systems. [4] Series arc fault is widely concerned in DC distribution system, as they could introduce transient electromagnetic interference to nearby equipment and cause serious system failure to electrical system and signalling system. [5] Series arc fault (SAF) is one of the most harmful faults during the operation of photovoltaic (PV) systems. [6] However, the difficulty in detecting and localizing a high-impedance series arc fault presents, a major challenge slowing the wider deployment of dc networks/microgrids. [7] The detection method of series arc fault in photovoltaic systems is investigated here. [8] However, series arc faults that establish current paths in the air between conductors introduce arc impedance to the system. [9] This paper presents a method for the detection of series arc faults in electrical circuits, which has been developed starting from the recurrence quantification plots that allow to quantify the periodic behavior of time-series and to analyze the recurrences of a dynamical system presented by its phase space trajectory. [10] A series arc fault and devices intended to clear it are investigated. [11] This paper presents a location algorithm for series arc fault in a low-voltage indoor power line in an AC 230 V 50 Hz home network. [12] Series arc fault is one of the important causes of electrical fire in industrial and mining enterprises. [13] This article presents a new method for effective detection of ac series arc fault (AF) (SAF) and extraction of SAF characteristics in residential buildings, which addresses the challenges with conventional current detection methods in discriminating arcing and nonarcing current due to their similarity. [14] Measurement results show that all series arc faults are successfully detected. [15] So it is possible for series arc fault detectors to be free from the masking loads and distinguish between the arcing and the nonarcing clearly. [16] A series arc fault simulation experiment system was built, and resistive, inductive, and non-linear load and high-power shielding load experiments were carried out. [17] Series arc fault is not easy to detect that may cause damage on the solar PV arrays as well as the load side. [18] Owing to the shortcomings of existing series arc fault detection methods, based on a summary of arc volt–ampere characteristics, the change rule of the line current and the relationship between the voltage and current are deeply analyzed and theoretically explained under different loads when series arc faults occur. [19] This paper considers series arc faults within the context of conducted emissions in the 2—150 kHz frequency range. [20] The variety of arc fault induced by different load types makes residential series arc fault detection complicated and challengeable. [21] Without zero-crossings, dc series arc faults result in much more serious safety threats. [22] A fast fourier transform (FFT) and artificial neural network (ANN) were used and explained on this paper, for detect series arc fault on home voltage line. [23] When a series arc fault occurs in indoor power distribution system, current value of circuit is often less than the threshold of the circuit breaker, but the temperature of arc combustion can be as high as thousands of degrees, which can lead to electrical fire. [24] The increasing household loads make series arc faults more complex, which are difficult to be detected by traditional circuit breakers and lead to the frequent occurrence of residential fire accidents. [25] The power supply quality and power supply safety of a low-voltage residential power distribution system is seriously affected by the occurrence of series arc faults. [26] Series arc fault can occur in domestic electrical networks and lead to fire accidents. [27] In addition, in-line dc series arc faults are also a potential threat that must be detected and localized to reduce fire hazards. [28] When a series arc fault occurs, the current value of circuit is often less than the threshold of the circuit breaker. [29] It has been known that in PV system the dc series arc fault is more difficult to be detected than the parallel arc fault. [30] In this paper, PV series arc faults are conducted in different grid-connected PV systems through the designed experimental platform firstly. [31] In the photovoltaic (PV) system, the electrical characterization of series arc faults would be inevitably interfered by power electronic equipment. [32] Series arc fault detection in a dc system is a challenging task due to the randomness of arc discharge and the dynamic behavior dependence on the system current level. [33] To solve the aforementioned problems, a series arc fault detection method based on steady patterns of the frequency domain is proposed. [34] In order to solve the problem of randomness, diversity, the concealment of series arc faults and to improve the detection accuracy, a novel arc fault detection method integrated random forest (RF), improved multi-scale permutation entropy (IMPE) and wavelet packet transform (WPT) are designed. [35] At present, the detection methods on series arc faults are mainly based on the current of the main circuit, which probably results in misjudgment because of the singularity of the normal working current in a nonlinear load. [36]直列アーク障害は、電流信号に特異点を導入し、時間の経過とともに変化します。 [1] この作業は、直流（DC）太陽光発電（PV）システムの直列アーク障害の特性評価に焦点を当てた実験的研究を示しています。 [2] さまざまな負荷タイプによって引き起こされる多種多様なアーク障害により、住宅用シリーズのアーク障害の検出は複雑で困難になります。 [3] 直列アーク障害（SAF）は、DC電源システムの安全性に深刻な影響を及ぼします。 [4] 直列アーク障害は、近くの機器に一時的な電磁干渉を引き起こし、電気システムと信号システムに深刻なシステム障害を引き起こす可能性があるため、DC配電システムで広く懸念されています。 [5] 直列アーク障害（SAF）は、太陽光発電（PV）システムの運用中に最も有害な障害の1つです。 [6] ただし、高インピーダンスの直列アーク障害を検出して特定することは困難であり、DCネットワーク/マイクログリッドのより広範な展開を遅らせる大きな課題です。 [7] ここでは、太陽光発電システムにおける直列アーク障害の検出方法を調査します。 [8] ただし、導体間の空気中に電流経路を確立する直列アーク障害は、システムにアークインピーダンスを導入します。 [9] この論文は、時系列の周期的挙動を定量化し、その位相によって提示される動的システムの再発を分析することを可能にする再発定量化プロットから始めて開発された、電気回路における直列アーク故障の検出方法を提示します。空間軌道。 [10] 一連のアーク障害とそれをクリアすることを目的としたデバイスが調査されます。 [11] このホワイトペーパーでは、AC 230 V50Hzホームネットワークの低電圧屋内電力線における直列アーク障害の位置特定アルゴリズムについて説明します。 [12] 直列アーク障害は、産業および鉱業企業における電気火災の重要な原因の1つです。 [13] この記事では、AC直列アーク障害（AF）（SAF）を効果的に検出し、住宅のSAF特性を抽出するための新しい方法を紹介します。これは、類似性のためにアーク電流と非アーク電流を区別する従来の電流検出方法の課題に対処します。 [14] 測定結果は、すべての直列アーク障害が正常に検出されたことを示しています。 [15] したがって、直列アーク故障検出器をマスキング負荷から解放し、アーク放電と非アーク放電を明確に区別することが可能です。 [16] 直列アーク故障シミュレーション実験システムを構築し、抵抗負荷、誘導負荷、非線形負荷および高出力シールド負荷の実験を実施しました。 [17] 直列アーク障害は検出が容易ではなく、太陽光発電アレイや負荷側に損傷を与える可能性があります。 [18] 既存の直列アーク故障検出方法の欠点により、アーク電圧-アンペア特性の要約に基づいて、線電流の変化規則と電圧と電流の関係を深く分析し、直列アーク時のさまざまな負荷の下で理論的に説明します。障害が発生します。 [19] このホワイト ペーパーでは、2 ～ 150 kHz の周波数範囲での伝導性エミッションのコンテキスト内での直列アーク障害について考察します。 [20] さまざまな負荷タイプによって引き起こされるさまざまなアーク障害により、住宅用直列アーク障害の検出が複雑で困難になります。 [21] ゼロ交差がなければ、直流直列アーク故障は、より深刻な安全上の脅威をもたらします。 [22] 高速フーリエ変換 (FFT) と人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用し、家庭用電圧ラインの直列アーク故障を検出するために、この論文で説明しました。 [23] 屋内配電システムで直列アーク障害が発生した場合、回路の電流値は多くの場合、回路ブレーカーのしきい値よりも低くなりますが、アーク燃焼の温度は数千度にもなり、電気火災につながる可能性があります。 [24] 家庭用負荷の増加により、従来のサーキットブレーカでは検出が困難な直列アーク障害がより複雑になり、住宅火災事故が頻繁に発生しています。 [25] 低電圧住宅用配電システムの電源品質と電源の安全性は、直列アーク障害の発生によって深刻な影響を受けます。 [26] 直列アーク障害は、家庭の電気ネットワークで発生し、火災事故につながる可能性があります。 [27] さらに、インライン DC 直列アーク障害も潜在的な脅威であり、火災の危険を軽減するために検出して局所化する必要があります。 [28] 直列アーク故障が発生すると、回路の電流値は多くの場合、回路ブレーカーのしきい値よりも低くなります。 [29] PV システムでは、直流直列アーク故障は並列アーク故障よりも検出が難しいことが知られています。 [30] 本論文では,PVシリーズアーク故障は,最初に設計された実験プラットフォームを通して異なるグリッド接続PVシステムで行われた。 [31] 太陽光発電 (PV) システムでは、直列アーク障害の電気的特性評価は、パワー エレクトロニクス機器によって必然的に妨害されます。 [32] 直流システムにおける直列アーク故障の検出は、アーク放電のランダム性と動的挙動がシステム電流レベルに依存するため、困難な作業です。 [33] 前述の問題を解決するために、周波数領域の定常パターンに基づく直列アーク故障検出方法が提案されています。 [34] ランダム性、多様性、一連のアーク故障の隠蔽の問題を解決し、検出精度を向上させるために、ランダム フォレスト (RF)、改良されたマルチスケール順列エントロピー (IMPE)、およびウェーブレット パケット変換を統合した新しいアーク故障検出方法(WPT) が設計されています。 [35] 現在、直列アーク故障の検出方法は、主に主回路の電流に基づいており、非線形負荷での通常の動作電流の特異性のために、おそらく誤判定につながる可能性があります。 [36]
series arc test
However, there is no current requirement for a minimal arcing persistency during a standard series arc test, neither a clear guideline on how to measure the arcing temporal persistency and confirm the test yielded a successful series arc fault. [1] During the test of the operating characteristics for AFDDs, it is found that the success rate during the series arc test is low, and the point contact arc generator could not produce the arcing time that meets the requirements of the national standard. [2]ただし、標準的な直列アーク テスト中の最小限のアーク持続性に対する現在の要件はなく、アークの一時的な持続性を測定し、テストが正常な直列アーク障害をもたらしたことを確認する方法に関する明確なガイドラインもありません。 [1] AFDD の動作特性のテスト中に、直列アーク テスト中の成功率が低く、点接触アーク発生器が国家規格の要件を満たすアーク時間を生成できないことがわかりました。 [2]