독립성분분석법에 기반한 퍼지 신경회로망의 부분방전 패턴 분류기의 설계

Q: 이 논문에서 정의한 부분방전이란 무엇인가?

부분방전은 전계가 절연체의 국부 절연 내력을 초과하면서 발생하는 현상이다. 초기에는 문제가 작을 수 있으나, 손상 과정이 물질의 화학적 분해 및 침식을 야기하며, 검사하지 않고 방치하면 손상된 부분이 커져 결국 전기 파손의 위험을 초래한다. 각기 다른 특징 및 패턴을 가진 여러 종류가 존재한다.

Q: 부분방전 패턴 분류 시 독립성분분석법(ICA)과 주성분분석법(PCA) 중 어떤 전처리 방법이 더 효과적인가?

연구 결과, 부분방전 패턴 분류에 있어 독립성분분석법(ICA)이 주성분분석법(PCA)보다 전반적으로 편차가 적고 향상된 분류율을 나타낸다. 특히, 부분방전 데이터의 AMP 크기 설정을 최댓값으로 했을 때 ICA의 분류 성능이 더욱 우수하게 나타났다.

정병진; 김진율; 오성권

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정병진 (수원대학교) 김진율 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)

저널정보: 대한전기학회 정보 및 제어 논문집 대한전기학회 CICS´ 17 정보 및 제어 학술대회

발행연도: 2017.10

수록면: 142 - 143 (2page)

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본 논문은 독립성분분석에 기반 신경회로망의 부분방전 패턴 분류 및 비교를 제안한다. 부분방전 데이터는 보이드, 코로나, 표면, 슬롯 4 가지이다. 보편적으로 사용되는 전처리 주성분분석법(PCA)과 제안하는 독립성분분석법(ICA)를 사용하고 패턴 및 분류를 비교한다. 기본적으로 전반부의 입력층과 은 ... 전체 초록 보기

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