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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 457 - 464 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.6.457
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본 연구에서는 Phase-Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) 기반 선택 방법, 전처리 기법과 최적화된 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 기반 방사형 기저 함수 신경망(RBFNN) 패턴 분류기로 구성된 통합 네트워크 구조를 통한 새로운 설계방법론을 제안한다. 부분 방전을 분류하기 위한 기존 PRPDA 처리는 최댓값, 중간값 또는 평균값과 같은 데이터 세트의 서로 다른 신호 크기에 대한 세 가지 신호처리 방법을 통해 수행된다. 제안된 PRPDA 기반 선택 방법은 부분 방전 특성 패턴으로 구성된 데이터 세트를 통해 세 가지 PRPDA 방법 중 가장 뛰어난 패턴 분류 성능을 보이는 방법을 선택하기 위해 사용한다. 전처리 기법의 비교연구로, 주성분 분석법(PCA), 선형판별 분석법(LDA)과 hybrid PCA 세 종류의 전처리 기법을 비교함으로써 hybrid PCA의 우수성을 입증하였다. 출력 성능 개선을 위해, FCM 기반 RBFNN 부분 방전 패턴 분류기는 PSO를 통해서 최적화된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. PRPDA 기반 선택 방법
3. 차원축소 알고리즘의 비교
4. 최적화된 패턴 분류기의 구조
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
W. Gao, D. Ding, W. Liu and X. Huang “Analysis of the intrinsic characteristics of the partial discharge induced by typical defects in GIS,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 20, no. 3, pp. 782-790,
Byeong-jin Jeong and Sung-Kwun Oh “Design of Partial Discharge Pattern Classifier Based on Independent Component Analysis and Liner Discriminant Analysis Using Differential Evolution,” Journal of Korean Institute of lnteligent Systems, vol. 28, no. 4, pp. 335-342,
Jun-Yong Park and Sung-Kwun Oh “A Comparative Study on CNN-Based Pattern Classifier through Partial Discharge Data Processing Methods,” The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 70, no. 3, pp. 515-525,
Sang-Beom Park, Sung-Kwun Oh and Woo-Zin Choi “Design of RBFNN Classifier Using Hybrid PCA Preprocessing and Its Application to Sorting of Black Plastic Wastes,” Proceedings of The 18th Conference on Information and Control Symposium, Yeosu, Republic of Korea, pp. 89-90, Oct., 2018.
M. M. Noel “A new gradient based particle swarm optimization algorithms for accurate computation of global minimum,” Applied Soft Computing, vol. 12, no. 1, pp. 353-359,
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