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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
朴建俊 (수원대학교) 金吉成 (수원대학교) 吳聖權 (수원대학교) 崔源 (대진대학교) 金正泰 (대진대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제57권 제12호
발행연도
2008.12
수록면
2,313 - 2,321 (9page)

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In order to develop reliable on-site partial discharge(PD) pattern recognition algorithm, the fuzzy neural network based on fuzzy set (FNN) and the polynomial network pattern classifier based on fuzzy Inference (PNC) were investigated and designed. Using PD data measured from laboratory defect models, these algorithms were learned and tested. Considering on-site situation where it is not easy to obtain voltage phases in PRPDA(Phase Resolved Partial Discharge Analysis), the measured PD data were artificially changed with shifted voltage phases for the test of the proposed algorithms. As input vectors of the algorithms, PRPD data themselves were adopted instead of using statistical parameters such as skewness and kurtotis, to improve uncertainty of statistical parameters, even though the number of input vectors were considerably increased. Also, results of the proposed neuro-fuzzy algorithms were compared with that of conventional BP-NN (Back Propagation Neural Networks) algorithm using the same data. The FNN and PNC algorithms proposed in this study were appeared to have better performance than BP-NN algorithm.

목차

Abstract
1. 서론
2. 부분방전 측정 및 데이터 구축
3. 부분방전 패턴인식 시스템
4. 부분방전 패턴 인식 실험
5. 결론
감사의 글
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