최적 Type-2 퍼지신경회로망 설계와 응용

김길성; 안인석; 오성권

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김길성 (수원대학교) 안인석 (위덕대학교) 오성권 (수원대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제8호

발행연도: 2009.8

수록면: 1,615 - 1,623 (9page)

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In order to develop reliable on-site partial discharge (PD) pattern recognition algorithm, we introduce Type-2 Fuzzy Neural Networks (T2FNNs) optimized by means of Particle Swarm Optimization(PSO). T2FNNs exploit Type-2 fuzzy sets which have a characteristic of robustness in the diverse area of intelligence systems. Considering the on-site situation where it is not easy to obtain voltage phases to be used for PRPDA (Phase Resolved Partial Discharge Analysis), the PD data sets measured in the laboratory were artificially changed into data sets with shifted voltage phases and added noise in order to test the proposed algorithm. Also, the results obtained by the proposed algorithm were compared with that of conventional Neural Networks(NNs) as well as the existing Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs). The T2FNNs proposed in this study were appeared to have better performance when compared to conventional NNs and RBFNNs.

#Pattern Recognition #Partial Discharge #Dielectric Degradation #Type-2 Fuzzy Logic Systems #Type-2 FuzzyNeural Networks #Particle Swarm Optimization #PRPDA

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - H.G.Kranz / 1993 / Diagnosis of Partial Discharge Signals using Neural Networks and Minimum Distance Classification / IEEE Trans. Electr. Insul. 28 : 1016 ~ 1024

2. [학술지(정기간행물)] - E. Gulski / 1993 / Neural Networks as a Tool for Recognition of Partial Discharges / IEEE Trans. Electr. Insul. 28 : 984 ~ 1001

3. [학술지(정기간행물)] - A. A. Mazroua / 1993 / PD Pattern Recognition with Neural Networks using the Multilayer Perceptron Technique / IEEE Trans. Electr. Insul. 28 : 1082 ~ 1089

4. [학술지(정기간행물)] - R. Candela / 2000 / PD recognition by means of statistical and fractal parameters and a neural network / IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 7 (1) : 87 ~ 94

5. [학술지(정기간행물)] - M. M. A. Salama / 2002 / Determination of neural-network topology for partial discharge pulse pattern recognition / IEEE Trans. Neural Netw. 13 (2) : 446 ~ 456

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