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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Gi-Woo Jeong (SANGSIN BRAKE) Sung-Wook Kim (Silla University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
176 - 185 (10page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.2.176

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본 논문에서는 가스 절연 구조에서 로고우스키형 부분방전 센서를 사용하여 인공 신경망 기반의 파티클 재질을 판별하였다. 부분방전을 모의하기 위해 자유입자에 의한 부분방전 전극계를 설계 및 제작하였고, 전극계 내부에는 친환경 절연가스인 g3 가스를 0.1~0.5 MPa 압력으로 충진하였다. 파티클 재질은 가스 절연 구조의 중심도체와 외함에서 사용하는 알루미늄, 스테인리스강, 구리, 철을 사용하였고, 부분방전 신호 측정을 위해 평면 구조의 PCB기반 로고우시키형 부분방전 센서를 제작하였다. 부분방전 특성 분석을 위해 방전개시 전압과 방전소멸 전압을 확인하였고, 파티클 재질을 판별하기 위해 5가지의 부분방전 파라미터를 추출하여 역전파 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과로부터 역전파 알고리즘에 의한 재질 판별 정확도는 80% 이상인 것을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. Rogowski-type PD sensor for PD Detection
Ⅲ. EXPERIMENT AND METHOD
Ⅳ. RESULT AND DISCUSSION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES

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