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      신경회로망과 Classifier를 이용한 부분방전패턴의 인식 = Recognition of Partial Discharge Patterns using Classifiers and the Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A76101319

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      In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between two operator vectors. PD signals were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method Ⅱ electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patterns similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.
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      In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between two operator vectors. PD signal...

      In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between two operator vectors. PD signals were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method Ⅱ electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patterns similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 실험과 부분방전패턴
      • 3. 특징량 추출
      • 4. 신경회로망
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 실험과 부분방전패턴
      • 3. 특징량 추출
      • 4. 신경회로망
      • 5. 연산자벡터를 이용한 패턴분류
      • 6. 결론
      • 참고문헌
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