Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)
- 2008.07a
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- Pages.1891-1892
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- 2008
Genetically Optimized Design of Fuzzy Neural Networks for Partial Discharge Pattern Recognition
부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네트워크의 유전자적 최적 설계
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Park, Keon-Jun
(The University of Suwon)
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Kim, Hyun-Ki
(The University of Suwon)
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Oh, Sung-Kwun
(The University of Suwon)
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- Choi, Won (Daejin University) ;
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Kim, Jeong-Tae
(Daejin University)
- Published : 2008.07.16
Abstract
본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.
Keywords