• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.1 s.94
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• pp.141-149
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• 1999

어느 한 계가 양수의 발산지수(Lyapunov exponent)를 가질 때 이 계는 카오스계로 분류되며 그 동특성은 예측이 불가능해 진다. 감쇠 기계계(소산계)에서는 위상공간(phase space)의 초기 부피가 시간에 따라 수축한다. 발산 지수들의 합은 음수이며 그 기계계의 감쇠와 관련되며, 따라서 발산지수들의 합은 감쇠의 변화를 감시하는데 사용되어질 수 있다. 그러나 그 감쇠변화를 감시하기 위해서는 발산지수를 계산하는데 사용하는 신호(data) 부분(segment)이 짧아야 한다. 이는 문제점을 야기시키는데 그 이유는 발산지수가 아주 많은 양의 발산률(divergence rate)의 평균으로서 구해지기 때문이다. 이 문제를 극복하기 위해서, 본 저자는 '순간발산지수(Instantaneous Lyapunov Exponent)'를 도입하였으며, 이 순간발산지수들의 합이 어떻게 기계계의 감쇠와 관련되어지는 가에 대하여 기술하였다. 미분방적식과 시계열(time series)을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션은 '순간발산지수들의 합'의 중요성을 입증하였다. 그러나 시계열(또는 실험신호)로 부터의 정확한 순간발산지수를 측정하기는 매우 힘들기 때문에 '부분발산지수(Short term averaged Lyapunov Exponent)'를 또한 도입하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2002.07b
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• pp.939-944
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• 2002

PD phenomena can be regarded as a deterministic dynamical process where PD should be occurred if the local electric field be reached to be sufficiently high. And thus, its mathematical model can be described by either difference equations or differential equations using several state variables obtained from the time sequential measured data of PD signals. These variables can provide rich and complex behavior of detectable time series, for which Chaos theory can be employed. In this respect, a new PD pattern recognition method is proposed and named as 'Chaotic Analysis of Partial Discharges (CAPD)' for this work. For this purpose, six types of specimen are designed and made as the models of the possible defects that may cause sudden failures of the underground power transmission cables under service, and partial discharge signals, generated from those samples, are detected and then analyzed by means of CAPD. Throughout the work, qualitative and quantitative properties related to the PD signals from different defects are analyzed by use of attractor in phase space, information dimensions ($D_0$ and D2), Lyapunov exponents and K-S entropy as well. Based on these results, it could be pointed out that the nature of defect seems to be identified more distinctively when the CAPD is combined with traditional statistical method such as PRPDA. Furthermore, the relationship between PD magnitude and the occurrence timing is investigated with a view to simulating PD phenomena.