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표제지
목차
I. 서론 9
1. 연구배경 및 목적 9
2. 연구내용 및 절차 12
II. 부분방전 선행조사와 데이터 취득 과정 14
1. 부분방전 선행연구 14
가. 부분방전 종류 15
2. 부분방전 데이터 구축 16
가. Epoxy Mica Coupling sensor 16
나. PRPDA(Phase Radial Partial Discharge Analysis) 17
다. 부분방전 구축과 시스템 개념 18
III. 퍼지 신경회로망 20
1. RBF 신경망의 구조 및 학습 21
2. 퍼지 신경회로망의 구조 24
3. 퍼지 신경회로망의 학습 27
가. Independent Component Analysis 27
나. K-means Clustering 30
다. Newton's method을 이용한 비선형 최소자승법 33
라. L2 Regularization 36
4. 퍼지 신경회로망의 설계과정 39
IV. 실험 및 결과고찰 41
1. 부분방전 모의실험과 패턴 및 특징 비교 42
가. 슬롯을 이용한 부분방전 유도 42
나. 특징데이터의 패턴 및 분석 43
2. 실험 및 평가 방법 47
3. 부분방전 데이터 49
V. 결론 63
참고문헌 65
ABSTRACT 68
〈표 4-1〉 비교 모델의 구조 및 학습 방법 48
〈표 4-2〉 실험에 사용되는 데이터들에 대한 정보 49
〈표 4-3〉 최댓값 데이터의 패턴 분류율 비교 50
〈표 4-4〉 최댓값 데이터에 대한 각 fcv의 패턴 분류율 51
〈표 4-5〉 최댓값 데이터의 분류기 실험 결과 53
〈표 4-6〉 평균값 데이터의 패턴 분류율 비교 54
〈표 4-7〉 평균값 데이터에 대한 각 fcv의 패턴 분류율 55
〈표 4-8〉 평균값 데이터의 분류기 실험 결과 57
〈표 4-9〉 중간값 데이터의 패턴 분류율 비교 58
〈표 4-10〉 중간값 데이터에 대한 각 fcv의 패턴 분류율 59
〈표 4-11〉 중간값 데이터의 분류기 실험 결과 61
〈표 4-12〉 데이터 별 제안된 분류기와 기존 분류기의 최종 비교 62
〈그림 2-1〉 제안된 EMC 센서 16
〈그림 2-2〉 부분방전 집적 17
〈그림 2-3〉 부분방전 측정시스템의 개념도 19
〈그림 3-1〉 일반적인 RBF 신경망 구조 21
〈그림 3-2〉 실험 측정치 곡선 23
〈그림 3-3〉 K-means Clustering 기반 퍼지 신경회로망의 구조 24
〈그림 3-4〉 독립성분 분석법의 예 29
〈그림 3-5〉 K-means 클러스터링 과정 31
〈그림 3-6〉 데이터 학습하는 모델링 과정 36
〈그림 4-1〉 부분방전 분류 시스템의 과정 41
〈그림 4-2〉 각각의 방전 시료 및 모의실험 42
〈그림 4-3〉 최댓값 데이터 패턴 44
〈그림 4-4〉 평균값 데이터 패턴 45
〈그림 4-5〉 중간값 데이터 패턴 46
〈그림 4-6〉 최댓값 데이터의 L2 Regularization 적용에 의한... 52
〈그림 4-7〉 평균값 데이터의 L2 Regularization 적용에 의한... 56
〈그림 4-8〉 중간값 데이터의 L2 Regularization 적용에 의한... 60
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