報告書番号

W93012

タイトル（和文）

ニューラルネットワークを使用した部分放電パターンによる絶縁材料中の欠陥種類の識別－印加電圧の位相角が測定できない場合の対策－

タイトル（英文）

PARTIAL DISCHARGE PATTERN RECOGNITION USING NEURAL NETWORK -DEVELOPMENT OF STANDARDIZING TECHNIQUE FOR PHASE SHIFTED PATTERNS-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

本研究は，データ変換されたパターンをニューラルネットワークの入力とする新しいφ－ｑ－ｎパターン識別法を提案したものである。フーリエ変換の基本性質の一つである「時間軸上の推移定理」を応用することによって，任意に位相角移動されたφ－ｑ－ｎパターンから移動位相角の影響を受けない標準φ－ｑ－ｎパターンを作ることが出来た。この標準化技法を利用したニューラルネットワークは，位相角移動がないパターンだけでなく人為的に位相角移動されたパターンに対しても非常に優秀な認識能力を示した。今回開発した認識法は，電力機器の異常や劣化の診断の実用化において印加電圧の位相角が測定できない場合でも放電パターンを利用して欠陥種類を正しく識別できる手法と考えられる。

概要 （英文）

THIS RESEARCH DEVELOPED A NEURAL NETWORK ALGORITHM USING A STANDARDIZATION METHOD TO RECOGNIZE PHASE-SHIFTED PARTIAL DISCHARGE (PD) PATTERNS. SOME RESEARCH ON PD-PATTERN RECOGNITION APPLIED NEURAL NETWORKS TO A PHI-Q-N PATTERN COMPOSED OF PHASE ANGLE (PHI),DISCHARGE MAGNITUDE (Q) AND REPETITION RATE (N) OF PD PULSES. INFIELD MEASUREMENT OF PD PATTERNS,IT IS DIFFICULT TO OBTAIN DATA ON ABSOLUTE PHASE ANGLES OF PD PULSES. AS A CONSEQUENCE,A SIGNIFICANT SUBJECT IN APPLYING A NEURAL NETWORK ALGORITHM TO REAL SYSTEMS IS DEVELOPING A METHOD THAT CAN RECOGNIZE PHASE-SHIFTED PHI-Q-N PATTERNS. THEREFORE,WE ESTABLISHED A NEW METHOD TO CONVERT PHASE-SHIFTED PHI-Q-N PATTERNS TO STANDARDIZED PHI-Q-N PATTERNS. THE STANDARDIZED PHI-Q-N PATTERN IS OBTAINED USING FOURIER ANALYSIS AND WAS NOT INFLUENCED BY PHASE SHIFTING. AS A RESULT,THE RECOGNITION PERFORMANCE BY NEURAL NETWORKS OF PHASE-SHIFTED PHI-Q-N PATTERNS IS GREATLY IMPROVED BY THIS NEW STANDARDIZATION METHOD.

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