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J-GLOBAL ID:201802215202642906   整理番号:18A0845351

非サブサンプル化カンターレット変換領域におけるPD画像に基づくDCケーブル特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

DC cable feature extraction based on the PD image in the non-subsampled contourlet transform domain
著者 (6件):
資料名:
巻: 25  号:ページ: 533-540  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0578A  ISSN: 1070-9878  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,非サブサンプルカンターレット変換(NSCT)に基づく直流(DC)クロスリンクポリエチレン(XLPE)ケーブル部分放電(PD)画像の特徴を抽出する新しい方法を提案した。4種類のPD画像を人工的に設計したケーブル絶縁欠陥から得た。特徴は,NSCTによる最適化サブバンド係数のShannonエントロピー,Renyiエントロピー,ユークリッド距離,およびMahalanobis距離を含んでいる。最適化サブバンド係数を,免疫アルゴリズム最適化親和性伝搬クラスタリング法によって選択した。逆伝搬ニューラルネットワーク,k最近傍,サポートベクトルマシン,およびディシジョンツリーアルゴリズムを用いて,抽出した特徴を分類した。実験結果は,提案方法がDC XLPEケーブルにおけるPD信号の特徴抽出に適用できることを示した。ウェーブレット法と比較して,この方法の認識率は同じ分類器の下で16.80%以上改善された。絶縁内の欠陥のタイプは,合理的な精度で提案した方法により抽出した特徴により効率的に分類できることが分かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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気体放電 

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