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Abstract

In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.

참고문헌 (6)

  1. F. H. Kreuger, E. Gulski and A. Krivda, 'Classification of Partial Discharge', IEEE Trans., EI, Vol. 28, pp. 917-931, 1993 
  2. A. Mazrouna, M.M.A. Salama and R. Bartnikas, 'PD Pattern Recognition with Neural Networks', IEEE Trans., EI, Vol. 25, pp. 917-931, 2002 
  3. Kai Gao and Chengqi Wu, 'PD Pattern Recognition for Stator Bar Models with Six Kinds of Characteristic Vectors Using BP Network'. IEEE Trans. EI, Vol. 9, No. 3, pp. 381-388, 2002 
  4. Jyh-Shing Roger Jang, 'ANFIS : Adaptive-Network- Based Fuzzy Inference System', IEEE Trans. On system, Vol. 23, No. 3, pp. 665-675, May/June, 1993 
  5. J-S.R. Jang, C-T. Sun and E. Mitzutany, 'Neuro-Fuzzy and Soft Computering', Prentice-Hall International, Inc 
  6. Witold Pedrycz, 'Conditional Fuzzy Clustering in the Design of Radial Basis Function Neural Network', IEEE Trans. on neural network, Vol. 9, 99601 – 605, July 1998 

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