LabVIEW에 의한 전기 아크 인식 시스템을 위한 Interval Type-2 퍼지 신경회로망 설계
저자
김대복(Dae-Bok Kim) ; 진용하(Yong-Ha Jin) ; 오성권(Sung-Kwun Oh) ; 김정태(Jung-Tae Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2009
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
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수록면
35-38(4쪽)
제공처
본 논문에서는 전기 화재 중에서 전선이 손상되거나 전기설비의 설치 과실 및 작동 과실에 의한 전기 아크를 검출하고 전기 아크 유무를 인식하는 시스템을 설계한다. UL1699규정에 의한 아크발생장치를 통하여 직렬 전기아크를 발생하고 전기 아크 데이터 검출 및 인식에는 현재 제어 및 계측분야에서 많이 사용하고 있는 National Instrument사의 소프트웨어인 LabVIEW 프로그램과 하드웨어를 사용한다. 패턴인식 알고리즘으로는 기존의 퍼지를 확장한 Type-2 퍼지 집합 중에서 secondary 멤버쉽 값이 1로 일정하고, 계산량이 간단한 Interval Type-2 퍼지 집합(IT2 FS)을 사용한다. Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks(IT2 FNNs)는 구성은 전반부는 Type-2 FCM 클러스터링을 통하여 생성된 Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks의 Fuzzification layer의 활성함수를 사용하고 후반부는 연결가중치에 퍼지 규칙 후반부의 Type-2 퍼지 집합의 중심을 의미하는 Interval Type-1 퍼지집합을 사용한다. LabVIEW를 이용하여 아크 데이터 수집하며, 수집된 전기 직렬 아크 데이터를 Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks 적용하여 각 클러스터 개수에 따른 인식률을 비교한다.
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