Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
단순화한 Mel-Frequency Cepstral Coefficients를 이용한전기적 이상상태 예측 방법Prediction Method of Electrical Abnormal States Using Simplified Mel- Frequency Cepstral Coefficients
- Other Titles
- Prediction Method of Electrical Abnormal States Using Simplified Mel- Frequency Cepstral Coefficients
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- 전기적 이상상태; MFCC; 단순화한 MFCC; 신경회로망; 판별 방법; Electric Abnormal States; MFCC; Simplified MFCC; Neural Networks; Classification Method
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.28, no.5, pp.514 - 522
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 28
- Number
- 5
- Start Page
- 514
- End Page
- 522
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 본 논문은 전기사고 예측을 위해 전기부하의 정상상태와 아크, 누설 상태와 같은 이상상태를 판별하는 새로운알고리즘을 제시한다. CT를 이용하여 취득된 전기부하의 전류파형으로부터 단순하게 수정된 MFCC와 Shoulder 지속 시간 변화율, 최대치 변화율, 실효치 변화율, 누설전류의 실효치 등을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 이상상태와 정상상태를 판별한다. 음성신호처리에 이용되는 MFCC알고리즘을 보다단순하게 수정한 알고리즘을 전기부하 전류파형에 적용하여 전기부하 이상상태 판별을 위한 특징벡터를 추출하고, 각종 변화율을 계산한다. 신호 처리된 특징벡터는 신경회로망을 이용하여 전기부하의 이상상태 유무를 판별하기위하여 사용된다. 제안된 단순화 MFCC는 기존의 MFCC 보다 간단한 신호처리 과정을 거치게 되며, 특징벡터사이즈의 축소가 가능하고 판별 정확도 향상과 함께 처리시간도 단축시킬 수 있다는 장점이 있다. 실험결과는제안된 방법이 전기부하 이상상태 판별에 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Related Researcher
- Cho, Seong won
- Engineering (Electronic & Electrical Engineering)