CVケーブルの部分放電検出のためのアナログ・ニューロコンピュータ回路の設計・試作

用于CV电缆局部放电检测的模拟神经计算机电路的设计和原型

• 批准号: 08650334
• 负责人: 原 武久
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08650334/
• 关键词: ニューラルネットワーク; アナログ・ニューロコンピュータ; 部分放電; CVケーブル; バックプロパゲーション学習則; ランダム荷重変化学習則

研究実績の概要を以下に列挙する。1.ケーブル内の放電のシミュレーションを行って部分放電発生のメカニズム,部分放電信号の特徴等を明らかにした.またケーブルを含む系統内における雑音の伝搬のシミュレーションを行い,雑音信号の侵入経路および雑音信号波形の解明を行った.2.ニューラルネットワークにおいて一般的に用いられている,バックプロパゲーション学習法をアナログ回路で実現するのは,正確なシグモイド関数の発生回路が必要になること,また非常に多くの演算回数を必要とするので,誤差の蓄積が問題となること等の理由で余り現実的でない.そこで,正確なシグモイド関数および多数の演算回数を必要としない新しい学習方法-ランダム荷重変化学習則-を開発した.3.CVケーブル中の部分放電波形および雑音波形を学習用データとして与え,部分放電検出に対してランダム荷重変化学習則を適用し,それに対するディジタルシミュレーションを行いその学習能力を確かめた.4.上記の学習を行ない得るようなニューラルネットをアナログ回路として設計した.すなわち,フィルター回路,重み回路,乗算回路,加算回路,ニューロンに対応する非線形回路等の各コンポーネントに対応する回路の設計を行ない,最後にそれらを組み合わせた全体のニューラルネットワークの設計を行なった.5.設計したアナログ・ニューラルネットワークを試作し,模擬ケーブルに適用して,部分放電検出の性能について検証した結果、十分な検出能力を持つことが明らかとなった.

研究结果总结如下。 1. 我们对电缆中的放电进行了模拟，以明确局部放电产生的机制、局部放电信号的特征等。我们还模拟了包含电缆的系统内的噪声传播，并研究了噪声的侵入途径噪声信号和噪声 我们阐明了信号波形 2. 反向传播，常用于神经网络。使用模拟电路实现训练方法是不切实际的，因为它需要生成准确的sigmoid函数的电路，并且由于它需要大量的计算，误差的积累成为一个问题，因此，我们开发了一种新的学习方法。 - 随机负载变化学习规则 - 不需要精确的 sigmoid 函数和大量计算 3. 在 CV 电缆中。给出局部放电波形和噪声波形作为学习数据，将随机权重变化学习规则应用于局部放电检测，并进行数字模拟以确认学习能力。 4.可以进行上述学习。例如我们设计了与每个组件相对应的电路，例如与Uron相对应的非线性电路，最后将它们组合起来设计了整个神经网络。 5.对设计的模拟神经网络进行原型设计，并将其用作模拟电缆。应用该方法并验证了其检测局部放电的性能，发现其具有足够的检测能力。