エポキシモールド機器活線診断への機械学習の適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC21008

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2021/03/13

タイトル(英語): Application of a machine learning in a Hot-line Diagnosis for Partial Discharge in Epoxy Molded Equipment

著者名: 牟田神東 達也(かんでんエンジニアリング),田尻 隼也(かんでんエンジニアリング)

著者名(英語): Tatsuya Mutakamihigashi(Kanden Engineering),Syunya Tajiri(Kanden Engineering)

キーワード: 部分放電|エポキシモールド機器|劣化診断|機械学習|Partial discharge|Epoxy molded equipment|Degradation diagnosis|Machine leaning

要約(日本語): 我々が実用化したエポキシモールド機器の劣化診断手法では，部分放電に伴う電磁波の周波数スペクトルを分析し，機器の絶縁状態を判定している。周波数スペクトルの形状で診断を行っているが，診断員が経験に基づき判別していた。そのため診断結果に個人差が生じるリスクがあり，機械学習による自動判定システムを試作し評価した。その結果，スペクトルの周波数分解能を適切に選定すれば，自動判定が可能と分かった。

要約(英語): We have put a degradation diagnose method for epoxy molded equipment to practical use. The method can judge an insulation state by analyzing the frequency spectrum of electromagnetic waves associated with partial discharge. However there was a risk of individual differences in the diagnosis results. Therefore we manufactured an automatic judging system based on machine learning and verified the performance. As a result, it was found that the frequency resolution in the spectrum is needed to be made finer than 10 MHz when identifying the spectral shape.

本誌: 2021年3月16日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 23-27 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,243 Kバイト