エポキシ樹脂中ボイド放電劣化におけるSVMを用いた劣化度推定の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-080

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Study of the Life Estimation for the Deterioration by Void Discharge in Epoxy Resins Using SVM

著者名: 西垣貴央（青山学院大学）,大木伊織（青山学院大学）,小野田崇（青山学院大学）,大竹泰智（三菱電機）,梅本貴弘（三菱電機）,菅健一（三菱電機）

著者名(英語): Takahiro Nishigaki (Aoyama Gakuin University),Iori Ooki (Aoyama Gakuin University),Takashi Onoda (Aoyama Gakuin University),Yasutomo Otake (Mitsubishi Electric Corporation),Takahiro Umemoto (Mitsubishi Electric Corporation),Ken-ichi Suga (Mitsubishi Elect

キーワード: ボイド放電|劣化診断|サポートベクターマシン|Void Discharge|Life Estimation for the Deterioration|Support Vector Machine

要約(日本語): 電力機器の絶縁診断において、一般に絶縁破壊の前駆現象である部分放電を検出される。また、部分放電の交流電圧位相における発生分布(f-qパターン)は放電発生要因と相関があるため、保守の指標に用いられる。今回、経年劣化の要因となるエポキシ樹脂中のボイド放電劣化に着目し、部分放電の発生位相特性を機械学習手法の1つであるSupport Vector Machine (SVM)で学習させることで劣化度推定を行ったので報告する。

原稿種別: 日本語

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