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인공 기계 학습을 이용한 직류 아크 결함 진단 장치
DC SERIES ARC FILURE DIAGNOSIS APPARATUS USING ARTIFICIAL MACHINE LEARNING
- 곽상신;
- 성정원
초록
부하로 제공되는 직류 전류를 사전 설정된 샘플링 주파수로 검출하고 검출된 직류 전류의 세트를 고속 푸리에 변환 분석하는 주파수 분석부; 상기 고속 푸리에 변환 분석 결과에서 상기 직류 전류에 포함된 스위칭 노이즈 성분을 추출하고 추출된 스위칭 노이즈 성분을 제거하는 스위칭 노이즈 제거부; 및 상기 스위칭 노이즈 성분이 제거된 고속 푸리에 변환 분석 결과에 사전 학습된 인공 기계 학습 알고리즘을 적용하여 직류 전류의 아크 발생 여부를 판단하는 인공 기계 학습 모델부를 포함하는 인공 기계 학습을 이용한 직류 아크 결함 진단 장치가 개시된다. 본 발명은 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행한 연구과제(과제고유번호: 1055001203, 과제명: 분산자원 연계 PCSdml 고장 검출 및 예지 진단 연구) 및 한국전력공사 연구비(과제번호: R21XO01-3, 과제명: AI 및 서지방호기술을 활용한 신재생에너지 연계형 ESS의 재해예방 및 안전운용 핵심기술 개발)를 지원을 받아 수행한 연구 결과이다.
- 제목
- 인공 기계 학습을 이용한 직류 아크 결함 진단 장치
- 제목 (타언어)
- DC SERIES ARC FILURE DIAGNOSIS APPARATUS USING ARTIFICIAL MACHINE LEARNING
- 저자
- 곽상신; 성정원
- 발행일
- 2025-12-24
- 출원번호
- 10-2024-0016626
- 등록번호
- 10-2906080
- 출원일
- 2024-02-02
- 등록일
- 2025-12-24