發明
中華民國
100109698
I 432761
定位測距方法及系統、距離量測方法
國立臺北科技大學
2014/04/01
目前台電或國外先進電力公司利用油浸式電力 變壓器油中氣體分析資訊,僅能判別該變壓器正常與 否及故障之分類,無法進一步提供即使是正常,還有 多大可能性產生故障,或即使判斷為可能故障,該故 障分類之可信度有多高。為改善此一限制,本計畫擬 將每一事故分類之判定空間(decision region)由若 干數量之橢圓形體(ellipsoid)聯集所構成,本計畫提 出遺傳型橢圓分類法則,利用台電曾經送修及正常之 電力變壓器油中氣體分析歷史資料,整合基因法則及 反覆式學習法自動學習各判定空間中之橢圓形體參數, 亦可自動學習橢圓形體近似判定空間之最佳數量。進 而計算故障分類歸屬度,以決定故障之分類,另計算 故障分類可信度,以判斷故障之可能性。依據故障分 類可信度及歷史資料之變化趨勢,整合台電專家對電 力變壓器之維修經驗,本計畫另開發一套模糊系統, 推算電力變壓器下一個適當之維修時程,以發展一套 電力變壓器智慧型狀態基準維護(condition base maintenance, CBM)系統。 A fault membership values for fault classification and a fault confidence value for judging fault possibilities are both determined by EECA. In order to develop a condition base maintenance system, a fuzzy inference system is to be developed to determine next maintenance schedule for power transformers based on the fault confidence value and its history data as well as TPC’s senior engineer experiences.
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