油中ガス分析エキスパートシステムの開発

笠岡, 誠; 山越, 正徳; 河内, 二三夫

油中ガス分析エキスパートシステムの開発

笠岡, 誠; 山越, 正徳; 河内, 二三夫

電気材料技術雑誌, 2012, 21, 56-64

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固定URL: https://hdl.handle.net/11094/76896

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ファイル	フォーマット	利用条件	サイズ	閲覧回数	利用開始日	説明	information
eme_21_01_056	pdf	なし	3.03 MB	81	2020.09.04

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タイトル	油中ガス分析エキスパートシステムの開発
	Development of Expert System for Dissolved Gas Analysis
	ユチュウ　ガス　ブンセキ　エキスパート　システム　ノ　カイハツ
著者	著者名笠岡, 誠 ; Kasaoka, Makoto
	著者名山越, 正徳 ; Yamakoshi, Masanori
	著者名河内, 二三夫 ; Kawachi, Fumio
キーワード等	変圧器
	油中ガス分析
	決定木
	ファジィ集合論
	エキスパートシステム
	診断
	transformers
	dissolved gas analysis
	decision trees
	fuzzy
	expert system
	diagnostic
抄録	油入電気機器の保守管理法として油中ガス分析が広く用いられており、運転中の変圧器等油入電気機器内部で異常が生じた場合、診断専門家がガスパターン法などで異常箇所を推定している。しかし、この方法では診断専門家の知識レベルにより診断結果が異なる可能性がある上に、膨大な診断件数が診断担当者に多大な労力をかけている。そこで、異常箇所特定の精度向上および診断担当者への労力低減を目指し、診断専門家の業務をコンピューターで自動化する油中ガス分析エキスパートシステム（以下工キスパートシステム）を開発した。エキスパートシステムには、従来の診断手法を自動化するための経験モデルと、異常箇所特定の精度向上のために開発した予測モデルの2種の知識ベースを組み込んでいる。経験モデルは診断専門家の知識・経験をもとにモデル化したものであり、従来の診断手法の模倣を行う。予測モデルは、新たに開発したファジィ決定木による異常箇所診断法をモデル化したものであり、80%以上の精度で異常箇所の特定が可能である。これらモデルをもとに、診断の自動化を行っている。開発したエキスパートシステムを使用することにより、油中ガス分析結果から異常箇所及びその確率が予測出来、従来の手法では困難であった定量的かつ客観的な診断が可能となった。
抄録	Dissolved gas analysis has been extensively as a method of maintenance of oil-filled electrical equipment. If an abnormality occurs in the internal oil-filled electrical equipment such as transformers, diagnostic experts diagnose to abnormal with gas pattern method. However, this method requires the expert knowledge, experience and labor of experts. Therefore, we have developed an expert system to automate the diagnosis of experts had been. Expert system has two types of knowledge base. One is an empirical model. This model is modeled based on expert knowledge and experience of diagnosis, make the imitation of conventional diagnostic techniques. Another is the prediction model. This model is modeled based on internal abnormal diagnosis by Fuzzy Decision Tree. Internal abnormal diagnosis by Fuzzy Decision Tree is possible to identify anomalies with an accuracy of 80% or more. By using an expert system, abnormal points and the probability can be predicted from the results of dissolved gas analysis, an objective and quantitative diagnosis when conventional methods was difficult become possible.
出版者	電気材料技術懇談会
出版者	デンキ　ザイリョウ　ギジュツ　コンダンカイ
収録物名	電気材料技術雑誌
収録物名	Journal of the Society of Electrical Materials Engineering
巻(号)	21
ページ	56-64
刊行年月	2012-09-30
言語	日本語
ハンドルURL	https://hdl.handle.net/11094/76896
PISSN	09189890
NCID	AN10426571
アクセス権	open access
出版タイプ	Version of Record
カテゴリ	本学関連学会 Related Societies
カテゴリ	電気材料技術雑誌 / 第21巻

資源タイプ	学術雑誌論文
ローカル資源タイプ	本学関連学会
DCMI資源タイプ	text
DCTERMS.bibliographicCitation	電気材料技術雑誌. 2012, 21, p. 56-64
DC.title	油中ガス分析エキスパートシステムの開発
	Development of Expert System for Dissolved Gas Analysis
	ユチュウ　ガス　ブンセキ　エキスパート　システム　ノ　カイハツ
DC.creator	笠岡, 誠
	Kasaoka, Makoto
	山越, 正徳
	Yamakoshi, Masanori
	河内, 二三夫
	Kawachi, Fumio
DC.publisher	電気材料技術懇談会
DC.publisher	デンキ　ザイリョウ　ギジュツ　コンダンカイ
DC.language' scheme='DCTERMS.RFC1766	日本語
DC.type' scheme='DCTERMS.DCMIType	text
DCTERMS.issued' scheme='DCTERMS.W3CDTF	2012-09-30
DC.subject	変圧器
	油中ガス分析
	決定木
	ファジィ集合論
	エキスパートシステム
	診断
	transformers
	dissolved gas analysis
	decision trees
	fuzzy
	expert system
	diagnostic
DCTERMS.abstract	油入電気機器の保守管理法として油中ガス分析が広く用いられており、運転中の変圧器等油入電気機器内部で異常が生じた場合、診断専門家がガスパターン法などで異常箇所を推定している。しかし、この方法では診断専門家の知識レベルにより診断結果が異なる可能性がある上に、膨大な診断件数が診断担当者に多大な労力をかけている。そこで、異常箇所特定の精度向上および診断担当者への労力低減を目指し、診断専門家の業務をコンピューターで自動化する油中ガス分析エキスパートシステム（以下工キスパートシステム）を開発した。エキスパートシステムには、従来の診断手法を自動化するための経験モデルと、異常箇所特定の精度向上のために開発した予測モデルの2種の知識ベースを組み込んでいる。経験モデルは診断専門家の知識・経験をもとにモデル化したものであり、従来の診断手法の模倣を行う。予測モデルは、新たに開発したファジィ決定木による異常箇所診断法をモデル化したものであり、80%以上の精度で異常箇所の特定が可能である。これらモデルをもとに、診断の自動化を行っている。開発したエキスパートシステムを使用することにより、油中ガス分析結果から異常箇所及びその確率が予測出来、従来の手法では困難であった定量的かつ客観的な診断が可能となった。
DCTERMS.abstract	Dissolved gas analysis has been extensively as a method of maintenance of oil-filled electrical equipment. If an abnormality occurs in the internal oil-filled electrical equipment such as transformers, diagnostic experts diagnose to abnormal with gas pattern method. However, this method requires the expert knowledge, experience and labor of experts. Therefore, we have developed an expert system to automate the diagnosis of experts had been. Expert system has two types of knowledge base. One is an empirical model. This model is modeled based on expert knowledge and experience of diagnosis, make the imitation of conventional diagnostic techniques. Another is the prediction model. This model is modeled based on internal abnormal diagnosis by Fuzzy Decision Tree. Internal abnormal diagnosis by Fuzzy Decision Tree is possible to identify anomalies with an accuracy of 80% or more. By using an expert system, abnormal points and the probability can be predicted from the results of dissolved gas analysis, an objective and quantitative diagnosis when conventional methods was difficult become possible.
DC.format	76896
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citation_journal_title	電気材料技術雑誌
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citation_public_url	https://hdl.handle.net/11094/76896

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