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Enregistrement W1986967345 · doi:10.1109/ccece.2008.4564660

A fuzzy ARTMAP based high impedance arc fault detection scheme

2008· article· en· W1986967345 sur OpenAlexaffvenue
Syed Muhammad Atif Saleem, Adel M. Sharaf

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsTotal harmonic distortionFast Fourier transformFault (geology)HarmonicPhasorComputer scienceElectronic engineeringFuzzy logicTopology (electrical circuits)Electrical impedanceAlgorithmPower (physics)Electric power systemArtificial intelligenceEngineeringElectrical engineeringVoltagePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the application of fuzzy ARTMAP to investigate a long outstanding problem of arc type fault detection in electric systems, distribution systems, process industries and mining. With the recent increase in the use of nonlinear type loads, power semiconductor converters and possible harmonic series and parallel resonance conditions in power system and the consequent increase in the total harmonic distortion (THD), it is very difficult to use a simple relay based only a single harmonic component for HIF arc fault detection. In this paper, a collection of dominant key harmonic signals forms the basis for a dasiafeaturepsila or dasiadiagnosticpsila vector instead of a single dominant harmonic signal. Fast Fourier transform (FFT) is used to transform the HIF arc faults from the time domain to the frequency domain. A novel Feature Vector comprising the 3rdand 5thharmonics of the voltage, current and power signals is developed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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