Assessing One-vs-All 1D-CNN Classifiers for Multi-Label Classification of Partial Discharge Waveforms in 3D-Printed Dielectric Samples with Different Void Sizes
Notice bibliographique
Résumé
Effective insulation degradation diagnosis is essential for monitoring the reliability of any electrical system. One cause of degradation within insulation materials is the occurrence of partial discharge in voids. The severity of the degradation is related to the size of these voids inside the material. Hence, non-invasive classification of the void size could be important for cost-effective maintenance. However, multiple void sizes can exist concurrently within the insulation material which makes the problem a multi-label classification problem. In this paper, the performance of a collection of one-versus-all one-dimensional convolutional neural network (CNN) was investigated to classify different void sizes inside 3D-printed dielectric samples. Training of the CNN classification algorithm was done on single void-size samples and testing was done on single and multiple void-size samples. The CNN took a set of PD time-series waveforms as the input and investigation was carried out to assess the performance of such a system when multi-labeled signals were presented in the testing phase. In addition, the effect of the number of the classified classes on the performance of the proposed system was considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».