Nonintrusive Ultrasonic Sensing and Deep Learning for Outdoor Ceramic Insulator Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Insulator failure, often triggered by contamination flashovers and punctures, poses significant risks, leading to substantial technical and economic losses. Ceramic insulators are particularly vulnerable due to their hydrophilic and brittle properties, which compound these risks, thereby impacting the reliability of the electrical grid. This study introduces a novel approach that utilizes ultrasonic sensors in conjunction with a Convolutional Neural Network (CNN) to detect and classify defects in ceramic insulators. The model is trained using ultrasonic signals obtained from a defective two-disc configuration under controlled laboratory conditions, then evaluated with a three-disc configuration across various settings, including a real-world 138/13.8kV substation environment. The model demonstrates high accuracy, achieving rates of 99% and 96% for laboratory settings, and 91% in field conditions. Furthermore, through the integration of Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), the model’s decision-making process is explored, revealing a focus on higher frequency components within the ultrasonic spectrum. This insight underscores the potential of deep learning in enhancing non-intrusive insulator assessment techniques, paving the way for more reliable electrical grid operations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».