초록
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.
In this paper, we design fuzzy inference-based deterioration diagnosis system through different image for rapid as well as efficient diagnosis of electrical equipments. When the deterioration diagnosis of the electrical equipment starts, abnormal state of assigned area is detected by comparing with the temperature of the first normal state of the area. Deterioration state of detected area is diagnosed by using fuzzy inference algorithm. In the fuzzy inference algorithm, fuzzy rules are defined by If-then form and are described as look-up table. Both temperature and its ensuing variation are used as input variables. While triangular membership function is used for the fuzzy input variables of fuzzy rules, singleton membership function is used for the output variable of fuzzy rules. The final output is calculated by using the center of gravity of fuzzy inference method. Experimental data acquired from individual electrical equipments is used in order to evaluate the output performance of the proposed system.
