論文の概要: EGFC: Evolving Gaussian Fuzzy Classifier from Never-Ending Semi-Supervised Data Streams -- With Application to Power Quality Disturbance Detection and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09986v1
• Date: Fri, 17 Apr 2020 07:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 10:06:39.810667
• Title: EGFC: Evolving Gaussian Fuzzy Classifier from Never-Ending Semi-Supervised Data Streams -- With Application to Power Quality Disturbance Detection and Classification
• Title（参考訳）: EGFC:Never-Ending Semi-Supervised Data Streamsからガウスファジィ分類器を進化させる -- 電力品質劣化検出と分類への応用
• Authors: Daniel Leite, Leticia Decker, Marcio Santana, Paulo Souza
• Abstract要約: 障害のリアルタイム検出と分類は、業界標準に欠かせないものと考えられている。 半教師付き外乱検出・分類のための進化型ガウスファジィ分類フレームワークを提案する。 オンラインデータストリームベースのEGFC法は、絶え間ないデータストリームから障害パターンを自律的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power-quality disturbances lead to several drawbacks such as limitation of the production capacity, increased line and equipment currents, and consequent ohmic losses; higher operating temperatures, premature faults, reduction of life expectancy of machines, malfunction of equipment, and unplanned outages. Real-time detection and classification of disturbances are deemed essential to industry standards. We propose an Evolving Gaussian Fuzzy Classification (EGFC) framework for semi-supervised disturbance detection and classification combined with a hybrid Hodrick-Prescott and Discrete-Fourier-Transform attribute-extraction method applied over a landmark window of voltage waveforms. Disturbances such as spikes, notching, harmonics, and oscillatory transient are considered. Different from other monitoring systems, which require offline training of models based on a limited amount of data and occurrences, the proposed online data-stream-based EGFC method is able to learn disturbance patterns autonomously from never-ending data streams by adapting the parameters and structure of a fuzzy rule base on the fly. Moreover, the fuzzy model obtained is linguistically interpretable, which improves model acceptability. We show encouraging classification results.
• Abstract（参考訳）: 電力品質の乱れは、生産能力の制限、ラインと機器の電流の増大、それに伴うオーミックな損失、高い運転温度、未熟な故障、機械の寿命の短縮、機器の故障、計画外の故障など、いくつかの欠点を引き起こした。 障害のリアルタイム検出と分類は、業界標準に不可欠であると考えられている。 本稿では,半教師付き外乱検出と分類のためのガウス的ファジィ分類(egfc)フレームワークと,ハイブリッドホドリック・プレスコット法と離散フーリエ変換属性抽出法を組み合わせた,電圧波形のランドマークウィンドウ上で適用する手法を提案する。 スパイク、ノッチング、ハーモニック、振動過渡といった乱れが考慮される。 限られたデータ量と発生量に基づいてモデルをオフラインでトレーニングする他のモニタリングシステムとは異なり,提案したオンラインデータストリームベースのEGFC法は,ファジィルールベースのパラメータや構造をオンザフライで適用することにより,絶え間ないデータストリームから障害パターンを自律的に学習することができる。 さらに、得られたファジィモデルは言語的に解釈可能であり、モデル受容性が向上する。 分類の結果を奨励する。

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