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LabVIEW에 의한 Tracking 신호 분류 및 인식
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  • LabVIEW에 의한 Tracking 신호 분류 및 인식
저자명
김대복,김정태,오성권,Kim. Dae-Bok,Kim. Jung-Tae,Oh. Sung-Kwun
간행물명
전기학회논문지= The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
권/호정보
2010년|59권 4호|pp.779-787 (9 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, We introduce electrical tracking generated from surface activity associated with flow of leakage current on insulator under wet and contaminated conditions and design electrical tracking pattern recognition system by using LabVIEW. We measure the leaking current of contaminated wire by using LabVIEW software and the NI-c-DAQ 9172 and NI-9239 hardware. As pattern recognition algorithm and optimization algorithm for electrical tracking system, neural networks, Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and particle swarm optimization are exploited. The designed electrical tracking recognition system consists of two parts such as the hardware part of electrical tracking generator, the NI-c-DAQ 9172 and NI-9239 hardware and the software part of LabVIEW block diagram, LabVIEW front panel and pattern recognition-related application software. The electrical tracking system decides whether electrical tracking generate or not on electrical wire.