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1997 - Fachgebiet Hochspannungstechnik - Schering-Institut

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- 24 -<br />

Clusteralgorithmen detektieren selbständig ohne Zuhilfenahme von Referenzimpulsen<br />

Gemeinsamkeiten in Mustern und teilen diese in homogene Gruppen ein. Dabei wird<br />

berücksichtigt, daß die Muster innerhalb einer Gruppe möglichst ähnlich sind, während sich<br />

die Cluster untereinander weitestgehend unterscheiden. Zur Beschreibung der Ähnlichkeit<br />

bzw. Verschiedenheit der Muster im Merkmalsraum dienen als Distanzmaße häufig der<br />

Euklidische Abstand und der City-Block-Abstand. Neben der Mustereinteilung ergeben sich<br />

für jede Gruppe Clusterzentren, die berechnete Referenzsignale darstellen.<br />

Zur Veranschaulichung einer Clusteranalyse soll beispielhaft ein Datensatz dienen, der drei<br />

Dreiecke, ein Viereck und drei Fünfecke enthält. Nach einer Verarbeitung der Muster könnte<br />

z. B. die in Bild 1 dargestellte Aufteilung in zwei Cluster erfolgt sein, wobei der Algorithmus<br />

idealerweise die Anzahl der Ecken als Unterscheidungskriterium verwendet.<br />

4<br />

5<br />

1<br />

3<br />

6<br />

7<br />

2<br />

Clusterung<br />

Bild 1<br />

Clusterung eines<br />

Datensatzes mit<br />

geometrischen Figuren<br />

Zur Ermittlung der Eignung von Clusteralgorithmen für die TE-Meßtechnik wurden<br />

- die ISODATA-Methode<br />

- das Fuzzy-ISODATA-Verfahren und ein<br />

- neuer selbstorganisierender Fuzzy-Clusteralgorithmus<br />

untersucht. Der "scharfe" konventionelle ISODATA-Algorithmus (Iterative Self-Organisation<br />

Data Analysis Techniques A) bestimmt die optimale Gruppenanzahl selbständig, während der<br />

zum Vergleich in die Untersuchungen einbezogene "unscharfe" Fuzzy-ISODATA-Algorithmus<br />

(vgl. Jahresbericht 1994) die Vorgabe der Clusteranzahl erfordert. Dafür erlaubt diese<br />

Methode aber partielle Zuordnungen der Muster zu mehreren Clustern, so daß im Beispiel das<br />

Viereck den Drei- und Fünfecken zu gleichen Anteilen zugewiesen werden kann. Da beide<br />

Verfahren Vor- und Nachteile aufweisen, wurde ein neuer selbstorganisierender Fuzzy-<br />

Clusteralgorithmus entwickelt, der deren positive Eigenschaften kombiniert und somit nach<br />

Vorgabe der Unschärfe eine Mustereinteilung bei selbständiger Ermittlung der optimalen<br />

Clusteranzahl vornimmt. Um in allen Verarbeitungsstufen möglichst wenig Vorwissen<br />

einzubringen, wird auch die Initialisierung der Algorithmen nicht mit Hilfe von<br />

Referenzmustern vorgenommen, sondern zufällig durchgeführt.<br />

Durchführung<br />

Nadelhalter<br />

Hochspannungswicklung<br />

Nadel<br />

3<br />

1<br />

v 1<br />

Clusterzentren<br />

2<br />

C 1<br />

C 2<br />

VER<br />

HP A/D<br />

HP : Hochpaßfilter<br />

VER : Verstärker<br />

A/D : Digitalisierer<br />

Bild 2<br />

Versuchsaufbau zur Erzeugung von TE-Impulsen an einem Transformator unter Spannung<br />

4<br />

5<br />

v 2<br />

Cluster 1 Cluster 2<br />

6<br />

7<br />

- 25 -<br />

Die Auskopplung der bei den Untersuchungen verwendeten TE-Impulse erfolgte an der Oberspannungsdurchführung<br />

eines 36 kV/380 V-Transformators. Bei diesem wurde eine Kesselwand<br />

durch eine Plexiglasscheibe ersetzt, so daß der Aktivteil zu sehen ist. Damit läßt sich<br />

eine an einer Stange befestigte Nadel gezielt vor den Wicklungen plazieren, um TE-Impulse<br />

an verschiedenen Wicklungsabschnitten zu initiieren, während der Transformator unter<br />

Spannung steht. Bei dem in Bild 2 wiedergegebenen Versuchsaufbau ist der<br />

Transformatorkessel zur besseren Übersicht nicht abgebildet.<br />

Beispiele für am ersten und vierten Wicklungsabschnitt der Oberspannungswicklung erzeugte<br />

TE-Impulse sind in Bild 3 aufgeführt. Es sind deutlich die unterschiedlichen, für den jeweiligen<br />

Wicklungsabschnitt charakteristischen Signalformen zu erkennen.<br />

)<br />

U<br />

500<br />

250<br />

0<br />

-250<br />

-500<br />

mV<br />

µs<br />

0 12,8 25,6 38,4 51,2<br />

t<br />

b)<br />

200<br />

100 V<br />

0<br />

U -100<br />

-200<br />

0 12,8 25,6 38,4 µs 51,2<br />

TE an Wicklungsabschnitt 1 TE an Wicklungsabschnitt 4<br />

Bild 3 TE-Impulse am ersten und vierten Wicklungsabschnitt des Transformators<br />

Die verwendeten Störimpulse wurden an einem Leistungstransformator (220 kV/110 kV/200<br />

MVA) vor Ort aufgezeichnet. Zur Simulation von fehlgetriggerten "Störimpulsen" dienen synthetisch<br />

generierte AM-Schwingungen. Die mit einer Abtastfrequenz von 20 MHz digitalisierten<br />

Signale werden auf ihre Maximalamplituden getriggert und mit einem Pretrigger von<br />

20 % versehen. Um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, liegen den Untersuchungen nahezu<br />

1000 Muster zugrunde.<br />

Die Clusteranalysen mit dem ISODATA-Verfahren und dem neuen Algorithmus starten mit<br />

einer Clusteranzahl von fünf, während der Parameter der Unschärfe bei der Fuzzy-ISODATA-<br />

Methode und beim neuen Algorithmus einen Wert von drei erhält. Den Fehler bei der Impulsdiskriminierung<br />

mit den drei Algorithmen für jeweils beide Distanzmaße zeigt Bild 4. Sowohl<br />

das ISODATA-Verfahren als auch der neue Fuzzy-Clusteralgorithmus generieren jeweils selbständig<br />

drei Gruppen, während diese Anzahl bei der Analyse mit dem Fuzzy-ISODATA-<br />

Algorithmus vorgegeben wurde.<br />

Fehler<br />

0,6<br />

%<br />

0,4<br />

0,2<br />

0<br />

Euklidischer Abstand<br />

City-Block-Abstand<br />

ISODATA Fuzzy-ISODATA Neuer Algorithmus<br />

Bild 4<br />

Fehler bei der Separierung von TE- und Störimpulsen mit Hilfe von Clusteralgorithmen

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