電力変圧器の故障診断のための人工免疫ネットワーク分類アルゴリズム

溶解ガス分析は、電力変圧器における初期故障の早期検出に効果的な方法です。本論文では、自然免疫系に触発された人工免疫ネットワーク分類アルゴリズム（AINC）を提案しており、これはほぼ無制限の多数の外部病原体に反応できるものです。免疫ネットワークシステムは、免疫学習、免疫記憶などのいくつかの免疫メカニズムによって、抗体と抗原の複雑な相互作用を説明します。AINCはこれらの適応学習および防御メカニズムを模倣し、電力変圧器の故障サンプルに反応します。その結果、AINCは全ての故障サンプルの分布構造と特徴を表す限られた数の抗体を見つけることができ、動的分類の実現に役立ちます。この提案されたAINCアルゴリズムは、多くの実際の故障サンプルによってテストされ、その結果はIEC比率コードや人工ニューラルネットワークと比較されます。これにより、提案されたアプローチは優れた診断精度を持ち、複数の初期故障を効果的に分類できることが示されています。