應用倒傳遞神經網路於負載啟斷開關接觸電阻預測之研究

孫瑛霙; 王明庸; 藍天雄

doi:10.6285/MIC.4(1).11

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doi:DOI 号

来源数据

P142 - 149

基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6285/MIC

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应用倒传递神经网路於负载启断开关接触电阻预测之研究

Using Back-propagation Network to Predict Contact Resistance of Load Break Switch

孙瑛霙(Ying-Ying Sun) ；王明庸(Ming-Yung Wang) ；蓝天雄(Tian-Syung Lan)

管理资讯计算； 4 卷 1 期 (2015 / 03 / 01) ， P142 - 149

繁体中文 DOI： 10.6285/MIC.4(1).11

负载启断开关；倒传递神经网路；学习循环次数；隐藏层；学习速率； Load Break Switch(LBS) ； Back Propagation Network(BPN) ； The Number of Learning cycles ； Hidden Layer and Learning rate

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摘要 │ 参考文献 (11) │ 被引用文献 (1) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The Load Break Switch (LBS) is an economical type of protection switch, which is applicable to general facilities protection. LBS, an over current protection for the main transformer, can open up normal load and shut down overload current when system is in the normal state. In the other way, the abnormal/ over rated current will cause the contacts of LBS burn-out and lead to next stage equipment damage. To ensure product quality and safety use of electricity, the product has to go through the test of Voltage Dips and Short interruptions. Since there is no qualified agency for the test of Voltage Dips and Short interruptions in Taiwan, the examination therefore has to be undertaken abroad with lengthy time, higher cost, and complicated application process. According to the International Electro Technical Commission (IEC) specification, mechanical operations qualification test only required one thousand switching with less than 20% changes of resistance value. However, if there is fault current go through the device, the mechanical operation switching will be abnormal, and normally, the feeder switching will trip the protection relay and interrupt the power. Since there is no protective mechanism in load break switches, it is necessary to forecast two thousand times mechanical operation resistance value. This study adopts actual data from industry and establishes BPN network learning model with 75 data. The other 20 data will be used to verify the completion learning model and the result shows the learning model's accuracy reaches 98.87%, which indicates this learning model can be definitely used as one of the crucial factors in the management decision making process in this case company.

参考文献 ( 11 ) 〈TOP〉

Armstrong, Arthur G.、Hagel, John, III、朱道凯译(1998)。网路商机。台北市:麦田。
DeLone, William H.,Mclean, Ephraim R.(1992).Information system success: The quest for the dependent variable.Information Systems Research,3(1),60-95.
DeLone, William H.,Mclean, Ephraim R.(2003).The Delone and Mclean model of information systems success: A Ten-year Update.Journal of Management Information Systems,19(4),9-30.
Ho, Chien-Ta Bruce,Oh, K.B.(2010).Selecting internet company stocks using a combined DEA and AHP approach.International Journal of Systems Science,41(3),325-336.
Maiyaki, Ahmed Audu(2012).Influence of service quality, corporate image and perceived value on customer behavioral responses: CFA and measurement model.International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences,2(1),403-414.

被引用文献 ( 1 ) 〈TOP〉

施威麟(2016)。运用倒传递类神经网路预测锡银凸块电镀参数。清华大学工业工程与工程管理学系工程硕士在职专班学位论文。2016。1-51。

国际计量

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