| 研究課題/領域番号 |
20K04416
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
川島 朋裕 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70713824)
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| 研究分担者 |
村上 義信 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10342495)
穂積 直裕 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30314090)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 部分放電 / 波形特徴量 / 電気トリー / 電子なだれ / 状態診断 |
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| 研究実績の概要 |
ポリマーナノコンポジット材料は，絶縁破壊強度の増加や耐トリーイング性の向上といった優れた電気絶縁特性を有することが報告されている。電気トリーイング現象は，部分放電（PD）を伴った局所的な絶縁破壊現象である。絶縁劣化の最終段階に位置づけられ，高分子絶縁材料の寿命を決定する要因の一つである。
PD計測による耐トリーイング性の評価は，放電波形を検波して得られる信号強度を適当な較正法に基づいて換算した見かけの放電電荷量を以って議論される場合が多い。放電の状態を記述するパラメータとしては最大放電電荷量のほか，放電電荷量の頻度分布や位相角分布などがあり，電気トリーの進展状態と分布パターンの相関が調査されている。このような解析に物理モデルを介在させることは可能と考えられているものの，パターンの類似性を以って状態を推察するなど，finger printに近い解析が成されている。
一方で，本来の放電波形（原波形）は，放電空間の状態を反映しているはずである。PD原波形の特徴量を統計的に解析することで，電気トリー内部における電子の吸着・脱離過程を含めた電子なだれの様相が波形から読み取れる可能性は高い。
電気トリーは，複数のトリーチャネル（放電点）を有するため，形状が複雑である。フィラーを添加した場合には，トリーチャネル内の電荷挙動も変化するため，計測された波形にはトリー形状の効果とフィラーの効果の両方の情報が反映されるが，それらを分離することは困難である。本研究では，形状の効果を極力排除するために，単一の模擬トリー管を用いて放電点を限定した。高温硬化型のエポキシ樹脂中にナノサイズの無機フィラーを添加し，トリー管中で発生するPD波形を時系列的に記録した。トリー管壁面に存在するフィラーが電子なだれの進展に与える影響を，PD波形の特徴慮を統計的に解析することで示した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計測されるPD波形は，PD原波形と検出回路を含めた計測系の伝達関数の畳み込みである。計測系の周波数応答を把握するために，放電点に模擬PD信号（立上り5 ns，半値幅20 ns）を入力し，系の伝達関数を計測した。6 dB低下点は1 Mおよび100 MHz程度で，その間においてほぼ平坦であった。これまでに，同システムにおいて観測されてきた多数ピークの波形はシステムの伝達関数の影響ではなく，放電現象に由来するものであることが分かった。
また，単一の模擬トリー管を用いて放電点を限定し，マイクロサイズもしくはナノサイズの無機フィラーを添加したことによるPD波形の特徴量変化を観察した。フィラーの添加によって，PD波形には多数のピークが表れた。また，ナノフィラーを添加した方が，マイクロフィラーを添加した試料に比べてより多くのピークが観測された。フィラー間の距離と，概算した電子なだれの進展距離から，模擬トリー管の壁面に存在するナノフィラーによって捕獲された電子が新たな電子なだれを生じることでPD波形には多数のピークが表れると考えた。定性的なモデルではあるが，PD波形から抽出した特徴量を統計的に解析することで，上記の様にトリー管中で生じる電子なだれとナノフィラーの関係を示した。
PD波形から読み取れる特徴量に関して，更なら統計的な解析を必要とするが，当初の計画通りおおむね順調に進行している。
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| 今後の研究の推進方策 |
多数ピークを有する波形は，系の伝達関数の影響ではなく，放電現象に由来することが分かった。計測されたPD波形のピーク数やピークの時間差はトリー管中おける電子なだれ過程や，それに対するフィラーの効果を紐解く上で貴重な情報となる。ピークの時間差と過電圧の関係等を統計的に解析することで，PD波形の特徴量から定量的に上記の特性を議論することを目指す。電気回路モデルに，PD波形の特徴量から読み取れる情報（確率論的な情報など）を組み込むことで，ナノフィラーを添加した場合におけるトリー管壁面の状態を，電気的なパラメータ（例えば，抵抗値）として示す。
一方で，現場におけるPD計測では，外部環境から種々の雑音が混入するため，限られた周波数帯域の中で計測されたPD波形に基づいた欠陥種の識別や劣化状態の推定が課題である。深層学習は医療や音響の分野で活発に利用されており，信号の時間もしくは周波数領域の特徴のみから，音源分離や異常検知などが行われていることから，PD波形の識別にも有効に利用できると考えた。先行検討において，PD波形のみを用いて劣化の状態を識別可能であることを確認した。PD波形に表れるピークの時間差は，場合によって系の周波数応答に近づいており，ノイズとの弁別と合わせてアルゴリズムの改良が必要である。試料系を含めた系全体の周波数応答を踏まえて，上記の深層学習の知見を援用することにより，PD波形の特徴量抽出に関しても見直しを進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計測系の周波数応答の把握のために，当初は広帯域のファンクションジェネレータの使用を検討したが，パルス発生器を自作することとした，安価に目的が達成された。生じた残額については，作製したパルス発生器の改良に使用する。更に，計測したPD波形の統計解析と，深層学習による波形の信号処理を目的として，計算機の購入に充てる予定である。
また，本年度は昨年度までの成果を含めた報告の機会が増えるため，旅費や学会参加費，論文投稿費に充てる予定である。
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