The use of fuzzy-neural networks for prediction of the residual lifetime of insulating materials in electric rotary machines.

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F04%3APU48327" target="_blank" >RIV/00216305:26210/04:PU48327 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

The use of fuzzy-neural networks for prediction of the residual lifetime of insulating materials in electric rotary machines.

Original language description

When researching electro-insulating materials, searching for new methods of diagnostics and prediction of the lifetime of those insulating materials assumes more and more importance. We are concerned with degradation process of insulating materials usedfor insulation systems of electric rotary machines windings by artificial intelligence. Our research is focused to residual lifetime prediction of this insulation system. Most usable methods of artificial intelligence are neural networks, fuzzy systems aand genetic algorithms. In this contribution we are especially focused to use hybrid systems like fuzzy-neural networks. We have two main types of these networks. First is less difficult and there is used classical neural network with some no-fundamentalchanges. We only put on two blocks: block of fuzzyfication into the input and block of defuzzyfication into the output. There are some changes in number of neurons in input and output layers. The result is classical neural network with som

Czech name

Použití Fuzzy Neuronové Sítě pro Predikci Zbytkové Životnosti Izolačního Materiálu v Elektrických Rotačních Strojích.

Czech description

V dnešní době je kladen čím dál větší důraz na včasnou diagnostiku provozního stavu výrobních strojů a zařízení. Na našem ústavu jsme se soustředili na problematiku degradačních procesů v izolačních soustavách elektromotorů a jejich řešení pomocí metod umělé inteligence. Konkrétně je náš výzkum zaměřen na predikci životnosti izolačních materiálů vinutí elektrických strojů pomocí metod umělé inteligence. Mezi nejpoužívanější metody umělé inteligence patří fuzzy systémy a neuronové sítě. Tato práce je zamměřena na řešení problematiky predikce pomocí fuzzy-neuronových sítí, jenž v sobě spojují výhody fuzzy systémů a neuronových sítí. Existují dva základní typy fuzzy-neuronových sítí. První méně složitý typ spočívá v úpravě fungující klasické neuronové sítě připojením modulů fuzzifikace a defuzzifikace, díky kterým tato síť potom pracuje s fuzzy čísly. Vnitřní struktura této sítě ale zůstává nezměněna. Druhý mnohem náročnější způsob tvorby fuzzy-neuronových sítí spočívá v kompletním návrhu

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JA - Electronics and optoelectronics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA102%2F03%2F0621" target="_blank" >GA102/03/0621: Irreversible processes in insulating materials for high temperature</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2004

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

3rd International Conference, ICPE-CA 2004

ISBN

973-718-026-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

4

Pages from-to

121-124

Publisher name

Petrosani (Romania)

Place of publication

Petrosani

Event location

Bucharest

Event date

Jul 1, 2004

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—