Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Použití neuronové sítě pro predikci životnosti izolačního materiálu elektrických rotačních strojů.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F03%3APU42084" target="_blank" >RIV/00216305:26210/03:PU42084 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The use of neural networks for the life prediction of insulating material of electric rotary machines

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The life of the insulating systems of electric rotary machines is strongly depend upon electrical and thermal features of the insulating material used. The subject of the diagnostic prediction is to specify the condition of insulation used. At present days, the most popular prediction tools are the methods of artifical inteligence, and one method is the neural networks. This paper is concentrated on the use of neural networks in the life prediction of Relanex insulating material that is applied as insullation of electrical machines windings. In this case the condition of insulating in a time step k+1 is predicate from input quantity in time steps k, k-1, k-2, etc. Anyway the prediction means forecastings of quantity in future from N previous measurement this or other quantities in the past. We have used the above-mentioned neural networks for the prediction of insulating materials that were programmed in Matlab 6 enviroment. All simulations and the values calculated were also obtained

  • Název v anglickém jazyce

    The use of neural networks for the life prediction of insulating material of electric rotary machines

  • Popis výsledku anglicky

    The life of the insulating systems of electric rotary machines is strongly depend upon electrical and thermal features of the insulating material used. The subject of the diagnostic prediction is to specify the condition of insulation used. At present days, the most popular prediction tools are the methods of artifical inteligence, and one method is the neural networks. This paper is concentrated on the use of neural networks in the life prediction of Relanex insulating material that is applied as insullation of electrical machines windings. In this case the condition of insulating in a time step k+1 is predicate from input quantity in time steps k, k-1, k-2, etc. Anyway the prediction means forecastings of quantity in future from N previous measurement this or other quantities in the past. We have used the above-mentioned neural networks for the prediction of insulating materials that were programmed in Matlab 6 enviroment. All simulations and the values calculated were also obtained

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F03%2F0621" target="_blank" >GA102/03/0621: Ireverzibilní procesy v elektroizolačních materiálech pro vysoké teploty</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2003

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    39th International Symposium on Electrical Machines

  • ISBN

    83-88829-69-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    1

  • Strana od-do

    68-68

  • Název nakladatele

    Zaklad Poligrafii Fundacji Rozwoju Uniwersytetu Gdanskiego

  • Místo vydání

    Polsko

  • Místo konání akce

    Gdańsk

  • Datum konání akce

    9. 6. 2003

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku