Neuronová sít pro předpověď životnosti izolačního materiálu elektrických strojů
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F03%3APU42121" target="_blank" >RIV/00216305:26210/03:PU42121 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Neural networks for the life prognosis of insulating materials for electrical machines
Popis výsledku v původním jazyce
The life of the insulating systems of electric rotary machines is strongly dependent 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 presentdays, the most popular prediction tools are the methods of artificial intelligence, 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 asinsulation of electrical machine windings. In this case the condition of insulating in a time step k+1 is predicated from input quantity in time steps k, k-1, k-2, etc. Anyway the prediction means forecasting of quantity in future from N previous measurement this or other quantities in the past. The first part of the paper describes the use of artificial neural networks which forecast the life of insulating material for windings in electric rotary, the description of train and test data an
Název v anglickém jazyce
Neural networks for the life prognosis of insulating materials for electrical machines
Popis výsledku anglicky
The life of the insulating systems of electric rotary machines is strongly dependent 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 presentdays, the most popular prediction tools are the methods of artificial intelligence, 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 asinsulation of electrical machine windings. In this case the condition of insulating in a time step k+1 is predicated from input quantity in time steps k, k-1, k-2, etc. Anyway the prediction means forecasting of quantity in future from N previous measurement this or other quantities in the past. The first part of the paper describes the use of artificial neural networks which forecast the life of insulating material for windings in electric rotary, the description of train and test data an
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
Study and Control of Corrosion in the Perspective Sustainable Development of Urban Distribution Grids
ISBN
973-562-799-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
80-89
Název nakladatele
Publishing House PRINTECH
Místo vydání
Miercurea Ciuc - Romania
Místo konání akce
Miercurea Ciuc
Datum konání akce
19. 6. 2003
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—