Neuronová Sít jako Predikátor Zbytkové Životnosti Izolačního Materiálu Elektrických Točivých Strojů

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F04%3APU48319" target="_blank" >RIV/00216305:26210/04:PU48319 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

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 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

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 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

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

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)

Rok uplatnění

2004

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Solid Dieletrics

ISBN

0-7803-8348-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

546-549

Název nakladatele

Toulous (France)

Místo vydání

Toulouse (France)

Místo konání akce

Toulouse

Datum konání akce

5. 7. 2004

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—