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

Kód výsledku v 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>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

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

Popis výsledku v původním jazyce

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

Název v anglickém jazyce

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

Popis výsledku anglicky

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

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

3rd International Conference, ICPE-CA 2004

ISBN

973-718-026-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

121-124

Název nakladatele

Petrosani (Romania)

Místo vydání

Petrosani

Místo konání akce

Bucharest

Datum konání akce

1. 7. 2004

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—