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 NEURONOVÁ SÍTĚ PRO DIAGNOSTIKU ZBYTKOVÉ DOBY ŽIVOTNOSTI IZOLANTU

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55271" target="_blank" >RIV/00216305:26210/05:PU55271 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    THE USE OF NEURAL NETWORK FOR DIAGNOSTICS REMANENT LIFETIME OF INSULATING MATERIAL

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with the usage of artificial intelligence (neural networks) for description the lifetime of insulating material of electric rotary machine. A state of insulating material is the main part of reliability of whole system. Up to now, we worked with data obtained by non-destructive method in laboratory condition on insulating sample. At this time, we are trying to apply the data, which were measured by non-destructive method too. The data were measured on real electric motor and they will bee used for inputs of the neural network. The neural network then can predict the remanent lifetime of investigate system

  • Název v anglickém jazyce

    THE USE OF NEURAL NETWORK FOR DIAGNOSTICS REMANENT LIFETIME OF INSULATING MATERIAL

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with the usage of artificial intelligence (neural networks) for description the lifetime of insulating material of electric rotary machine. A state of insulating material is the main part of reliability of whole system. Up to now, we worked with data obtained by non-destructive method in laboratory condition on insulating sample. At this time, we are trying to apply the data, which were measured by non-destructive method too. The data were measured on real electric motor and they will bee used for inputs of the neural network. The neural network then can predict the remanent lifetime of investigate system

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • 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

    UBR-CORR Study and Control of Corroslon in the Perspective of Sustalnable Development of Urban Distribution Grids

  • ISBN

    973-718-259-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    3

  • Strana od-do

    163-165

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

    Sibiu, Romania

  • Místo konání akce

    Bucharest

  • Datum konání akce

    9. 6. 2005

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku