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”

FUZZY NEURONOVÁ SÍŤ JAKO PREDIKTOR ZBYTKOVÉ ŹIVOTNOSTI IZOLAČNÍHO MATERIÁLU

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55277" target="_blank" >RIV/00216305:26210/05:PU55277 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    FUZZY NEURAL NETWORK AS A LIFETIME PREDICTOR OF INSULATIVE MATERIAL

  • 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 material Relanex used for insulation systems of electric rotary machines windings. Our research is focused to residual lifetime prediction of this insulation systém bhy artificial intelligence. Most usable methods of artificial intelligence are neural networks and fuzzzy systems. In this contribution we are especially focused to use hybrid systems like fuzzy-neural networks. The first part of the paper describes the use of fuzzy neural networks which forecast the life of insulating material for windings in electric rotary machine. The second part shows the simulation of insulating material behavior with fuzzy neural networks. Tables evaluate the application of this tool for the solution of the problems investigated. We have used the above-mentioned fu

  • Název v anglickém jazyce

    FUZZY NEURAL NETWORK AS A LIFETIME PREDICTOR OF INSULATIVE MATERIAL

  • 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 material Relanex used for insulation systems of electric rotary machines windings. Our research is focused to residual lifetime prediction of this insulation systém bhy artificial intelligence. Most usable methods of artificial intelligence are neural networks and fuzzzy systems. In this contribution we are especially focused to use hybrid systems like fuzzy-neural networks. The first part of the paper describes the use of fuzzy neural networks which forecast the life of insulating material for windings in electric rotary machine. The second part shows the simulation of insulating material behavior with fuzzy neural networks. Tables evaluate the application of this tool for the solution of the problems investigated. We have used the above-mentioned fu

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

    146-148

  • 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