Užití prvků umělé inteligence při vyhodnocování stavu izolačních systémů

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03122072" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:03122072 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Užití prvků umělé inteligence při vyhodnocování stavu izolačních systémů

Popis výsledku v původním jazyce

Nejmodernějšími softwarovými prostředky pro vyhodnocování diagnostických měření izolačních systémů elektrických strojů a zařízení jsou expertní systémy se zabudovanými prvky umělé inteligence, které zpracovávají vstupní informace (naměřené hodnoty diagnostických parametrů) a určují pravděpodobnost výstupních hypotéz (rozhodnutí, hlášení, doporučení, pokyny k akci aj.) s ohledem na výpovědischopnost jednotlivých diagnostických metod, vývoj diagnostických parametrů během provozu a zkušenosti z minulých měření. Pro provozní měření výbojové činnosti byl na ČVUT FEL v Praze vyvinut nový typ měřiče částečných výbojů, který používá pro vyhodnocování diagnostických parametrů dva expertní systémy: Pravidlový expertní systém pro amplitudovou analýzu výbojové činnosti a neuronovou síť pro rozpoznávání obrazců částečných výbojů.

Název v anglickém jazyce

Using of Artificial Intelligence Elements for Evaluation of the State of Insulating Systems

Popis výsledku anglicky

The article deals with modern software instruments for the evaluation of diagnostic measurement of electrical machines and equipment. These instruments are expert systems with built-in elements of artificial intelligence, which process input information(measured values of diagnostic parameters) and determine probability of output hypotheses (decision, report, recommendation, instructions for action, etc. The new type of partial discharge equipment has been developed on the Czech Technical University, Faculty of Electrical Engineering. This system uses two expert systems for the evaluation of partial discharge diagnostic parameters: A rule-based expert system performs an amplitude analysis of partial discharge activity and a neural network is used forthe recognition of partial discharge patterns.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JE - Nejaderná energetika, spotřeba a užití energie

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

16. medzinárodná konferencia DISEE 2006

ISBN

80-227-2470-X

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

84-87

Název nakladatele

Slovak University of Technology

Místo vydání

Bratislava

Místo konání akce

Častá-Píla

Datum konání akce

12. 9. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—