Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "partial discharge" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
System ekspertowy oceny stanu układów izolacyjnych transformatorów elektroenergetycznych z wykorzystaniem metody emisji akustycznej
Expert system for assessment of electric power transformer insulation systems using the acoustic emission method
Autorzy:
Boczar, T.
Frącz, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152181.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metoda emisji akustycznej
wyładowania elektryczne
wyładowania niezupełne
system ekspercki
wysokonapięciowe systemy izolacyjne
acoustic emission method
electrical discharge
partial discharge
expert system
high-voltage insulation systems
Opis:
Tematyka niniejszego artykułu dotyczy doskonalenia praktycznych zastosowań metody emisji akustycznej (EA) w diagnostyce wysokonapięciowych układów izolacyjnych urządzeń elektroenergetycznych. W szczególności przedstawiono podstawowe założenia oraz opisano poszczególne elementy eksperckiego systemu diagnostycznego wykorzystującego metodę akustyczną do oceny stanu mierzonej izolacji transformatorów energetycznych, wykonywanej podczas ich normalnej pracy w warunkach przemysłowych.
The subject matter of this paper refers to the development of practical applications of the acoustic emission (EA) method to diagnostics of high-voltage insulation systems of power appliances, carried out during their regular operation in industrial conditions. First of all, basic assumptions are presented and the particular elements of the expert diagnostic system using AE method for the assessment of the condition of the electric power transformer insulation measured are described. Fig. 1 shows its block diagram in which the following modules can be distinguished: a measuring system (Figs. 2 and 3), a processing - analysing system, a knowledge base and a classifier. These modules are characterised successively in Section 2 of the paper. Special attention is given to the description of the group of multiparametric descriptors (Fig. 4) characterising the AE signals in the time, frequency and time-frequency domains, including descriptive statistics indexes and correlative parameters. Accordant descriptors make it possible, under strictly defined metrological conditions, to recognize basic partial discharge forms (PDs) that may occur in paper-oil insulation. In this way a catalogued knowledge base containing the so-called 'fingerprints' was created for basic types of high-voltage defects of insulation systems. The scope of the research work carried out in the Institute of Power Engineering, connected with a practical implementation of the system suggested, is characterised in the last section of the paper.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 2, 2; 104-107
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie klasyfikatora neuronowego w systemie eksperckim oceny stanu układów izolacyjnych transformatorów elektroenergetycznych
The Application of a Neural Classifier in an Expert System for the Evaluation of the Condition of Power Transformer Insulation System
Autorzy:
Boczar, T.
Borucki, S.
Cichoń, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153524.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
wyładowania niezupełne
sieci neuronowe
system ekspercki
układ izolacyjny
transformator elektroenergetyczny
partial discharge
artificial neural network
expert's system
paper-oil insulation
power transformer
Opis:
Tematyka artykułu dotyczy oceny możliwości wykorzystania jednokierunkowej sieci neuronowej w systemie eksperckim diagnostyki stanu układów izolacyjnych transformatorów elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono teoretyczne i praktyczne możliwości budowy systemu ekspertowego, bazującego na metodzie emisji akustycznej, wspomagającego diagnostykę układów izolacyjnych transformatorów dużej mocy. Zamieszczone w pracy wyniki przedstawiają skuteczność rozpoznawania badanych form WNZ (defektów izolacji), uzyskaną przy zastosowaniu klasyfikatora neuronowego, jak również ocenę możliwości jego zastosowania jako mechanizmu wnioskującego komputerowego systemu diagnostycznego.
The subject matter of the paper refers to the evaluation of the application possibilities of a single-direction neural network in the expert system of the diagnostics of the insulation system condition. The paper presents theoretical and practical possibilities of building an expert system based on the acoustic emission method, assisting the diagnostics of insulation systems of high power transformers. The results presented in this paper show the recognition effectiveness of the PD forms under study (insulation defects), obtained by using a neural classifier as well as the evaluation of its application possibilities as an inferring mechanism of a computer diagnostic system.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 10, 10; 29-32
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej generowanej przez wyładowania niezupełne, uszeregowane w zmodyfikowanej bazie danych
The application of the optimized multi-comparative algorithm for classifying acoustic signals, generated by partial discharges, catalogued in the modified database
Autorzy:
Kurtasz, P.
Boczar, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275012.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
klasyfikator multikomparacyjny
zoptymalizowany klasyfikator multikomparacyjny
wyładowanie niezupełne
sygnał emisji akustycznej
defekt izolacji papierowo-olejowej
multi-comparational classic
optimized multi-comparative algorithm
partial discharge
acoustic emission signal
defect in paper-oil insulation
Opis:
W artykule scharakteryzowano możliwości zastosowania Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego (ZAM) do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej (EA) generowanej przez podstawowe formy (klasy) wyładowań niezupełnych (WNZ), jakie mogą występować w izolacji papierowo-olejowej transformatorów elektroenergetycznych. W algorytmie ZAM zastosowano deskryptor czasowo-częstotliwościowy z optymalnie dobranymi parametrami w dziedzinie czasu i częstotliwości. Za pomocą tak skonstruowanego algorytmu przebadano bazę wiedzy poszerzoną o dodatkową klasę WNZ. Dotychczas wykorzystywana baza wiedzy, zawierająca osiem klas przebiegów EA, została opracowana w Katedrze Wysokich Napięć Politechniki Opolskiej. Stanowiła podstawę do testowania algorytmu ZAM, uzupełniono ją o dodatkową formę WNZ modelowanych w iskierniku ostrze-płyta umieszczonym w oleju izolacyjnym ze swobodnie przemieszczającymi się pęcherzykami gazowymi. Układ wyładowczy reprezentujący tę klasę, podobnie jak wszystkie pozostałe układy został zamodelowany w oleju elektroizolacyjnym. W artykule szczególną uwagę poświęcono omówieniu zasady działania zastosowanego algorytmu oraz wynikom skuteczności rozpoznawania podstawowych form WNZ, uzyskiwanym przy jego użyciu. Skuteczność rozpoznawania form WNZ została wyznaczona dla każdej z klas z osobna i całościowo dla bazy danych. Całkowita skuteczność klasyfikacji (dla całej bazy danych) wyniosła 95,95 %.
In the paper application is described of the optimized multi-comparational and classic multi-comparational algorithms for classification of acoustic emission (AE) signals generated by the basic forms of partial discharges (PDs) which can occur in of paper-oil insulation systems of power transformers. This is a new implementation of the classical multi-comparational algorithm. The optimized multi-comparational algorithm was especially designed for needs on classification of the AE methods and it is result of research works performed by authors of this paper. Implementation of a time-frequency descriptor into the optimized multi-computational algorithm has been proposed. It was demonstrated that both algorithms indicate high, over 95,95 %, classification efficiency.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 12; 73-78
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies