Informacja

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

Wyszukujesz frazę "energy network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Reactive energy compensator effect on the reliability of a complex electrical system using Bayesian networks
Autorzy:
Reffas, Omar
Sahraoui, Yacine
Nahal, Mourad
Ghoul, Rachida Hadiby
Saad, Salah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844423.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
STATCOM
reliability
Complex Electrical System
reactive energy
Bayesian network
Opis:
The static synchronous compensator is presented in order to improve an electrical network system performance. The present work aims to develop a Bayesian methodology for assessing the time-variant reliability of a complex electrical system taking into account reactive energy compensator (STATCOM). However, the complex aspect is not only related to the complexity of electrical system components architecture, nevertheless is allied to electrical network and STATCOM interactions. The Bayesian network is used for coping with this complexity constraint. The reliability-based assessment of reactive energy compensator effect is applied to a real case of a complex electrical system. The proposed Bayesian methodology application reveals that the STATCOM has a significant influence on electrical system reliability and the developed model can provide valuable information for decision makers to improve the system reliability performance.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 4; 684-693
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Time - frequency method and artificial neural network classifier for induction motor drive system defects classification
Autorzy:
Behim, Meriem
Merabet, Leila
Saad, Salah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31341644.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
energy
L-kurtosis
wavelet packet decomposition
multilayer perceptron neural network
induction motor defects
vibratory signals
Opis:
In this paper, by introducing two statistical parameters, energy and L-kurtosis, a new fault diagnostic system combining Wavelet Packet Decomposition and Multilayer Perceptron Neural Network is designed to improve efficiency and precision of induction motor defects diagnosis. This method is applied to vibratory signals of asynchronous motor running at two different rotational speeds (1500 rpm and 2000 rpm) at a sampling frequency of 8 KHz to detect three main types of defects: bearing faults, load imbalance and misalignment. These speeds are considered as the usual medium running speeds of induction motor. According to the results, the high performance and accuracy of this new faults diagnostic system is proved and confirmed, thus it can be used in the detection of other machines defects.
Źródło:
Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024110
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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