Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  optimized multi-comparative algorithm
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the hereof paper was presented the efficacy classification distribution of Optimized Multi-Comparative Algorithm (OMA) with implemented time-frequency descriptor with a function of changing the amount of intervals in time domain. Algorithm OM was constructed in order to enable the classification of eight main partial discharges (PD) classes.
PL
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 %.
EN
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.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.