Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/10995/21285
Название: Интегральная оценка электрических подстанций с помощью методов искусственных нейронных сетей на основе данных технической диагностики
Другие названия: Substations technical state assessment using the artificial neural networks methods on the basis of technical diagnostics
Авторы: Хальясмаа, А. И.
Khalyasmaa, A. I.
Научный руководитель: Кокин, С. Е.
Дата публикации: 2013
Библиографическое описание: Интегральная оценка электрических подстанций с помощью методов искусственных нейронных сетей на основе данных технической диагностики : заключительный отчет о НИР / Урал. федер. ун-т им. первого Президента России Б. Н. Ельцина ; Руководитель С. Е. Кокин ; Исполнитель А. И. Хальясмаа. – Екатеринбург, 2013. – 38 с.
Аннотация: Эта работа посвящена вопросам оценки технического состояния оборудования на электрических подстанциях напряжением 35-220 кВ с помощью методов искусственных нейронных сетей на основе данных технической диагностики. В работе рассматриваются принципы формирования математической модели для автоматизированной системы оценки технических активов сетевых предприятий. Представлена методика определения характеристических функций принадлежности к категории состояния оборудования, а также получение обобщенной оценки технического состояния оборудования.
This research is devoted to the assessment of the electrical equipment technical state at substations of 35-220 kV using the methods of artificial neural networks based on the technical diagnostics. This paper discusses the power equipment technical state assessment principles for the Enterprise Asset Management (EAM) systems of grid companies. Presents a methodology of determining the membership functions to the category of equipment state and obtaining the generalized assessment of the equipment technical state.
Ключевые слова: ОТЧЕТ О НИР
НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
СОСТОЯНИЕ
FUZZY LOGIC
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
ELECTRICAL EQUIPMENT
STATE
URI: http://hdl.handle.net/10995/21285
Сведения о поддержке: Программа развития УрФУ на 2013 год (п.2.1.1.1)
Располагается в коллекциях:Гранты, проекты, отчеты

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
khalyasmaa_2.1.1.1.pdf1,28 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.