LVQ neuronová síť v prognostické klasifikaci zbytkové životnosti izolačního materiálu vinutí elektrických strojů točivých.

LVQ Neural Network as a Tool for Classification of Residual Lifetime of High Voltage Insulation Material Relanex

conference paper

cs

Otázka životnosti a spolehlivosti izolačních materiálů elektrických strojů točivých je v dnešní době stále velmi důležitá, neboť izolační materiál, u elektrickým strojů pak izolace vinutí stroje patří k nejcitlivější a nejnákladnější části elektrického zařízení. Z tohoto důvodu se vyvíjejí nové a zdokonalují již známé diagnostické metody, které zhodnocují stav izolačního systému stroje v provozních podmínkách. Nejprogresivnějšími z diagnostických metod jsou pak ty, které nejen zhodnocují současný stav izolace, ale současně umožňují určitou prognózu její životnosti v daných provozních podmínkách. Článek se zabývá využitím neuronové sítě LVQ v prognostické klasifikaci stavu zbytkové životnosti izolačního materiálu Relanex, který se používá pro izolaci vinutí elektrických strojů točivých. Zbytková životnost elektrického stroje je slovně klasifikována na základě nameřených vstupních dat. Klasifikace neuronovou sítí tedy znamená určení stavu zbytkové životnosti do předem zvoleného počtu tříd charakterizující celkový stav izolačního materiálu elektrického stroje točivého.

Otázka životnosti a spolehlivosti izolačních materiálů elektrických strojů točivých je v dnešní době stále velmi důležitá, neboť izolační materiál, u elektrickým strojů pak izolace vinutí stroje patří k nejcitlivější a nejnákladnější části elektrického zařízení. Z tohoto důvodu se vyvíjejí nové a zdokonalují již známé diagnostické metody, které zhodnocují stav izolačního systému stroje v provozních podmínkách. Nejprogresivnějšími z diagnostických metod jsou pak ty, které nejen zhodnocují současný stav izolace, ale současně umožňují určitou prognózu její životnosti v daných provozních podmínkách. Článek se zabývá využitím neuronové sítě LVQ v prognostické klasifikaci stavu zbytkové životnosti izolačního materiálu Relanex, který se používá pro izolaci vinutí elektrických strojů točivých. Zbytková životnost elektrického stroje je slovně klasifikována na základě nameřených vstupních dat. Klasifikace neuronovou sítí tedy znamená určení stavu zbytkové životnosti do předem zvoleného počtu tříd charakterizující celkový stav izolačního materiálu elektrického stroje točivého.

A question of the lifetime and reliability of materials of electrical rotary machines is still very important in present, because insulation material belongs to the most sensitive and costliest part of electrical machines. Hence there are developed new diagnostics methods, which evaluate the state of insulating system of electrical machine in process. This contribution deals with LVQ neural network usage in prognostic classification of the residual lifetime state of insulation material Relanex, which is used for insulation of electrical rotary machine windings. The residual lifetime of electrical machine is verbally classified by virtue of measured input data. Classification by the help of neural network accordingly means the determination of the residual lifetime state to the predetermined number of categories which characterized a total state of insulating system electric rotary machine winding.

izolační materiál, Relanex, neuronová síť

insulating materials, Relanex, neuronal network

03.02.2004

HART PRESS, sro. Otrokovice

Ostrava

80-248-0465-4

Sborník 23. Mezinárodní konference DIAGO (Technická diagnostika strojů a výrobních zařízení)

7