Publication detail

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Power Oil Transformer Diagnostics

JANDA, O. HAMMER, M. MINISTR, M. ERTL, J.

Czech title

Adaptivní fuzzy-neuro inferenční systémy v diagnostice výkonových olejových transformátorů

English title

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Power Oil Transformer Diagnostics

Type

journal article - other

Language

en

Original abstract

The adaptive neuro-fuzzy inference system for the diagnostics of power oil trans-formers is described in this paper. The system is based on the DGA methods where the ANFIS system is applied on the results. A new fuzzy system can be created or the original model of the diagnostic method according to the IEC 60599 standard can be adapted. The real data of gas concentrations was used for the learning process. The resulting accuracy of the optimized fuzzy model achieved up to 78%

Czech abstract

V tomto článku je popsán fuzzy-neuro inferenční systém v diagnostice výkonových olejových transformátorů. Systém je založen na DGA metodách, kde ANFIS je aplikován na výsledky. Systém může být vytvořen jako nový nebo dříve vytvořený systém může být modifikován dle IEC 60599. Během učícího procesu byla použita data z reálných měření. Výsledná přesnost optimalizovaných fuzzy modelů dosahovala až 78%

English abstract

The adaptive neuro-fuzzy inference system for the diagnostics of power oil trans-formers is described in this paper. The system is based on the DGA methods where the ANFIS system is applied on the results. A new fuzzy system can be created or the original model of the diagnostic method according to the IEC 60599 standard can be adapted. The real data of gas concentrations was used for the learning process. The resulting accuracy of the optimized fuzzy model achieved up to 78%

Keywords in Czech

DGA, ANFIS, fuzzy, IEC poměrová metoda, transformátor

Keywords in English

DGA, ANFIS, Fuzzy, IEC ratio, Transformer

RIV year

2011

Released

05.10.2011

Publisher

MM publishing

Location

Praha

ISSN

1803-1269

Volume

4

Number

3

Pages from–to

325–331

Pages count

7

BIBTEX


@article{BUT74336,
  author="Ondřej {Janda} and Miloš {Hammer} and Martin {Ministr} and Jakub {Ertl},
  title="Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Power Oil Transformer Diagnostics",
  year="2011",
  volume="4",
  number="3",
  month="October",
  pages="325--331",
  publisher="MM publishing",
  address="Praha",
  issn="1803-1269"
}