Neuronová síť jako prediktor zbytkové životnosti izolačních materiálů vinutí elektrických strojů

Neural network as predictor of residual gases of lifetime of insulative materials winding of electrical michines

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

cs

V dnešní moderní době, která se vyznačuje technickým růstem a rozvojem je nezbytně nutné zajistit extenzivní a intenzivní využití technických prostředků a zařízení. Každý konkurence schopný výrobní proces se neobejde bez nutné kontroly a údržby výrobních zařízení, neboť každá nečekaná závada nebo porucha může značně ovlivnit výrobní produkci, zisk a životaschopnost výroby. Otázka životnosti a spolehlivosti izolačních materiálů elektrických strojů točivých je velmi důležitá, neboť izolační materiál, u elektrických 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 danných provozních podmínkách.

V dnešní moderní době, která se vyznačuje technickým růstem a rozvojem je nezbytně nutné zajistit extenzivní a intenzivní využití technických prostředků a zařízení. Každý konkurence schopný výrobní proces se neobejde bez nutné kontroly a údržby výrobních zařízení, neboť každá nečekaná závada nebo porucha může značně ovlivnit výrobní produkci, zisk a životaschopnost výroby. Otázka životnosti a spolehlivosti izolačních materiálů elektrických strojů točivých je velmi důležitá, neboť izolační materiál, u elektrických 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 danných provozních podmínkách.

In this modern time, which is marked by technical growth and development is necessary to ensure extensive and high-powered utilization of technical resources and estabilishment. Every competitive industrial process have to has verification and servicing of production facility, because every unexpectedly trouble or disorder can considerably affect production performance, gain and viability of production. The question of lifetime and credibility gap of insulating materials of electric rotary machine is very important, because insulating material, near electrical machine then winding insulation of machinery, is part of best-more sensitive and most expensivei part of electric arrangement. That is why the diagnostic method are develpment and innovate, they appreciate state of insulative system of machinery in service conditions. The most progresive from this method are those, which can estimate state of the isolation and in the same time can explicite prognosis of lifetime in service conditions.

životnost, predikce, neuronová síť, umělá inteligence, diagnostika

Prediction, lifetime, neural networks, artifical intelligence, diagnostics

01.01.2003

Západočeská univerzita v Plzni

ČR Plzeň

80-7082-952-4

Diagnostika 2003

4