dc.contributor.author | Громыко, И. Л. | ru |
dc.contributor.author | Белькин, В. О. | ru |
dc.coverage.spatial | Минск | ru |
dc.date.accessioned | 2022-12-28T10:29:04Z | |
dc.date.available | 2022-12-28T10:29:04Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Громыко, И. Л. Диагностика межвитковых замыканий в трансформаторах с помощью приборного учета данных и искусственного интеллекта = Diagnostics of inter-turn circuits in transformers using instrument data accounting and artificial intelligence / И. Л. Громыко, В. О. Белькин // Приборостроение-2022 : материалы 15-й Международной научно-технической конференции, 16-18 ноября 2022 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: О. К. Гусев (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2022. – С. 18-20. | ru |
dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/124436 | |
dc.description.abstract | В статье рассмотрены методы диагностики межвитковых замыканий трансформатора с помощью комплексного анализа данных и сверточных нейронных сетей. Применение искусственного интеллекта позволит в режиме реального времени, не выводя оборудование из работы, анализировать информацию, классифицировать различные отклонения и диагностировать дефекты. | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | БНТУ | ru |
dc.title | Диагностика межвитковых замыканий в трансформаторах с помощью приборного учета данных и искусственного интеллекта | ru |
dc.title.alternative | Diagnostics of inter-turn circuits in transformers using instrument data accounting and artificial intelligence | ru |
dc.type | Working Paper | ru |
local.description.annotation | The article discusses methods for diagnosing transformer inter-turn circuits using complex data analysis and convolutional neural networks. The use of artificial intelligence will allow analyzing information in real time, classifying various deviations and diagnosing defects without taking the equipment out of operation. Key words: Transformer, neural network, diagnostics, classification, device. | ru |