Numer: 10/2022 Str. 193
Autorzy: Andrzej Cichoń , Sebastian Borucki , Michał Włodarz :
Tytuł: Zastosowanie wybranych klasyfikatorów uczenia maszynowego do rozpoznawania form wyładowań niezupełnych
Streszczenie: Ocena intensywności oraz form wyładowań niezupełnych pozwala na określenie stanu izolacji urządzeń elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono możliwości identyfikacji podstawowych form wyładowań niezupełnych, przy wykorzystaniu wybranych algorytmów uczenia maszynowego. Przedstawiono wpływ różnych metod przetwarzania wstępnego sygnałów na skuteczność modeli sztucznej inteligencji. Zaproponowano metodę ekstrakcji cech statystycznych z sygnałów emisji akustycznej pozwalających na klasyfikację form wyładowań.
Słowa kluczowe: wyładowania niezupełne, uczenie maszynowe, metoda emisji akustycznej, dekompozycja falkowa.