Závislost výsledků predikce na parametrech neuronové sítě.

Dependence results of neural network based on inputs parameters.

conference paper

Czech

V dnešní době patří umělé neuronové sítě k vhodnému nástroji pro predikci a simulaci technických systémů a soustav. Tento článek se zabývá využitím umělých neuronových sítí k predikci životnosti izolačního materiálu elektrických motorů, které zastupují modelované a identifikované technické soustavy. Jedná se tedy o nedestruktivní diagnostickou metodu založenou na bázi umělé inteligence. Neuronové sítě byly naprogramovány v programu MATLAB verze 6.0, stejně tak výsledky simulací byly získány tímto produktem. Predikovaný výstup byl sledován při různých změnách vstupních parametrů, jako je počet neuronů v jednotlivých vrstvách, počet skrytých vrstev.

At present days, the most popular prediction tools are the methods of artificial intelligence, and one method is the neural networks. This paper is concentrated on the use of neural networks in the life prediction of Relanex insulating material that is applied as insulation of electrical machine windings. In this case the condition of insulating in a time step k+1 is predicated from input quantity in time steps k, k-1, k-2, etc. Anyway the prediction means forecasting of quantity in future from N previous measurement this or other quantities in the past.The paper describes the use of artificial neural networks which forecast the life of insulating material for windings in electric rotary

izolační materiál, predikce

prediction, insulating materials, diagnostics

HAMMER, M.; VAVRUŠKA, J.; LATINA, P.

3. 2. 2004

HART PRESS, sro. Otrokovice

Ostrava

80-248-0465-4

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

221

227

7