| dc.contributor.author | Громыко, И. Л. | ru |
| dc.contributor.author | Галушко, В. Н. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2022-12-28T10:38:23Z | |
| dc.date.available | 2022-12-28T10:38:23Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Громыко, И. Л. Диагностика изоляции трансформаторов с помощью фигур Лиссажу = Diagnostics of transformer insulation with the help of Lissage figures / И. Л. Громыко, В. Н. Галушко // 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. 151-153. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/124457 | |
| dc.description.abstract | Разработана технология представления исходных данных в виде фигур Лиссажу для сверточных нейронных сетей. Данная технология позволяет: сократить затраты на создание и обновление базы данных испытаний; выявлять и классифицировать неисправности; оценивать остаточный ресурс трансформатора; самосовершенствоваться на основе накопления опыта реальных ситуаций. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Диагностика изоляции трансформаторов с помощью фигур Лиссажу | ru |
| dc.title.alternative | Diagnostics of transformer insulation with the help of Lissage figures | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | A technology for presenting initial data in the form of Lissajous figures for convolutional neural networks has been developed. This technology allows: to reduce the cost of creating and updating a test database; identify and classify faults; evaluate the residual life of the transformer; self-improvement based on the accumulation of experience in real situations. | ru |
