Show simple item record

dc.contributor.authorГромыко, И. Л.ru
dc.contributor.authorМонархович, И. Е.ru
dc.coverage.spatialМинскru
dc.date.accessioned2025-02-05T12:15:45Z
dc.date.available2025-02-05T12:15:45Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationГромыко, И. Л. Разработка нейронной сети ResNet-18 для диагностики межвитковых коротких замыканий в однофазном трансформаторе = Development of ResNet-18 neural network for diagnostics of inter-turn faults in single-phase transformer / И. Л. Громыко, И. Е. Монархович // Приборостроение-2024 : материалы 17-й Международной научно-технической конференции, 26-29 ноября 2024 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: А. И. Свистун (пред.), О. К. Гусев, Р. И. Воробей [и др.]. – Минск : Интегралполиграф, 2024. – С. 37-38.ru
dc.identifier.urihttps://rep.bntu.by/handle/data/152985
dc.description.abstractРазработана нейронная сеть ResNet-18 для диагностики и раннего обнаружения межвитковых коротких замыканий в однофазных трансформаторах. Применение данной нейронной сети позволит в режиме реального времени, не выводя оборудование из работы, анализировать информацию по осциллограммам тока холостого хода и классифицировать короткие замыкания.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherИнтегралполиграфru
dc.titleРазработка нейронной сети ResNet-18 для диагностики межвитковых коротких замыканий в однофазном трансформатореru
dc.title.alternativeDevelopment of ResNet-18 neural network for diagnostics of inter-turn faults in single-phase transformerru
dc.typeArticleru
local.description.annotationResNet-18 neural network has been developed for diagnostics and early detection of inter-turn faults in single-phase transformers. Application of this neural network will allow to analyze information on no-load current oscillograms and classify short circuits in real-time mode without taking the equipment out of operation.ru


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record