Bezinwazyjna diagnostyka uzwojeń magnesujących przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

W artykule zaproponowano ideę bezinwazyjnej metody dedykowanej wykrywaniu zwarć w uzwojeniach transformatorów. Metoda oparta jest o wykorzystanie modelu matematycznego transformatora toroidalnego oraz sztucznych sieci neuronowych. Bazując na polowoobwodowym modelu toroidu wyodrębniono sygnały diagnostyczne w postaci odkształconych przebiegów prądu uzwojenia magnesującego, które użyto w procesie uczenia sieci neuronowych. Zamieszczone wyniki testów potwierdzają wysoką skuteczność neuronowego układu diagnostycznego.

---

In the article the idea of non-invasive method dedicated to detecting faults in a transformer windings is presented. The method is based on the use of a mathematical model of toroidal transformer and artificial neural networks. On the basis of the semi-field model of the toroid the diagnostic signals, as the distorted current waveforms in the magnetizing windings, were separated and it was used in the learning process of neural networks. Included test results confirm the high efficiency of the neural diagnostic system.