Авторы В.Н. Галушко, к.т.н., заведующий кафедрой «Электротехника», А.Н. Пехота, к.т.н., заведующий кафедрой «Физика и энергоэффективные технологии», И.Л. Громыко, аспирант, м.т.н., Белорусский государственный университет транспорта, г. Гомель в статье рассматривают методы диагностики и способ классификации различных дефектов трансформатора с помощью сверточных нейронных сетей. Применение данных нейронных сетей позволит в режиме реального времени анализировать информацию, классифицировать различные отклонения и диагностировать дефекты. В работе приводится анализ информации для классификации таких повреждений, как межвитковые замыкания, междуфазные короткие замыкания, дефекты межлистовой изоляции магнитопровода, местное замыкание пластин стали и «пожар» в стали.
Полный текст статьи читайте в июльском номере журнала «Энергоэффективность»