Diagnostika vysokonapěťových zařízení, využití nestandardních metod sběru a analýzy dat v nových aplikacích

Show simple item record
dc.contributor.authorOlkhovskiy, Mikhailcs
dc.contributor.refereeTrnka Pavel, prof. Ing. Ph.D., MBAcs
dc.contributor.refereeDončuk Jan, Ing. Ph.D.cs
dc.contributor.refereeProcházka Radek, doc. Ing. Ph.D.cs
dc.date.accepted2025-02-06
dc.date.accessioned2026-02-19T13:22:57Z
dc.date.available2022-09-01
dc.date.available2026-02-19T13:22:57Z
dc.date.issued2024-08-12
dc.date.submitted2024-08-12
dc.description.abstractPráce představuje metodiku integrální online diagnostiky kabelových přenosových vedení. Princip je založen na vysílání speciálně zkonstruovaného referenčního signálu přes kabelové vedení. Po obdržení odezvy jsou v referenčním signálu pomocí konvoluční neuronové sítě detekovány a analyzovány změny parametrů. Na základě těchto změn se vyhodnocuje stav izolace. Vyvinutá metodika nevyžaduje vyřazení kabelového vedení z provozního stavu; výsledek diagnostiky je k dispozici ihned. Vyhodnocení je provedeno na fyzikálním modelu kabelových přenosových vedení ve dvou experimentech zrychleného stárnutí dielektrika.cs
dc.description.abstract-translatedThe thesis presents a technique for integral online diagnostics of cable transmission lines. The technique is based on sending a specially designed reference signal through the cable line. When the response is received, parameter changes in the reference signal are detected and analyzed using a convolutional neural network. Based on these changes, the insulation condition is evaluated. The developed methodology does not require taking a cable line out of service; the diagnostic result is available shortly after measurement. The evaluation is performed on a physical model of cable transmission lines in two accelerated dielectric aging experiments.en
dc.description.departmentKatedra elektroenergetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format176 s. (176 769 znaků)
dc.identifier80450
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/64685
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcs
dc.subjectonline diagnostikacs
dc.subjectvysokonapěťové zařízenícs
dc.subjectreferenční signálcs
dc.subject.translatedconvolutional neural networken
dc.subject.translatedonline diagnosticsen
dc.subject.translatedhigh voltage equipmenten
dc.subject.translatedreference signalen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta elektrotechnickács
dc.thesis.degree-levelDoktorskýcs
dc.thesis.degree-namePh.D.cs
dc.thesis.degree-programElektrotechnika a informační technologiecs
dc.titleDiagnostika vysokonapěťových zařízení, využití nestandardních metod sběru a analýzy dat v nových aplikacíchcs
dc.typedisertační prácecs
local.files.count4*
local.files.size65737600*
local.has.filesyes*
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=80450

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
DDP_Olkhovskiy_2024_v2.pdf
Size:
59.27 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
olkhovskiy_posudky.pdf
Size:
2.39 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
olkhovskiy_publ.pdf
Size:
534.09 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
olkhovskiy_zapis.pdf
Size:
521.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby VŠKP
Download

Collections

Dissertations (KEE)