Please use this identifier to cite or link to this item: http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/221
Title: Діагностика електродвигунів стрілкових переводів на основі нейронно-мережного моделювання даних спектрального розкладання струмів
Other Titles: Диагностика электродвигателей стрелочных переводов на основе нейронно-сетевого моделирования данных спектрального разложения токов
Electric Motor Diagnostics of Switches Based on the Neural Network Data Modeling the Spectral Decomposition of the Currents
Authors: Швець, Олег Михайлович
Keywords: діагностика
електродвигун
нейронна мережа
спектр
диагностика
электродвигатель
нейронная сеть
diagnostics
electric motor
neural network
spectrum
КІТ
Issue Date: 2009
Publisher: Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпропетровськ
Citation: Швець, О. М. Діагностика електродвигунів стрілкових переводів на основі нейронно-мережного моделювання даних спектрального розкладання струмів / О. М. Швець // Вісн. Дніпропетр. нац. ун-ту залізн. трансп. ім. акад. В. Лазаряна. – Дніпропетровськ, 2009. – Вип. 29. – С. 184–189. – DOI: 10.15802/stp2009/14096.
Abstract: UA: Запропоновано метод автоматизованої діагностики електродвигунів, шо використовує ненронну мережу, яка виявляє несправності електродвигуна на основі аналізу частотного спектру струму, що протікає через двигун.
RU: Предложен метод автоматизированной диагностики электродвигателей, использующий нейронную сеть, выявляющую неисправности электродвигателя на основе анализа частотного спектра протекающего через двигатель тока.
EN: The method of automated diagnostics of electric motors is offered. It uses a neural network revealing the electric motor faults on the basis of analysis of frequency spectrum of current flowing through the motor.
Description: О. Швець: ORCID 0000-0002-7175-2256
URI: http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/221
http://stp.diit.edu.ua/article/view/14096/11920
http://stp.diit.edu.ua/article/view/14096
ISSN: 2307–3489 (Print)
2307–6666 (Online)
Other Identifiers: DOI: 10.15802/stp2009/14096
Appears in Collections:Статті КІТ
Випуск 29

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
710shvec.pdf241,2 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.