На сайте РНК СИГРЭ доступна новая рубрика – "Современные тенденции и вопросы диагностики электрооборудования"

Надёжная работа современной промышленной системы немыслима без технологий мониторинга и диагностики. Представляем вашему вниманию выпуск новой рубрики «Современные тенденции и вопросы диагностики электрооборудования».

Материалы подготовлены специалистами ООО «БО-Энерго». В выпуске представлены обзоры актуальных публикаций, касающихся новых технологий и методов мониторинга и диагностики электрооборудования.

Ознакомиться с выпуском можно по ссылке.

Также предлагаем вам ознакомиться с материалами компании «БО-Энерго» по инновационным разработкам и новым технологиям в области мониторинга и диагностики электрооборудования, которые ранее выходили на сайте РНК СИГРЭ в рубрике «Чтиво на досуге»: ссылка.

---

Содержание выпуска:

1. Методика распознавания дефектов на основе комбинированной нейронной сети.
2. Определение типа дефекта при помощи распознавания 3D-образов PRPD-распределений ЧР.
3. Определение наличия повреждённых стержней ротора двигателей с питанием от сети и от инвертора.
4. Разработка метода определения дефектов в подземных кабелях при помощи импедансной спектроскопии.
5. Влияние степени загрязнения трансформаторного масла на пробивное напряжение и характеристики ЧР.
6. Опыт мониторинга tan δ статорной изоляции синхронной машины.
7. Метод диагностики подшипников качения на основе анализа нестационарных сигналов вибрации.
8. Сравнение НЧ и ВЧ измерений ЧР на статорной обмотке вращающихся машин.
9. Пример комплексной системы онлайн-мониторинга вводов силового трансформатора.
10. Конструкция устанавливаемой на автономный робот СВЧ-антенны для определения ЧР.
11. Система мониторинга вводов трансформатора, контролирующая скачки напряжений.
12. Определение мест повреждений в распределительных сетях на основе энергии утечки.
13. Прибор для определения концентраций растворённых газов на основе перестраиваемого лазерного диода.
14. Исследования распределения температур в обмотке распределительного трансформатора 1.5МВА.
15. Модель распознавания паттернов ЧР на основе генеративно-состязательной сети.
16. Последние достижения в диагностике КРУЭ на основании ЧР.