ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОМЕХ
Ключевые слова:
электромагнитная совместимость, электромагнитная обстановка, электромагнитные помехи, нейронные сети.Аннотация
Рассматриваются проблемы возникновения электромагнитных помех между высоковольтными линиями электропередач и подземными металлическими трубопроводами. Для оценки потенциала вектора магнитного поля для различных конструктивных геометрий конкретной конфигурации задачи применен метод искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. С целью нахождения оптимальных решений, тестированы разные архитектуры нейронных сетей. Результаты, полученные с помощью нейронных сетей, сравнены с стандартными решениями таких задач методом конечных элементов.
Библиографические ссылки
Давалиби Ф. Анализ электрических помех от линий электропередачи к газопроводам. Часть I. Методы вычислений, IEEE Trans. on Power Delivery, 4, 3, pp. 1840–1848 (1989).
Дэн Д. Мику, И. Лингвей, К. Лингвей, Л. Дарабант, А. Чеклан, Численная оценка наведенных напряжений в металлических подземных трубопроводах, Rev. Roum. des Sci. Техн. - Электротехн. et Énerg., ISI Journal, 54, 2. – C. 175–184 (2009).
Руководство по влиянию высоковольтных систем переменного тока на металлические трубопроводы, Рабочая группа 36.02 СИГРЭ, Канада, 1995.
К. Дж. Сациос, Д. П. Лабридис, П. С. Докопулос. Система искусственного интеллекта для сложной задачи электромагнитного поля: Часть I . Расчет методом конечных элементов и разработка нечеткой логики, IEEE Trans. on Magnetics, 35, 1. – C. 516–522, 1999.
K. J. Satsios, D. P. Labridis, P. S. Dokopoulos, An Artificial Intelligence System for a Complex Electromagnetic Field Problem: Part II – Method Implementation and Performance Analysis, IEEE Trans., 35, 1, pp. 523-527 (1999).
S. Al-Badi, K. Ellithy, S. Al-Alawi, Prediction of Voltages on Mitigated Pipelines Paralleling Electric Transmission Lines Using an Arificial Neural Network, The Journal of Corrosion Science and Engineering, 10 (2007).
M. Caudil, C. Butler, Understanding Neural Networks: Computer Exploration, Vol. 1 & Vol. 2, MA: MIT Press, Cambridge, 1992.
H. Demuth, M. Beale, Neural Networks Toolbox. Users’ Guide, Ver. 3. The MATHWORKS Inc., 1998.
Строительные нормы и правила, ч. 1, гл. 1 // Система нормативных документов -СНиП 2.11.03-93
Верзунов, С. Н. Система искусственного интеллекта для онлайн мониторинга подземных силовых кабельных линий на основе технологий глубокого обучения / С. Н. Верзунов // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 3(42). – С. 83-94. – EDN DVCIKE.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2022 Бакасова А.Б., Асан уулу А.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
