Способ определения параметров индукционных датчиков с применением технологий искусственного интеллекта

Abstract

Представлен способ определения параметров индукционных датчиков, используемых для мониторинга воздушных силовых электрических линий, с применением искусственного интеллекта. Рассмотрена проблема обеспечения высокой чувствительности датчиков даже при наличии электромагнитных помех, возникающих из-за работы силовых линий и осложняющих точное измерение параметров датчиков, таких как сопротивление, индуктивность и межвитковая емкость. Предложено решение, включающее использование сверточных нейронных сетей для анализа сигналов и определения параметров датчиков, что позволяет минимизировать влияние помех и повысить точность измерений. Использование искусственного интеллекта обеспечивает обработку большого объема данных с высокой точностью и скоростью, что позволяет проводить тестирование параметров индукционных датчиков в условиях их реальной эксплуатации. Предложена архитектура нейронной сети для определения параметров индукционных датчиков. Обученная нейронная сеть обеспечивает большую скорость работы по сравнению с традиционными методами оптимизации, что позволяет проводить измерения на большем количестве частот и повышает точность определения параметров индукционного компонента, что приводит к уменьшению ошибок в измерениях и повышению надежности всей системы мониторинга. Показан потенциал применения глубокого обучения в повышении надежности и безопасности энергетических систем за счет расширения возможностей тестирования индукционных датчиков мониторинга состояния силовых линий. Представленный подход может способствовать своевременному выявлению и предотвращению потенциальных неисправностей и аварий в энергетических системах.