Another high impedance fault detect

Another high impedance fault detection scheme devised a neural network detection system that is trained to identify high impedance fault is described in [5]. Reference [6] describes a conventional high impedance fault detection technique that uses a neural network to detect high impedance faults that rely on derivatives of the maxima and minima of the load current. The results of long term high impedance fault detection tests conducted with the collaboration of five utilities and including staged faults, naturally occurring faults, and normal system operation were published in [7]. Results of the testing of three high impedance fault detection systems are reported in [8]. In another high impedance fault detection study [9], the results of years of experience with high impedance fault detection and testing are summarized. This technique was implemented in a product which uses multiple algorithms based mainly on energy, randomness, interharmonics, etc. in layers as described in [10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โครงร่างการตรวจหาข้อบกพร่องในความต้านทานสูงอื่นวางแผนระบบการตรวจสอบโครงข่ายประสาทที่ฝึกเพื่อระบุความต้านทานสูงผิดพลาดอธิบายไว้ใน [5] อ้างอิง [6] อธิบายเทคนิคการตรวจจับข้อบกพร่องความต้านทานสูงทั่วไปที่ใช้เครือข่ายประสาทเพื่อตรวจหาความผิดพลาดของความต้านทานสูงที่ใช้อนุพันธ์ของแมกและ minima ของกระแสโหลด ผลของความต้านทานสูงระยะยาวข้อบกพร่องการทดสอบการตรวจสอบดำเนินการ ด้วยความร่วมมือของห้าสาธารณูปโภค และรวมถึงฉากข้อบกพร่อง ข้อบกพร่อง การเกิดขึ้นตามธรรมชาติ และปกติระบบการทำงานแพร่ [7] มีรายงานผลของการทดสอบระบบการตรวจจับข้อบกพร่องความต้านทานสูงสามใน [8] ผลของประสบการณ์กับการตรวจจับข้อบกพร่องความต้านทานสูงและการทดสอบจะถูกสรุปในความต้านทานสูงข้อบกพร่องการตรวจสอบการศึกษาอื่น [9], เทคนิคนี้ถูกนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์ซึ่งใช้อัลกอริทึมหลายที่อิงหลักพลังงาน สุ่ม interharmonics ฯลฯ ในชั้นตามที่อธิบายไว้ใน [10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความต้านทานสูงโครงการตรวจสอบความผิดอีกคิดค้นระบบการตรวจสอบเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนในการระบุความผิดความต้านทานสูงอธิบายไว้ใน [5] อ้างอิง [6] อธิบายความผิดความต้านทานสูงเทคนิคการตรวจจับแบบเดิมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการตรวจสอบความผิดพลาดความต้านทานสูงที่ต้องพึ่งพาการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าของจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดของการโหลดปัจจุบัน ผลที่ได้จากการทดสอบความต้านทานสูงตรวจสอบความผิดในระยะยาวการดำเนินการด้วยความร่วมมือของห้าสาธารณูปโภครวมทั้งฉากความผิดพลาดเกิดขึ้นตามธรรมชาติความผิดพลาดและการทำงานของระบบปกติถูกตีพิมพ์ใน [7] ผลของการทดสอบในสามของความต้านทานสูงระบบการตรวจสอบความผิดที่มีการรายงานใน [8] ในความต้านทานสูงอีกการศึกษาตรวจสอบความผิด [9] ผลของประสบการณ์กับตรวจสอบความผิดความต้านทานสูงและการทดสอบสรุป เทคนิคนี้จะถูกนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์ที่ใช้อัลกอริทึมหลายตามหลักพลังงาน, สุ่ม, อินเตอร์ฮ ฯลฯ ในชั้นตามที่อธิบายไว้ใน [10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อื่นสูงผิดโครงการวางแผนการตรวจสอบภายในเครือข่ายระบบประสาท ระบบตรวจจับที่ฝึกเพื่อระบุความผิดสูงต้านทานที่อธิบายไว้ใน [ 5 ] อ้างอิง [ 6 ] อธิบายแบบอิมพีแดนซ์สูงของเทคนิคที่ใช้ในการตรวจสอบเครือข่ายประสาทเพื่อตรวจหาข้อบกพร่องที่ต้องพึ่งพาอิมพีแดนซ์สูงและอนุพันธ์ของ Maxima ไม่นี่ ม๊าของโหลดปัจจุบัน ผลระยะยาวของอิมพีแดนซ์สูงผิดตรวจสอบการทดสอบด้วยความร่วมมือของห้าและสาธารณูปโภครวมทั้งฉากข้อบกพร่อง ความผิดพลาดเกิดขึ้นตามธรรมชาติ และระบบการดำเนินงานปกติถูกตีพิมพ์ใน [ 7 ] ผลการทดสอบของทั้งสามระบบตรวจจับความผิดอิมพีแดนซ์สูง รายงาน [ 8 ] ในอีกการศึกษาความต้านทานสูงผิดตรวจจับ [ 9 ] , ผลของประสบการณ์กับการตรวจหาความผิดอิมพีแดนซ์สูงและการทดสอบ ) เทคนิคนี้ถูกนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์ที่ใช้หลายขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับด้านพลังงาน , randomness interharmonics ฯลฯ ในชั้นตามที่อธิบายไว้ใน [ 10 ]