Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers
Authors: Szczepaniak, Piotr S.
Kłosiński, Marcin
Bibliographic description (Ukraine): Szczepaniak P. S. Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers / Piotr S. Szczepaniak, Marcin Kłosiński // Обчислювальні проблеми електротехніки : матеріали XII Міжнародного симпозіуму CPEE’2011, 5–7 вересня 2011 року, Кострино, Закарпатська область, Україна / Національний університет «Львівська політехніка», Варшавський технологічний університет, Лодзький технічний університет, Університет Західної Богемії. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – C. 61. – Bibliography: 16 titles.
Issue Date: 2011
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: power transformers
maximal margin classifiers
Abstract: The paper addresses a modern approach to the problem of power transformer diagnosis. The method called support vector machines enables the creation of an expert system for oil transformer technical condition diagnosis. The system, which is based on real results of chromatography of gases dissolved in transformer oil (DGA), performs better than an internationally acknowledged standard – the IEC code.
Content type: Article
Appears in Collections:Обчислювальні проблеми електротехніки (CPEE’2011) – 2011 р.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
53-Szczepaniak-61.pdf225,9 kBAdobe PDFView/Open

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