Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers
| dc.contributor.author | Szczepaniak, Piotr S. | |
| dc.contributor.author | Kłosiński, Marcin | |
| dc.date.accessioned | 2013-12-24T15:05:00Z | |
| dc.date.available | 2013-12-24T15:05:00Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description.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. | uk_UA |
| dc.identifier.citation | 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. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/22446 | |
| dc.language.iso | en | uk_UA |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
| dc.subject | power transformers | uk_UA |
| dc.subject | DGA | uk_UA |
| dc.subject | IEC | uk_UA |
| dc.subject | classification | uk_UA |
| dc.subject | maximal margin classifiers | uk_UA |
| dc.subject | SVM | uk_UA |
| dc.title | Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |