Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This thesis reports on research into intelligent partial discharge (PD) diagnosis for turbogenerator condition monitoring (CM). PD activities occurring in generator stator windings and modern techniques for PD CM are introduced. Research is focused on graphical classification methods, especially for small-size, and incomplete PD database. The research work begins with study on feature extraction methods on different PD patterns, and automated pattern recognition methods involving conventional classifiers and neural networks. Laboratory tests are made to observe PD activities and produce PD database containing typical PD types on industrial model bars. A Hybrid Clustering Method (HCM) and an advanced Self-Organizing Map (SOM) are presented to provide graphical classification results where the relationship of new PD samples and historical samples can be visualized. The work confirms that the graphical classification methods can be used individually or combined with other methods to provide reliable diagnostic information.