Winding turn‐to‐turn short‐circuit diagnosis using FRA method: sensitivity of measurement configuration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Frequency response analysis (FRA) is increasingly being accepted as an effective technique to diagnose transformer faults. Transformer electric parameters are affected by such faults in a complex manner, and there is yet no standard approach for interpretation of FRA results. Most studies have focused on diagnosing winding and core deformations, but subtle defects in the winding insulation and turn‐to‐turn short circuits can develop into a more serious fault, and their early diagnosis is equally important. Furthermore, there are several test configurations which have different sensitivities to different faults. This study reports a study where the winding input impedance is measured to diagnose turn‐to‐turn short circuits using different measurement configurations. A comparison is made between the sensitivities of each measurement configuration to faults of increasing severity. It is found that this fault is detected in the low‐ and mid‐frequency regions as significant reduction in impedance and a shift in resonance peaks towards high frequencies. The results, analysed using different statistical parameters, indicate differences in sensitivities with different levels of short circuits. Marginal variations were found between the sensitivities of statistical parameters in different frequency regions. The study provides useful contribution into interpretation of FRA signatures for turn‐to‐turn short‐circuit diagnosis of transformers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle