Скрупська, Людмила СтепанівнаСахно, Олександр АнатолійовичSkrupskaya, Liudmyla S.Sakhno, Oleksandr A.2023-09-272023-09-272023http://eir.zntu.edu.ua/handle/123456789/10435Скрупська Л. С. Підвищення ефективності систем діагностування ізоляції вимірювальних трансформаторів струму: монографія / Л.С. Скрупська, О.А. Сахно – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2023. – 105 с.UK: На основі аналізу існуючих методів діагностування паперово-масляної ізоляції вимірювальних трансформаторів струму розроблена нейромережева модель діагностування цієї ізоляції. За допомогою кластеризації трендів діагностичних ознак розроблений метод визначення залишкового ресурсу внутрішньої ізоляції. Розроблені UML - моделі, що дозволяють програмно реалізувати запропоновані моделі діагностування і прогнозування стану основної ізоляції трансформаторів струму без прив'язки до конкретної мови програмування і без обмежень в апаратній платформі. EN: Based on the analysis of existing methods for diagnosing the paper-oil insulation of current measuring transformers, a neural network model for diagnosing this insulation has been developed. A method for determining the residual life of the internal insulation was developed by clustering the trends of diagnostic features. UML models have been developed that allow programmatic implementation of the proposed models for diagnosing and predicting the state of the main insulation of current transformers without being tied to a specific programming language and without restrictions in the hardware platform.ukдіагностична модельпаперово-масляна ізоляціятрансформатор струмунейронна мережаdiagnostic modelpaper and oil insulationcurrent transformerneural networkBook