Resumen

En este artculo, tomamos como objeto de investigacin un disyuntor de vaco de un solo corte de 126kV y estudiamos por primera vez la aplicacin del motor PM de alta densidad energtica en el disyuntor de alto voltaje. El motor PM mantiene la mxima densidad de potencia y densidad de par durante la fase de arranque. Hay que tener en cuenta que la mayora de los fallos de los disyuntores de alta tensin son fallos mecnicos. Diseamos un conjunto de sistemas de prediccin de fallos mecnicos para disyuntores de alta tensin. Presentamos el mtodo de prediccin de la curva de accin de apertura y cierre del disyuntor de alta tensin. Est inspirado en el Algoritmo de Colonia de Hormigas Caticas (CAS) y en una red neuronal optimizada de ciclo de memoria a corto y largo plazo (LSTM). Construimos la estructura principal del sistema experto de red neuronal y establecimos el modelo de prediccin de fallos del disyuntor de alta tensin, basado en la red neuronal de ciclo LSTM, optimizada por CAS. Utilizamos el mtodo de mnimos cuadrados mejorado para lograr la precisin de funcionamiento del interruptor de control de fase. Por ltimo, completamos el desarrollo y la experimentacin del prototipo.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Disyuntor de vacío; Motor PM de alta densidad energética; Fallos mecánicos; Sistemas de predicción de fallos; Algoritmo Chaos Ant Colony; Red neuronal cíclica LSTM
• Keywords:Vacuum circuit breaker; High-energy-density PM motor; Mechanical faults; Fault prediction systems; Chaos Ant Colony Algorithm; LSTM cycle neural network