Vor-Ort-Anwendung eines neuronalen Signalerkennungssystems zur Entstörung von TE-Meßsystemen

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Teilentladungs(TE)-Messungen, insbesondere wenn sie vor Ort zur Beurteilung einer elektrischen Anlage durchgeführt werden, unterliegen immer einer Beeinflussung durch elektromagnetische Störungen, die das Potential moderner TE-Diagnosesysteme negativ beeinträchtigen. Ein prinzipielles Problem stellt die Erkennung und Unterdrückung impulsförmiger, stochastischer Störsignale dar, die mit eingeführten Methoden nicht in Realzeit durchgeführt werden kann. Zur Identifikation dieser impulsförmigen, stochastischen Störsignale wird ein neuronales Störsignalunterdrückungssystem konzipiert, das Nutzsignale noch in einem signifikant größeren Störamplitudenspektrum erkennt. Im Rahmen dieses Projekts sollen unterschiedliche Vor-Ort-Anwendungen zur Entstörung eingeführter TE-Analysen untersucht werden. Dazu zählt insbesondere die Erweiterung zu einem maschinenintelligenten Störfilter, das anhand praxisnaher Versuchsanornungen optimiert werden kann.