Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
70
Lista 2023
Status:
Autorzy: Gutten Miroslav, Korenciak Daniel, Karman Martin, Brnčal Peter, Kucera Matej, Kołtunowicz Tomasz, Sulowicz Maciej
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2023
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 23
Strony: 154 - 162
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 21 września 2023
Abstrakty: angielski
The article describes the non-contact and contact analysis of 1-MVA dry power transformers with epoxy-resin insulation using anacoustic camera and frequency analyzer with automatic sweeping for low-middle frequency areas. Power transformers are most commonlyused for construction component (core, windings, taps) analysis. The electrical, non-rotating machine generates electromagnetic and acousticemissions that can be used to analyze dry transformers during their operation. Non-contact online diagnostic methods have many advantagesover offline methods because it is not necessary to shut down the transformer, and also, the condition and behaviour of the machine areanalyzed during its normal operation. The article presents the analysis and comparison of structural parts of the distribution dry transformersof the same type and power. The problem of insufficient or incorrect clamp-screw connection was identified using the SFRA (SweepFrequency Response Analysis) method.