Utilisation des réseaux de neurones artificiels dans le vieillisement thermique à 5000 heures de l'huile de transformateur

Abstract

Ce travail présent l'utilisation des réseaux de neurones artificiels dans la prédiction de quelques propriétés diélectrique de vieillissement thermique jusqu'à 5000 heures d'huiles de transformateur BORAC 22. Et pour ça, on a élaboré trois programmes de calcule basé sur les réseaux RBF, le premier programme RBF1 se caractérise par une seul entré avec un apprentissage par la méthode d'optimisation aléatoire ROM. Une entrée aussi pour le deuxième programme RBFG1 mais dans ce cas l'apprentissage se fait par la méthode de centrage adaptatif ACM. Alors que le dernier programme RBFG2 utilise deux entrées avec l'ACM pour la phase d'apprentissage.