Detecção de faltas internas em SCIG utilizando sistemas inteligentes

Autores Salles, Anderson Egberto Cavalcante
Orientador

Kreutz, Marcio Eduardo

Editor

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Data

2022-01-31

Palavras-chave

Redes Neurais Artificiais

Falhas internas

Gerador de indução com rotor em gaiola

Rede neural convolucional

Citação
Resumo

Abstract

URI https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47517
ColeçõesPPGSC - Mestrado em Sistemas e Computação

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Nome:
Deteccaofaltasinternas_Salles_2022.pdf
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