установка дифавтомата / УЗО и подключение к потребителю

 

установка дифавтомата / УЗО

    Дифференциальный автомат это низковольтный комбинированный электрический аппарат, совмещенный в одном корпусе функции двух защитных устройств – УЗО и автоматического выключателя. Благодаря этому данное изделие является достаточно популярным и широко применяется как в бытовых условиях, так и на производстве.

дифавтомат на 25 Ампер

      Устройство защитного отключения(УЗО) – устройство, срабатывающее при токах утечки. Ток утечки возникает в случае нарушения целостности изоляции кабеля одной из линии электропроводки либо в случае повреждения конструктивных элементов в бытовом электроприборе. Утечка может привести к возгоранию электропроводки или эксплуатируемого бытового электроприбора . В процессе эксплуатации поврежденного электроприбора или неисправной электропроводки возможно поражение человека электрическим током. УЗО в случае возникновения нежелательной утечки за доли секунды производит отключение поврежденного участка электропроводки или поврежденного электроприбора.

Свойство которого – защищать людей от поражения током и предотвращает возникновение пожара.

Устройство защитного отключения (УЗО)

     Чем отличается дифавтомат от УЗО. Отличие первого в том, что данный защитный аппарат, помимо защиты от утечки электричества (функции УЗО), дополнительно имеет защиту от перегрузки и короткого замыкания, то есть выполняет функции автоматического выключателя. Установка дифавтомата или УЗО требует предварительного и тщательного разбора работы специалистом. Он должен понимать функции и назначение того или иного аппарата. 

 

Установка дифавтомата / УЗО – представляет собой комплекс, в который входит обычно установка новых обычных однополюсных автоматов + установка дифференциального автомата либо УЗО и нулевой шины. На  N – шину садятся нулевые  проводники. При отсутствии заземления на N – шину подключается третья жёлто – зелёная жила нового выведенного кабеля. 

    Перенос электросчётчика в квартиру подразумевает все те же самые работы по установке и подключению.

Электромонтажные работы будут выполняться в боксе, который будет ставиться внутри квартиры. 

       

    Это вид работы актуален для тех, кто решил вывести отдельную линию, например для стиральной машины в электрощит, но в электрощите расположены старые автоматы советского образца. У которых крепление к тыльной части электрощита отличается от принципа крепления новых автоматов и N нулевых шин. Закрепить к старым автоматам новый дифавтомат / УЗО вместе с N – шиной абсолютно не получится, так как установка дифавтомата / УЗО  предполагает наличие DIN – рейки. DIN – рейка первоначально и  устанавливается к тыльной части электрощита после демонтажа старых автоматических выключателей. На DIN – рейку крепятся автоматическая аппаратура и N – шина.

       Широкие размер дифавтомата  требует  приличное количество места на посадочном месте DIN – рейки. Вот поэтому, в большинстве случаев сначала необходим демонтаж старых автоматов. Замена их на новые в равном количестве. Дальше уже следует установка дифавтомата / УЗО и N – шины.

     

      Установка автомат. выключателя и  диф. автомат. выключателя вместо старой автоматики. На фото №1-2– демонтаж двух старых советских автоматов (коммутирующих L и “N по старинке”). После демонтажа устанавливается DIN – рейка. Затем устанавливается  1 “автомат 32 А” на L. Для N – проводника устанавливается и подключается N – шина. В конце устанавливается “диф. автомат 16А” и подключается перемычками. Диф будет ждать дальнейшего подключения к нему отдельной линии, для стиральной машины. 

Фото 1 – установка автоматов и N – шины

Фото 2 – подключение

 

Тонкости и особенности выбора дифференциального автомата: установка, виды, обозначения

Дифференциальный автомат – защитное устройство для различных типов электроустановок. Он отлично выполняет барьерную функцию и эффективно защищает пользователей от ударов электротоком, при этом блокирует работу электрической сети при перегрузках и коротком замыкании.

01.02.2023

Дифавтомат способен заменить одновременно и агрегат защитного отключения, и выключатель автоматического типа, но это не единственный плюс устройства.

 

У дифференциального автомата немало преимуществ, которые объясняют его востребованность на сегменте рынка светотехнических изделий: 

• Компактность: габариты аппарата значительно меньше размеров аналогов, имеющихся в продаже. За счёт компактности проще подобрать и монтировать распределительный щиток. Вся конструкция займёт минимальное рабочее пространство.
• Доступность: в супермаркетах и интернет-магазинах адекватные расценки на продукцию.
• Простота установки: за счёт минимального количества кабельных проводников и соединений в защитном коробе, гарантия плохого контакта в зоне подключения сводится к нулю.

 

Где монтировать дифференциальный автомат? 

Монтируют диф-автомат исключительно на конструкцию DIN-рейки, расположенную в распределительном блоке квартиры, дома или не жилого объекта.

Подключать к устройству можно блоки розеток, различные мощные электрические агрегаты по-отдельности: электрическую печь, стиральную машинку, водонагреватель, электрический духовой шкаф, варочную поверхность и т. д.

 

Главные характеристики и параметры 

Выбирают дифавтомат по его характеристикам: 

• Значению дифференциального тока – для жилых объектов цифра не должна превышать 30 миллиампер, так трактуют правила устройства электрических установок. Значение вполне обосновано, так как для человеческого организма постоянный ток в 50 миллиампер считается опасным, в то время как опасность представляет и переменный ток со значением в 10 миллиампер.
• Значению номинального тока, которое должно соответствовать максимальным параметрам электротока на участке цепи, которые защищает устройство. Характеристика связана с особенностями используемого проводника и количеством подаваемой нагрузки. Эта же характеристика берётся в расчёт при выполнении барьерной функции от короткого замыкания. 

Также при выборе учитывают: вид электромагнитного расцепителя и его чувствительность, особенности тока утечки с его классом, категорию токоограничителя и номинальные значения отключающей способности, особенности условий эксплуатации. Большинство приборов предназначено для эксплуатации в помещениях с отоплением. Для монтажа на улице или в подсобных неотапливаемых сооружениях необходимо выбирать варианты с повышенной морозоустойчивостью (у таких устройств на корпусе будет знак, похожий на снежинку). Но морозоустойчивые агрегаты стоят дороже обычных приборов для помещений. 

Особенности обозначений на продукции 

Информация о приборе указывается в паспорте, который идёт в комплекте с этим устройством. На многих экземплярах данные дублируют на корпусе. Для пользователей производитель предоставляет информацию о параметрах мощности и номинального напряжения, значении дифференциального тока отключения, параметрах частоты и температурного режима, при которых допускается эксплуатация дифавтомата.

Размещение данных на корпусе – удобная штука, ведь инструкции имеют свойство теряться, а информация на приборе будет всегда доступна для пользователя. Всегда можно будет узнать: где можно добавить нагрузку, а на какой автомат – нельзя.

 

Машина против установки – в чем разница?

машина | установка | В качестве существительных разница между машиной и установкой заключается в том, что машина представляет собой механическое или электрическое устройство, которое выполняет или помогает в выполнении человеческих задач, будь то физические или вычислительные, трудоемкие или для развлечения во время установки – это действие по назначению или присвоению должности, ранга или ордена с обычными обрядами или церемониями; как, введение рукоположенного служителя в приходе. В качестве глагола машина означает производить с помощью машин. Английский ( wikipedia machine ) Существительное ( en существительное ) 90 007 Устройство, которое направляет и контролирует энергию, часто в форме движения или электричества, для производства определенного эффект. * {{quote-журнал, title=A Better Waterworks, date=2013-06-01, volume=407, issue=8838, page=5 (Technology Quarterly), magazine=( Экономист ) ссылка , проход = Искусственная почка в наши дни по-прежнему означает аппарат для диализа размером с холодильник . Такие устройства имитируют то, как настоящие почки очищают кровь и выбрасывают примеси и лишнюю воду в виде мочи.}} (архаичный) Транспортное средство с механическим приводом; автомобиль. (телефония, аббревиатура) Автоответчик или, как расширение, голосовая почта. (вычисления) Компьютер. (фигурально) Человек или организация, которые на первый взгляд действуют как машина, будучи особенно эффективными, целеустремленными или бесстрастными. В частности, группа, которая контролирует политическую или аналогичную организацию; сочетание лиц, действующих вместе для достижения общей цели, с агентствами, которые они используют. * Landor Вся машина правительства не должна давить на народ такой тяжелой и угнетающей тяжестью. Сверхъестественное действие в стихотворении или сверхчеловеческое существо, представленное для совершения какого-либо подвига. ( Аддисон ) (эвфемизм, устаревшее) Пенис.{{цитата-Фанни Хилл, часть=3 Теперь он возобновляет свои попытки в более форме: во-первых, он подложил одну из подушек под меня, чтобы придать мишени более удобное возвышение, а другую – под мою голову, для облегчения этого; затем раздвинув мои бедра и встав между ними, он положил их себе на бедра; применяя затем точку его машина к щели, в которую он искал вход. }} Синонимы * См. также Производные термины ( Производные термины ) * конечный автомат * реактивная машина * машинный болт * Машинный код * пулемет * пулемет * пулемет * машинная инструкция * машинный язык * машинное обучение * машинное производство * машина правительства * пистолет-пулемет * машиночитаемый * машинное отделение * машинный винт * механический цех * станок * машинный перевод * машинный перевод * можно стирать в машине * автомат для игры в пинбол * швейная машина * простая машина * игровой автомат Глагол ( machin ) производить с помощью машин. для придания формы или отделки с помощью машин. Производные термины * Машинист Внешние ссылки * * Анаграммы * 1000 основных английских слов —- Английский ( установка википедии ) Существительное ( существительное ) Действие установки. Что-либо установленное, особенно вся система машин, аппаратов и принадлежностей, когда они установлены и приспособлены для практической работы, например, в электрическом освещении, передаче энергии и т. д. Произведение инсталляции. Совокупность объектов, составляющих постоянную военную базу Производные термины * установка арт —-

Глубокое обучение и машинное обучение: в чем разница?

Артикул | 11 минут чтения

Вот самый простой вывод для понимания разницы между глубоким обучением и машинным обучением: все глубокое обучение — это машинное обучение, но не все машинное обучение — это глубокое обучение.

Патрик Грив, автор статей

Последнее обновление: 23 мая 2023 г.

• Искусственный интеллект

Понимание последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) может показаться ошеломляющим, но если вас интересует изучение основ, вы можете свести многие инновации ИИ к двум концепциям: машинное обучение и

глубокое обучение.

Примеры машинного обучения и глубокого обучения повсюду. Это то, что делает самоуправляемые автомобили реальностью, как Netflix узнает, какое шоу вы хотите посмотреть дальше, и как Facebook узнает, чье лицо на фотографии.

Машинное обучение и глубокое обучение часто кажутся взаимозаменяемыми модными словечками, но между ними есть различия. Итак, что же представляют собой эти две концепции, которые доминируют в разговорах об ИИ, и чем они отличаются? Читай дальше что бы узнать.

Глубокое обучение против машинного обучения

Первый шаг к пониманию разницы между машинным обучением и глубоким обучением — признать, что глубокое обучение — это машинное обучение .

В частности, глубокое обучение считается эволюцией машинного обучения. Он использует программируемую нейронную сеть, которая позволяет машинам принимать точные решения без помощи человека.

Но для начала давайте определим машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение Определение: Приложение искусственного интеллекта, включающее алгоритмы, которые анализируют данные, извлекают уроки из этих данных, а затем применяют полученные знания для принятия обоснованных решений.

Как работает машинное обучение?

Простым примером алгоритма машинного обучения является служба потоковой передачи музыки по запросу. Чтобы сервис принял решение о том, какие новые песни или исполнителей порекомендовать слушателю, алгоритмы машинного обучения связывают предпочтения слушателя с другими слушателями, имеющими схожие музыкальные вкусы. Этот метод, который часто просто рекламируют как ИИ, используется во многих сервисах, предлагающих автоматические рекомендации.

Машинное обучение включает в себя множество сложных математических операций и кодирования, которые, в конце концов, выполняют ту же механическую функцию, что и фонарик, автомобиль или экран компьютера. Когда мы говорим, что что-то способно к «машинному обучению», это означает, что оно выполняет функцию с предоставленными ему данными и со временем становится все лучше. Это как если бы у вас был фонарик, который включался бы всякий раз, когда вы говорили: «Темно»; он распознает разные фразы, содержащие слово «темный».

Машинное обучение стимулирует выполнение всевозможных автоматизированных задач в различных отраслях: от компаний, занимающихся защитой данных, которые выслеживают вредоносное ПО, до финансовых специалистов, которым нужны оповещения о выгодных сделках. Алгоритмы ИИ запрограммированы на постоянное обучение таким образом, чтобы имитировать виртуального личного помощника, и с этим они справляются довольно хорошо.

То, как машины могут обучаться новым трюкам, становится действительно интересным (и захватывающим), когда мы начинаем говорить о глубоком обучении и глубоких нейронных сетях.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение Определение: Подобласть машинного обучения, которая структурирует алгоритмы по слоям для создания «искусственной нейронной сети», которая может обучаться и самостоятельно принимать интеллектуальные решения.

Как работает глубокое обучение?

Модель глубокого обучения предназначена для непрерывного анализа данных с логической структурой, подобной тому, как человек делает выводы. Чтобы завершить этот анализ, приложения глубокого обучения используют многоуровневую структуру алгоритмов, называемую искусственная нейронная сеть . Дизайн искусственной нейронной сети вдохновлен биологической сетью нейронов в человеческом мозге, что привело к созданию системы обучения, которая намного более эффективна, чем у стандартных моделей машинного обучения.

Непросто убедиться, что модель глубокого обучения не делает неверных выводов — как и в других примерах ИИ, требуется много тренировок, чтобы процессы обучения были правильными. Но когда функциональное глубокое обучение работает так, как задумано, его часто воспринимают как научное чудо, которое многие считают основой настоящего искусственного интеллекта.

Ярким примером глубокого обучения является Google AlphaGo. Google создала компьютерную программу с собственной нейронной сетью, которая научилась играть в абстрактную настольную игру Го, известную тем, что требует острого интеллекта и интуиции. Играя против профессиональных игроков в го, модель глубокого обучения AlphaGo научилась играть на уровне, ранее невиданном для ИИ, и сделала это без указания, когда ей следует сделать определенный ход (как того требует стандартная модель машинного обучения).

Когда AlphaGo победила нескольких всемирно известных «мастеров» игры, она произвела настоящий фурор — машина не только могла понять сложные приемы и абстрактные аспекты игры, но и стала одним из величайших игроков. Это была битва человеческого интеллекта и искусственного интеллекта, и последний победил.

Для более практических вариантов использования представьте себе приложение для распознавания изображений, которое может идентифицировать тип цветка или вид птицы на основе фотографии. Эта классификация изображений основана на глубокой нейронной сети. Глубокое обучение также помогает распознавать и переводить речь, а буквально управляет беспилотными автомобилями.

Разница между машинным обучением и глубоким обучением

С практической точки зрения, глубокое обучение — это всего лишь часть машинного обучения. На самом деле, глубокое обучение — это машинное обучение, и оно функционирует аналогичным образом (поэтому термины иногда меняются местами). Однако возможности у него разные.

Хотя базовые модели машинного обучения постепенно улучшают выполнение своих конкретных функций по мере получения новых данных, они по-прежнему нуждаются в некотором вмешательстве человека. Если алгоритм ИИ возвращает неточный прогноз, инженер должен вмешаться и внести коррективы. В модели глубокого обучения алгоритм может определить, является ли прогноз точным, с помощью собственной нейронной сети — помощь человека не требуется.

Зрелость CX среди малого и среднего бизнеса Северной Америки

Zendesk сотрудничает с ESG Research, чтобы создать основу для зрелости CX и успеха CX, чтобы помочь руководителям малого и среднего бизнеса (SMB) определить свое положение и построить дорожную карту на будущее.

Узнать больше

Вернемся к примеру с фонариком: его можно запрограммировать на включение, когда он распознает звуковой сигнал, когда кто-то произносит слово «темно». По мере того, как он продолжает учиться, он может в конечном итоге выполнить эту задачу, когда услышит любую фразу, содержащую это конкретное слово. Но если бы у фонаря была модель глубокого обучения, он мог бы понять, что он должен включаться с репликами «Я не вижу» или «Выключатель света не работает», возможно, в тандеме с датчиком освещенности.

Модель глубокого обучения способна учиться с помощью собственного метода вычислений — метода, благодаря которому создается впечатление, что у нее есть собственный мозг.

Напомним, основные различия между машинным обучением и глубоким обучением:

• Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, изучения этих данных и принятия обоснованных решений на основе полученных знаний.
• Глубокое обучение структурирует алгоритмы слоями для создания «искусственной нейронной сети», которая может обучаться и самостоятельно принимать интеллектуальные решения.
• Глубокое обучение — это часть машинного обучения. Хотя оба они подпадают под широкую категорию искусственного интеллекта, глубокое обучение — это то, что делает ИИ наиболее похожим на человека.

Какие существуют типы машинного обучения?

Чтобы немного углубиться в сорняки, давайте рассмотрим три основных типа машинного обучения и их отличия друг от друга.

1. Обучение под наблюдением

Как вы могли догадаться из названия, это подмножество машинного обучения требует наибольшего контроля. Компьютер получает обучающие данные и модель реагирования на данные.

Когда новые данные поступают на компьютер, специалист по данным «наблюдает» за процессом, подтверждая точные ответы компьютера и исправляя неточные ответы компьютера.

Например, представьте, что программист пытается «научить» компьютер различать собак и кошек. Они будут передавать компьютерной модели набор размеченных данных; в этом случае изображения кошек и собак, которые четко идентифицированы. Со временем модель начала распознавать закономерности, например, что у кошек длинные усы или что собаки могут улыбаться. Затем программист начинал скармливать компьютеру немаркированные данные (неопознанные фотографии) и тестировал модель на ее способность точно идентифицировать собак и кошек.

2. Обучение без учителя

Обучение с учителем предполагает предоставление модели всех «правильных ответов» (размеченных данных) в качестве способа научить ее распознавать неразмеченные данные. Это все равно, что попросить кого-то прочитать справочник по птицам, а затем использовать карточки для проверки, научились ли они самостоятельно определять разные виды.

В отличие от этого, неконтролируемое обучение предполагает ввод в компьютер только неразмеченных данных, после чего модель позволяет модели самостоятельно идентифицировать закономерности. Этот метод машинного обучения обычно используется в тех случаях, когда неясно, как будут выглядеть результаты, поэтому вам нужен компьютер, чтобы копаться в скрытых слоях данных и группировать (или группировать) данные вместе на основе сходств или различий.

Например, ваша компания хочет проанализировать данные для определения сегментов клиентов. Но вы еще не знаете, какие сегменты существуют. Вам нужно будет ввести немаркированные входные данные в модель обучения без учителя, чтобы она могла действовать как собственный классификатор потребительских сегментов.

3. Обучение с подкреплением

Метод обучения с подкреплением — это метод проб и ошибок, который позволяет модели учиться, используя обратную связь от собственных действий. Компьютер получает «положительную обратную связь», когда он правильно понимает или классифицирует данные, и «отрицательную обратную связь», когда он терпит неудачу. «Награждая» за хорошее поведение и «наказывая» за плохое, этот метод обучения усиливает первое. (И это отличает обучение с подкреплением от обучения с учителем, в котором специалист по данным просто подтверждает или исправляет модель, а не вознаграждает или наказывает ее.)

Обучение с подкреплением помогает машинам справляться со сложными задачами, связанными с большими наборами данных, например с вождением автомобиля. Путем множества проб и ошибок программа учится принимать ряд решений, что необходимо для многих многоэтапных процессов.

Какие существуют типы алгоритмов глубокого обучения?

Машинное обучение может позволить компьютерам решать замечательные задачи, но им все еще не хватает человеческого интеллекта. С другой стороны, глубокие нейронные сети моделируются по образцу человеческого мозга, представляя собой еще более сложный уровень искусственного интеллекта.

Существует несколько различных типов алгоритмов глубокого обучения. Мы рассмотрим самые популярные модели.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети (CNN) — это алгоритмы, специально разработанные для обработки изображений и обнаружения объектов. «Свертка» — это уникальный процесс фильтрации изображения для оценки каждого элемента в нем.

CNN часто используются для обеспечения компьютерного зрения, области ИИ, которая учит машины, как обрабатывать визуальный мир. Технология распознавания лиц является распространенным применением компьютерного зрения.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют встроенные петли обратной связи, которые позволяют алгоритмам «запоминать» прошлые точки данных. RNN могут использовать эту память о прошлых событиях, чтобы информировать их о текущих событиях или даже предсказывать будущее.

Глубокая нейронная сеть может «думать» лучше, когда она имеет такой уровень контекста. Например, картографическое приложение на основе RNN может «запоминать», когда трафик ухудшается. Затем он может использовать эти знания, чтобы порекомендовать альтернативный маршрут, когда вы вот-вот попадете в пробку.

Данные как топливо будущего

Благодаря огромному количеству новых данных, производимых нынешней «эрой больших данных», мы обязательно увидим инновации, которые мы даже не можем себе представить. По словам экспертов по данным, некоторые из этих прорывов, вероятно, будут приложениями для глубокого обучения.

Эндрю Нг, бывший главный научный сотрудник крупной китайской поисковой системы Baidu и один из руководителей проекта Google Brain, поделился прекрасной аналогией с моделями глубокого обучения с 9019. 6 Wired :

«Я думаю, что ИИ сродни строительству ракетного корабля — вам нужен огромный двигатель и много топлива», — сказал он Wired журналисту Калебу Гарлингу. «Если у вас большой двигатель и небольшое количество топлива, вы не доберетесь до орбиты. Если у вас крошечный двигатель и тонна топлива, вы даже не сможете взлететь. Чтобы построить ракету, нужен огромный двигатель и много топлива. Аналогия с глубоким обучением заключается в том, что ракетный двигатель — это модели глубокого обучения, а топливо — огромные объемы данных, которые мы можем передать этим алгоритмам».

Значение машинного и глубокого обучения для обслуживания клиентов

Многие современные приложения ИИ в сфере обслуживания клиентов используют алгоритмы машинного обучения. Они используются для самообслуживания, повышения производительности агентов и повышения надежности рабочих процессов.

Данные, загружаемые в эти алгоритмы, поступают из постоянного потока входящих запросов клиентов, включая соответствующий контекст проблем, с которыми сталкиваются покупатели. Объединение всей этой информации в приложение ИИ, в свою очередь, приводит к более быстрым и точным прогнозам. Это сделало искусственный интеллект захватывающей перспективой для многих предприятий, а лидеры отрасли предполагают, что наиболее практичными вариантами использования ИИ, связанного с бизнесом, будет обслуживание клиентов.

Например, машинное обучение и глубокое обучение используются для обработки естественного языка (NLP) — области компьютерных наук, которая позволяет компьютерам понимать текст и речь. В мире CX Amazon Alexa и Siri от Apple — два хороших примера «виртуальных агентов», которые могут использовать распознавание речи для ответа на вопросы потребителя.

Боты обслуживания клиентов на основе ИИ также используют те же методы обучения, чтобы реагировать на печатный текст. Отличным примером из реальной жизни являются продвинутые боты Zendesk. Это усовершенствованные боты для обмена сообщениями и электронной почтой, которые используют самую обширную базу данных о намерениях клиентов, характерную для команд CX в вашей отрасли, для более персонализированных и точных ответов, более высокой производительности агентов и более быстрой настройки.