Какой автоматический выключатель выбрать для дома
Автоматические выключатели или просто автоматы. Во время ремонта или строительства обязательно возникает вопрос, какие автоматы, какой фирмы лучше использовать?
Основные вопросы, возникающие у покупателей:
— Какие бренды наиболее надежные
— Соотношение цены и качества
— Какие автоматы, какой фирмы лучше использовать для жилых и не жилых помещений
— Интересуют так же отзывы о продукции
Какие бренды автоматических выключателей наиболее надежнее?IEK, Schneider Electric, ABB, Legrand, TDM, EKF, Keaz
Основные производители, встречающиеся на Российском рынке.
Разделим их на две категории:
— Именитые импортные бренды: Schneider Electric, ABB, Legrand
— Российские аналоги, производимые в России или Китае: IEK,TDM, EKF, Keaz
Какой фирмы выбрать автоматический выключатель
Надежность прибора защиты будем рассматривать по двум критериям:
— защита от короткого замыкания
— защита от перегрузки
С защитой от короткого замыкания справятся автоматы из обеих групп.
Выключатели из первой группы отличаются лишь тем, что количество их срабатываний чуть выше.
При защите линии от перегрузки стоит отдать предпочтение продукции из первой категории.
Какие автоматические выключатели выбрать для квартиры
Соотношение цены и качества?
Тут все просто. Выделим три основных производителя.
IEK — лучшие автоматы из недорогого ценового сегмента. В последнее время качество продукции IEK заметно выросло, но при этом цена на нее практически не изменилась.
Schneider Electric серия и ABB – две наиболее популярных фирмы.
Schneider Electric серия «Домовой» — можно назвать данную серию лидирующей.
ABB – неплохие автоматы у которых есть свои поклонники. С 2019 года начала обновление своей продукции.
Преимуществом в выборе данного производителя является цена на УЗО и Диф. Автомат (АВДТ).
Какой автоматический выключатель выбрать для дачи
Какие автоматы, какой фирмы лучше использовать для жилых и не жилых помещений?
Выбор зависит от бюджета. Так же стоит учитывать оборудование, которое будет устанавливаться в помещениях и от суммарной нагрузки на проводники.
При использовании осветительного оборудования, не дорогих электроприборов потребляющих малое количество электроэнергии, можно остановиться на продукции недорогих фирм.
И наоборот, при больших нагрузках, близким к предельно возможным для проводника и использовании дорогостоящих электроприборов и станков, следует обратить внимание на автоматику из более дорогого ценового сегмента.
Желательно комплектовать щиты приборами одного производителя и серии для удобства монтажа и эстетического вида.
Отзывы о продукции.Вся продукция предоставленная в нашем интернет — магазине проверена на личном опыте наших покупателей.
Ассортимент формировался в течение многих лет и тщательно подбирался исходя из потребностей и пожеланий наших постоянных клиентов и заказчиков.
В этой статье мы ответили на вопрос, какой автоматический выключатель выбрать.
Эксперты проверили надежность автоматических выключателей, реализуемых в красноярских торговых сетях
Главная
—
Публикации
—
Новости
—
Эксперты проверили надежность автоматических выключателей, реализуемых в красноярских торговых сетях
Эксперты проверили надежность автоматических выключателей, реализуемых в красноярских торговых сетях
Красноярский Центр стандартизации, метрологии и испытаний изучил ассортимент автоматических выключателей, реализуемых в торговых сетях города.
Автоматический выключатель (или обычно просто «автомат») — это контактный коммутационный аппарат, который предназначен для включения и отключения (т.е. для коммутации) электрической цепи, защиты кабелей, проводов и потребителей (электрических приборов) от токов перегрузки и от токов короткого замыкания.
Для проведения исследований специалистами Центра были приобретены автоматические выключатели переменного тока с характеристикой расцепления типа С и номинальным током 25 А. Проверку проходила продукция восьми торговых марок: IEK, GENERICA, Schneider Electric, Legrand, ЕKF, ABB, TDM приобретенная в торговой сети «Электросфера», «Кабель плюс системы», «Планета электрика», «Леруа Мерлен Восток» и «Вираж».
Автоматические выключатели испытывались по нескольким показателям: надежность винтов, токопроводящих частей и соединений, надежность выводов для внешних проводников, стойкость купленных образцов к аномальному нагреву и огню (испытание раскаленной проволокой), характеристики расцепления.
По словам начальника электротехнической лаборатории ФБУ «Красноярский ЦСМ» Андрея Ермакова, все приобретенные автоматические выключатели соответствуют требованиям ГОСТ Р 50345-2010 по первым трем показателям: надежность винтов, токопроводящих частей и соединений, надежность выводов для внешних проводников; стойкость против аномального нагрева и огня. А вот проверку характеристик расцепления прошли не все образцы. «По результатам испытаний выявлено преждевременное расцепление некоторых выключателей при токах условного нерасцепления, – пояснил Андрей Ермаков. – То есть при работе таких автоматических выключателей на токах, близких к номинальному, происходит ложное отключение оборудования».
Как отметил начальник электротехнической лаборатории, ЦСМ приобрел по 12 образцов автоматических выключателей каждого из названных выше производителей. Последний тест – на ложное срабатывание – не прошли по одному образцу торговых марок IEK, TDM (модель ВА47-29 С25), EKF (модель ВА47-63 С25) и пять образцов торговой марки GENERICA (модель ВА47-29 С25).
Протокол проведения испытаний находится по ссылке:
http://www.prodnadzor.info/netcat_files/1/Автоматы ЦСМ протокол испытаний — ПОСЛЕДНИЙ-объединены.pdf
14 марта 2019
ФБУ «Красноярский ЦСМ»
Новости
05 июля 2022
Осуществляется прием заявок для участия в конкурсе в 2023 году на соискание премий Правительства Российской Федерации в области качества
21 июня 2022
Правительство начало работу по подготовке к отмене проверок для бизнеса
06 апреля 2022
ФБУ «Красноярский ЦСМ» объявляет набор обучающихся по программам ДПО «Поверка и калибровка средств измерений»
29 марта 2022
Поздравляем и гордимся нашими коллегами из Хакасского филиала!
Фильтр Калмана без запаха: все, что может сделать EKF, я могу сделать лучше! | Харвин Сингх Чадха
Я только что закончил второй семестр программы Udacity Self Driving Car Nano Degree.
Я писал о фильтре Калмана и расширенном фильтре Калмана. Сегодня мы рассмотрим еще одного члена семейства фильтров Калмана: фильтр Калмана без запаха. Итак, если вы читали два моих последних поста, вы уже знаете моего коллегу Ларри.
Резюме:
Фильтр Калмана : Это инструмент для прогнозирования значений с использованием набора математических уравнений в предположении, что наши данные имеют форму распределения Гаусса, и мы применяем линейные уравнения к этому распределению Гаусса.
Расширенный фильтр Калмана : В реальном мире у нас есть нелинейные уравнения, потому что мы можем прогнозировать в одном направлении, в то время как наш датчик снимает показания в каком-то другом направлении, поэтому он включает в себя функции углов и синусоидальных косинусов, которые не линейный. Таким образом, EKF использует ряд Тейлора (и матрицу Якоби далее), чтобы линейно аппроксимировать нелинейную функцию вокруг среднего значения Гаусса, а затем предсказать значения.
Ларри: Я знаю о фильтре Калмана и расширенном фильтре Калмана, что теперь? Я знаю причину, по которой фильтр Калмана потерпел неудачу в реальной жизни, и необходимость расширенного фильтра Калмана. Теперь, почему фильтр Калмана без запаха?
Я: Спектакль.
Ларри: Спектакль? Почему?
Я: Сколько точек мы взяли в EKF, чтобы аппроксимировать новую линейную функцию из нелинейной функции?
Ларри: 1 балл, это среднее значение Гаусса.
Я: Верно, есть ли лучший способ линеаризации?
Ларри: Что ты имеешь в виду?
Я: Посмотрите ниже, что произошло в EKF:
У нас есть только одна точка для аппроксимации Гаусса. Итак, есть ли лучший способ линеаризации?
Ларри: Если бы я знал это, я бы не разговаривал с тобой. Скажи мне!
Я: Как вы думаете, что даст нам лучшее приближение? Предположим, у нас есть два сценария перехода от исходного гауссова к аппроксимированному гауссиану-:
Сценарий 1: У нас есть одна точка (скажем, среднее), и мы аппроксимируем вокруг одной точки.
Сценарий 2: у нас есть несколько точек, включая среднее значение, и мы приближаемся к этим нескольким точкам.
Ларри: Моя интуиция подсказывает, что если у нас будет несколько точек, как в случае сценария 2, у нас будет лучшее приближение!
Я: Поздравляю! Теперь вы знаете фильтр Калмана без запаха.
Ларри: В таком случае, почему бы вам не считать все точки в исходной гауссовой, а затем преобразовать и аппроксимировать?
Я: Это потребует много вычислительной мощности и ресурсов, так что это может быть самое тривиальное решение, но не оптимальное.
Сигма Очки
Ларри: О!! Так как же нам выбрать правильное количество очков?
Я: Итак, в фильтре Калмана без запаха у нас есть концепция сигма-баллов. Мы берем несколько точек на исходной гауссиане и сопоставляем их с целевой гауссианой после прохождения точек через некоторую нелинейную функцию, а затем вычисляем новое среднее значение и дисперсию преобразованной гауссианы.
Может быть очень сложно преобразовать все распределение состояний через нелинейную функцию, но очень легко преобразовать некоторые отдельные точки распределения состояний, эти отдельные точки являются сигма-точками. Эти сигма-точки являются представителями всего распределения.
Основная разница между EKF и UKF
Здесь основное отличие от EKF заключается в том, что в EKF мы берем только одну точку, т.е. среднюю и приблизительную, а в UKF мы берем кучу точек, называемых сигма-точками, и аппроксимируем с тем фактом, что больше количество точек, точнее будет наша аппроксимация!
Рисунок 2. Сценарий гауссовой аппроксимации вокруг среднего и других точек сигмы Ларри: Отлично! Понятно! Это так просто.
Я: Ну, это не так, помимо сигма-точек, у этих точек есть еще и веса, так что это взвешенных сигма-точек .
Unscented Transform
Ларри: Значит, в таком случае мы отдаем большее или меньшее предпочтение некоторым точкам, чтобы сделать нашу аппроксимацию лучше?
Я: Да, верно.
Когда гауссиана проходит через нелинейную функцию, она больше не остается гауссианой, но мы аппроксимируем гауссиану из полученной фигуры, поэтому в UKF процесс, называемый Unscented Transform , помогает нам выполнить эту задачу. Подводя итог, вот следующие шаги, которые выполняет преобразование без запаха:
1. Вычислить набор сигма-точек
2. Присвоить веса каждой сигма-точке
3. Преобразовать точки с помощью нелинейной функции
4. Вычислить гауссиан из взвешенных и преобразованных точек
5. Вычислить среднее значение и дисперсию нового гауссиана.
Вычисление точек сигмы
Ларри: Но как мы выбираем точки сигмы?
Я: Количество точек сигмы зависит от размерности системы. Общая формула: 2N + 1, , где N обозначает размеры.
χ(Caligraphic X) -> Матрица сигма-точек
μ -> среднее значение гауссова
n-> размерность системы
λ-> Масштабный коэффициент
Σ-> Ковариационная матрица
χ (Caligraphic X)
χ обозначает сигма-точечную матрицу.
Здесь важно отметить, что каждый столбец χ обозначает набор сигма-точек. Итак, если мы работаем в двух измерениях, размер матрицы χ будет 2 X 5. Поскольку у нас есть 5 точек сигмы для каждого измерения.
λ
λ — это коэффициент масштабирования, который говорит, насколько далеко от среднего мы должны выбирать наши сигма-точки. Хорошее математическое исследование предполагает, что оптимальное значение λ равно 3-n.
Очевидно, что одна из точек сигмы является средней, а остальные мы вычисляем на основе приведенных выше уравнений.
Ларри: Минуточку, квадратный корень из матрицы? Я никогда не слышал об этом!
Я: Ага. Квадрат матрицы определен, если у нас есть матрица S, которая удовлетворяет следующему условию:
Σ = S.S или Σ = S.S_transpose
Если мы сможем найти S, то сможем сказать, что S= √∑
Вычисление весов точек сигма
Ларри: О! это новая вещь, которую нужно знать, а как насчет весов, присвоенных этим рассчитанным точкам сигмы?
Я: О, у весов тоже есть уравнения:
Расчет веса сигма-точекРасчет веса среднего имеет другое уравнение, чем остальные сигма-точки. λ — параметр расширения, n — размерность. Здесь интересно отметить, что сумма всех весов равна 1.
Вычисление среднего и ковариации приближенного гауссова
Ларри: О боже! Столько уравнений! Итак, теперь у нас есть сигма-точки, веса, так как же нам восстановить гауссиану после того, как она перейдет от нелинейной функции g?
Я: Снова набор уравнений 😀
μ′ -> предсказанное среднее
Σ′ -> предсказанная ковариация
w -> Веса сигма-точек
г -> Нелинейная функция
χ(Калиграфия X) -> Матрица сигма-точек
n -> Размерность
Итак, это все о преобразовании без запаха и о том, как оно работает.
Шаг предсказания
Ларри: Хм, а как использовать преобразование без запаха в нашей общей модели предсказания-обновления фильтра Калмана?
Я: Таким образом, шаг предсказания в основном очень близок к тому, что мы только что обсуждали, то есть к преобразованию без запаха.
- Вычислить точки сигма-, используя уравнения на рисунке 3.
- Вычислить веса точек сигма-, используя уравнения на рисунке 4. уравнения, упомянутые на рис. 5. Всякий раз, когда мы предсказываем, что происходит? Наша неопределенность увеличивается на некоторую величину, потому что мы становимся немного неуверенными, поэтому мы должны учитывать шум процесса.
Шаг обновления
Ларри: Теперь у нас есть предсказанное среднее значение и ковариация. Итак, на этапе обновления предположим, что у нас есть измерение, поступающее от датчика, так как же мы вычисляем разницу между нашими прогнозируемыми значениями среднего и ковариации и фактическими значениями среднего и ковариации?
Я: Процедура очень похожа на ту, что используется в фильтре Калмана. Итак, что мы делаем здесь, мы переводим наше предсказанное состояние в состояние измерения.
Теперь здесь у нас есть возможность снова сгенерировать сигма-точки, потому что прогнозируемое среднее значение и дисперсия изменились, и сигма-точки каким-то образом зависят от них, или мы просто продолжим с тем же набором сигма-точек, который мы создали ранее. Пока давайте возьмем только точки сигмы, которые мы создали ранее.
Мы переносим наше состояние из нашего пространства состояний в пространство состояний измерения.
Рисунок 7. Шаг обновления с учетом пространства измеренийZ -> преобразованные сигма-точки в пространстве измерений
χ(Caligraphic X) -> Матрица сигма-точек
ẑ -> Среднее значение в пространстве измерений
S -> Ковариация в пространстве измерений
Q-> Шум
h-> — это функция, которая отображает наши сигма-точки в пространстве измерений
Важно: Z — это наше пространство измерений, т. Итак, нам нужна функция h, которая может преобразовать наше пространство состояний в пространство измерений, чтобы мы могли приравнять их в одних и тех же единицах измерения.
Ларри: Отлично! и как мы вычисляем усиление Калмана здесь? Я вижу, у нас здесь больше нет якобиана, потому что мы здесь не линеаризуем функцию!
Я: Это очень важная концепция, мы больше не линеаризуем функцию! Что касается Kalman Gain, здесь есть небольшие изменения.
Чтобы рассчитать ошибку прогноза: нам нужно рассчитать взаимную корреляцию между сигма-точками в пространстве состояний и сигма-точками в пространстве измерений.
T -> Матрица взаимной корреляции между пространством состояний и пространством предсказания
S-> Матрица прогнозируемой ковариации
K-> Коэффициент усиления Калмана
Ларри: Ого! Уравнения сильно изменились!
Я: Если присмотреться, то нет! Посмотрите ниже:
Ларри: Да, сходство такое же! И даже уравнения для расчета конечного состояния будут такими же?
Я: Ага, почти так же.
μ -> среднее значение
Σ -> ковариация
μ′ -> прогнозируемое среднее значение
Σ′ -> прогнозируемая ковариация
K -> усиление Калмана
z-> фактическое среднее значение измерения от датчика
ẑ -> Среднее значение в пространстве измерений
T -> Оно такое же, как H в фильтре Калмана и Hⱼ в EKF. Вот матрица взаимозависимости
Ларри: Последний вопрос. Почему его называют неароматизированным фильтром Калмана?
Я: Ну, ребята, которые придумали UKF, думали, что EKF воняет, потому что линеаризовать нелинейную функцию вокруг одной точки, то есть среднего, было очень плохой идеей. Поэтому они подумали, что если они сэмплируют данные и выбирают несколько точек, это приведет к лучшим результатам. Однако их профессор был большим поклонником EKF и не одобрял идею UKF. Так что эти ребята опубликовали исследовательскую работу и специально назвали ее «Без запаха», чтобы они могли рассказать миру, что EKF воняет!!
Ларри: Отлично! Спасибо за ваше время!
Вот и все, ребята.
Я попытался объяснить Ларри семейство фильтров Калмана очень просто. Надеюсь, вы узнали что-то после прочтения постов. Я постараюсь предоставить код для семейства фильтров Калмана в следующих сообщениях.
Фильтр Калмана
Расширенный фильтр Калмана
Если вы обнаружите какую-либо ошибку, вы можете связаться со мной @LinkedIn здесь.
Czy pływanie топлесс w basenie jest do zaakceptowania?
DW
Po skardze kobiety, pływanie topless w basenie w Berlinie jest teraz dozwolone. Tak zadecydował rzecznik praw przy urzędzie ds. równego traktowania i przeciwdziałania diskryminacji landu Berlin .
Фот. Marco Bianchetti / Unsplash Decyzja ta zapadła po tym, jak do biura rzecznika praw obywatelskich przy urzędzie ds. równego traktowania i przeciwdziałania dyskryminacji landu Berlin wpłynęła skarga 33-letniej kobiety, która skarżyła się na to, że nie pozwolono jej wejść topless na basen, choć regulamin przewiduje jedynie noszenie „zwyczajowego stroju kąpielowego” i nie przytacza rozróżnienia dotyczącego płci.
Skarga o diskryminację została rozpatrzona pozytywnie, a baseny mają w przyszłości uzupełnić swoje regulaminy. Z reguły chodzi o to, by pływanie z odkrytą piersią było dozwolone dla każdej osoby. – Teraz trzeba beędzie konsekwentnie stosować przepisy i nie wydawać kolejnych zakazów wstępu na basem – wyjaśniła szefowa biura rzecznika Doris Liebscher.
Топлесс на водном плато
В Немчеш глошно было юж wcześniej в подобную sytuacji. В конце 2021 года року z wodnego placu zabaw w berlińskiej dzielnicy Treptow-Koepenick wyproszono kobietę, która przebywała tam z odkrytymi piersiami. W opinii biura rzecznika praw obywatelskich była to diskryminacja. Pozew przeciwko krajowi związkowemu Berlin или odszkodowanie finansowe z tego tytułu został jednak odrzucony. Мы wrześniu 2022 roku sąd w Berlinie nie doszukał się podstaw do przyznania kobiecie racji. Jej adwokatka złożyła apelację, domagając się dla swojej klientki co najmniej 10 тысяч евро odszkodowania od landu Berlin.
Zgodnie z zaleceniem biura rzecznika praw obywatelskich wodny plac zabaw uzupełnił swój regulamin użytkowania. Zgodnie z nim stroje kąpielowe muszą całkowicie zakrywać podstawowe narządy płciowe. Za taki nie jest uznawany kobiecy biust.
Топлесс-компьютеры, не принадлежащие к группе с немецкой ассоциацией
Teraz wyjaśnienia przedstawiły Firmy zarządzające berlińskimi kąpieliskami Berliner Baederbetriebe (BBB). Podkreślono, że regulamin od lat nie rozróżnia według płci przepisów dotyczących wymaganego stroju, „jednak było to przez naszych gości różnieterpretowane” – powiedziała rzeczniczka.
Biuro rzecznika praw obywatelskich z zadowoleniem przyjęło to tłumaczenie. Jego szefowa Doris Liebscher zaznaczyła, że decyzja ta stwarza „Równe prawa dla wszystkich mieszkańców Berlina, niezależnie od tego, czy są to mężczyźni, kobiety czy soby niebinarne” . Dodała, że daje też prawną jasność pracownikom kąpielisk.
Kąpiele топлесс nie są dla kobiet w Niemczech oczywistością.