Система авр схема принцип работы: Базовые схемы АВР — Производство и поставка электростанций, Бензиновые и дизельные генераторы от 1 до 100 кВт. Мини ТЭЦ на базе двигателя Стирлинга.

Содержание

Схема АВР, простая схема на одном контакторе, её описание

Здравствуйте, дорогие читатели! Сегодня в статье описывается схема АВР на одном контакторе, так же, рассмотрим случаи пропадания электроэнергии и методы ее автоматического восстановления.

Электроснабжение любого объекта должно быть бесперебойным, но внезапные отключения электроэнергии, к сожалению, не исключены. Для таких важных объектов, как больницы, объекты оборонной промышленности, да и для многих других, аварии на электростанциях или в сетях электроснабжения сулят большие неприятности. Именно по этой причине большое внимание всегда уделялось и уделяется проектированию и возведению систем резервного электроснабжения.

Схема АВР на одном контакторе

Часто бесперебойное электроснабжение обеспечивается тем, что в распоряжении потребителя имеется два независимых друг от друга источника, основной и резервный. Основным источником служит линия подстанции, а резервным — другая линия, получающая питание от другой электростанции, либо от автономного источника питания. Например от промышленного генератора на жидком топливе или от батареи аккумуляторов, как это часто бывает в частных домах.

Если возникла авария, и питание от основного источника перестало поступать к потребителям, система резервного электроснабжения автоматически подключает резервный источник. Таким образом потребитель не оказывается обесточенным, и продолжает свое нормальное функционирование по назначению. Это так называемый автоматический ввод резерва (АВР). Благодаря АВР, потребитель мгновенно переключается на резервное питание, и авария не превращается для объекта в катастрофу.

В реальности момент переключения оказывается весьма ответственным, ведь автоматика АРВ обязана обеспечить весь комплекс своих функций, сохранив при этом параметры питания. На подстанциях и распределительных пунктах используются многоуровневые сложные схемы автоматического ввода резерва, содержащие как логическую и измерительную части, так и силовую. Ниже мы рассмотрим одну простую схему АВР на контакторе, которая подойдёт для дома или для небольшого предприятия.

Схема АВР на одном контакторе

АВР на одном контакторе

Для однофазной домашней сети подойдет схема автоматического ввода резерва, выполненная на одном контакторе. Схема также включает в себя пару однополюсных автоматических выключателей и один двухполюсный.

Принцип работы схемы АВР на одном контакторе

Чтобы включить схему АВР, сначала включается автомат SF1, затем SF2. Основной источник питает катушку контактора КМ1, и нормально-разомкнутый контакт КМ1.1 переходит в постоянно замкнутое состояние, при этом нормально-замкнутый контакт КМ1.2 размыкается.

На двухполюсный выключатель QF1 фаза А1 подается через автомат SF1 и через замкнутый контакт КМ1.1 контактора КМ1. Когда автомат QF1 переводится в состояние «включено», потребитель получает питание от основного источника.

Схема АВР, включена от основной линии

Если напряжение основного источника по какой-нибудь причине пропадает, катушка контактора КМ1 перестает получать питание, и контакт КМ1. 1 размыкает цепь питания потребителя от основного источника. При этом нормально-замкнутый контакт КМ1.2 замыкается, и фаза резерва А2 через автоматы SF2 и QF1 подается на потребитель.

Схема АВР, включена от резервной линии

Когда основной источник возобновит свою работу, контактор КМ1 вновь получит питание катушки, и контакт КМ1.1 снова замкнется, а КМ1.2 — разомкнется. Потребитель снова будет получать питание от основного источника.

Выключатель SF1 служит для того, чтобы в случае необходимости воспользоваться резервным источником питания, можно было бы вручную отключить основную линию, и перевести питание потребительской сети на резервный источник.

Приведенная схема является классической схемой АВР, и при ее монтаже достаточно учесть мощность подключаемых потребителей, и установить автоматы и контактор на соответствующий ток. Если автоматика рассчитана так, что от резервного источника можно взять не более определенного предела по току, то включить можно будет лишь самое необходимое оборудование.

Видео, схема АВР на одном контакторе

Будем рады, если подпишетесь на наш Блог!

[wysija_form id=»1″]

Автоматический ввод резерва (АВР)

Аббревиатура АВР расшифровывается как АВТОМАТИЧЕСКИЙ ВВОД РЕЗЕРВА.

АВР — это блок, который имеет автоматическую начинку, ответственную за функцию переключения с основной линии питания на резервный, и, наоборот, с резервной на основную сеть. Устройство разработано для того, чтобы электроснабжение в сети работало бесперебойно.

Автоматический ввод резерва используется не только на предприятиях и учреждениях, но, на сегодняшний день, большую популярность АВР завоевала среди обладателей коттеджей.

Основные функции АВР

АВР должен как можно быстрее переключить, после пропадания электроэнергии основной сети на резервный источник выработки электроэнергии, т.е. быстро включить генератор.
АВР постоянно с помощью электроники контролирует наличие напряжения в сети.

Индикация и автоматика АВРа

АВР производит запуск генератора без вмешательства людей.
После появления напряжения в основной сети, АВР подает команду перейти на основную сеть снабжения, и через небольшой промежуток времени прекращает работу генератора

Дизель — генератор до 3х кВт

Дизель — генератор до 14 кВт

Общие требования к АВР

После отключения основного источника сети, АВР должен сработать на включение генератора как можно быстрее, от 0,3 до 0,8 секунд.
Не зависимо от причины отключения напряжения основной сети, АВР должен срабатывать всегда.
АВР должен игнорировать просадку в напряжении сети.
АВР должен срабатывать однократно, т. е. не допустимо многократное включение.

АВР выполняет предписания ПУЭ

Согласно ПУЭ все потребители электрической энергии делятся на три категории:

I категория— к потребителям этой группы относятся те, нарушение электроснабжения которых может повлечь за собой опасность для жизни людей, значительный материальный ущерб, угрозу для безопасности государства, нарушение сложных технологических процессов и пр.
II категория— к этой группе относят электроприёмники, перерыв в питании которых может привести к массовому недоотпуску продукции, простою рабочих, механизмов, промышленного транспорта
III категория— все остальные потребители электроэнергии.

Из чего состоит АВР?

Автоматический ввод резерва состоит из трех составляющих.

Блок логики и индикации – это “мозг” АВР, который неустанно контролирует напряжение как в основной сети, так и работающего генератора. “Мозг” подает команду релейной автоматике, а так же контакторам на замыкание или размыкание.
Силовая часть АВР. К ней относятся контакторы (про контактор читайте в статье «Что такое контактор?») и автоматы.
Релейный блок управления генератором. В такой блок входят реле и различные переключатели для управления генератором. Такой блок может располагаться как в щитовой АВР, так и на самом генераторе.

Видео Принцип работы АВР

Оцените качество статьи:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

Автомат переключения на резервное питание – подключение дгу через авр

Назначение электрического оборудования распределительных устройств

Оборудование первичных и вторичных цепей

Рис.1. Однолинейная схема электростанции средней мощности с РУ 10 и 110 кВ:
G — генератор; Т — трансформатор; Q — выключатель;
QB — выключатель секционный; QS — разъединитель;
LR — токоограничивающий реактор; F — разрядник;
W — линия электропередачи

Назначение электрического оборудования первичных цепей

Назначение аппаратов и других элементов РУ удобно рассмотреть применительно к схеме конкретной установки (рис. 1). Как видно из схемы, в каждом присоединении предусмотрены выключатели и соответствующие разъединители.

Выключатели

Выключатели Q являются важнейшими коммутационными аппаратами. Они предназначены для включения, отключения и повторного включения электрических присоединений. Эти операции выключатели должны совершать в нормальном режиме, а также при коротких замыканиях (КЗ), когда ток превосходит нормальное значение в десятки и сотни раз. Выключатели снабжены приводами для неавтоматического и автоматического управления. Под неавтоматической операцией включения или отключения понимают операцию, совершаемую человеком, который замыкает цепь управления привода выключателя особым ключом обычно на расстоянии, т.е. дистанционно. Автоматическое включение и отключение происходит без вмешательства человека с помощью автоматических устройств, замыкающих те же цепи управления.

Выключатели предусмотрены также в сборных шинах.

Эти выключатели называют секционными QB.

Щиты управления ДГУ

В РУ станций секционные выключатели при нормальной работе обычно замкнуты. Они должны автоматически размыкаться только в случае повреждения в зоне сборных шин.

Вместе с ними должны размыкаться и другие выключатели поврежденной секции. Таким образом поврежденная часть РУ будет отключена, а остальная часть останется в работе.

При наличии достаточного резерва в источниках энергии и линиях электроснабжение не будет нарушено.

Разъединители

Разъединители QS имеют основное назначение — изолировать (отделять) на время ремонта в целях безопасности электрические машины, трансформаторы, линии, аппараты и другие элементы системы от смежных частей, находящихся под напряжением. Разъединители способны размыкать электрическую цепь только при отсутствии в ней тока или при весьма малом токе, например токе намагничивания небольшого трансформатора или емкостном токе непротяженной линии.

В отличие от выключателей разъединители в отключенном положении образуют видимый разрыв цепи. Как правило, их снабжают приводами для ручного управления. Операции с разъединителями и выключателями должны производиться в строго определенном порядке.

При отключении цепи необходимо сначала отключить выключатель и после этого отключить разъединители, предварительно убедившись в том, что выключатель отключен. При включении цепи операции с выключателем и разъединителями должны быть выполнены в обратном порядке. Таким образом, замыкание и размыкание цепи с током совершает выключатель. Разъединители образуют дополнительные изолирующие промежутки в цепи, предварительно отключенной выключателем.

Разъединители размещают так, чтобы любой аппарат или любая часть РУ могли быть изолированы для безопасного доступа и ремонта. Так, например, в каждой линейной цепи должны быть предусмотрены два разъединителя — шинный или линейный, с помощью которых выключатели могут быть изолированы от сборных шин и от сети. В цепи генератора достаточно иметь только шинный разъединитель, обеспечивающий безопасный ремонт генератора и выключателя; при этом генератор должен быть отключен и остановлен. Для ремонта двухобмоточных трансформаторов и соответствующих выключателей достаточно иметь шинные разъединители со стороны высшего и низшего напряжений.

Заземляющие устройства

Для безопасной работы в РУ и в сети недостаточно изолировать рабочее место от смежных частей, находящихся под напряжением. Необходимо также заземлить участок системы, подлежащий ремонту. Для этого у разъединителей предусматривают заземляющие ножи, с помощью которых участок, изолированный для ремонта, может быть заземлен с обеих сторон, т.е. соединен с заземляющим устройством установки, потенциал которого близок к нулю. Заземляющие ножи снабжают отдельными приводами. Нормально заземляющие ножи отключены. Их включают при подготовке рабочего места для ремонта после отключения выключателей и разъединителей и проверки отсутствия напряжения.

Использование разъединителей не ограничивается изоляцией отключенных частей системы в целях безопасности при ремонтах. В РУ с двумя системами сборных шин разъединители используют также для переключений присоединений с одной системы сборных шин на другую без разрыва тока в цепях.

Токоограничивающие реакторы

Токоограничивающие реакторы LR представляют собой индуктивные сопротивления, предназначенные для ограничения тока КЗ в защищаемой зоне. В зависимости от места включения различают реакторы линейные и секционные.

Измерительные трансформаторы тока

Измерительные трансформаторы тока ТА предназначены для преобразования тока до значений, удобных для измерений. В присоединениях генераторов, силовых трансформаторов, линий со сложными видами защиты необходимы два-три комплекта трансформаторов тока.

Измерительные трансформаторы напряжения

Измерительные трансформаторы напряжения TV предназначены для преобразования напряжения до значений, удобных для измерений. Трансформаторы напряжения присоединяют к сборным шинам станций; их предусматривают также в присоединениях генераторов, трансформаторов и линий.

На принципиальных схемах измерительные трансформаторы обычно не показывают.

Вентильные разрядники

Вентильные разрядники F, а также ограничители перенапряжений предназначены для защиты изоляции электрического оборудования от атмосферных перенапряжений. Они должны быть установлены у трансформаторов, а также у вводов воздушных линий в РУ.

Токопроводы

Токопроводы представляют собой относительно короткие электрические линии (как правило, от нескольких метров до нескольких сотен метров) с жесткими или гибкими проводниками, укрепленными на опорных или подвесных изоляторах, предназначенные для соединения электрических машин, трансформаторов и электрических аппаратов в пределах станции, подстанции, распределительного устройства.

Требования, предъявляемые к электрическому оборудованию и токопроводам

Требования, предъявляемые к электрическому оборудованию и токопроводам, заключаются в следующем.

Изоляция оборудования должна обладать достаточной электрической прочностью, чтобы противостоять наибольшему рабочему напряжению, а также коммутационным и атмосферным перенапряжениям.
Оборудование и проводники должны:
- проводить в течение неограниченного времени наибольшие рабочие токи соответствующих присоединений; при этом температура в наиболее нагретых точках не должна превышать нормированные значения для продолжительного режима;
- выдерживать тепловое и механическое действия токов КЗ, т. е. обладать достаточной термической и электродинамической стойкостью;
- быть экономичными и надежными в эксплуатации, т.е. вероятность повреждений должна быть мала, а требования к уходу и ремонту минимальными;
- быть безопасными для лиц, обслуживающих установку.

Кроме перечисленных общих требований, к электрическому оборудованию предъявляют ряд частных требований в соответствии с назначением и условиями работы оборудования.

Номинальные параметры электрического оборудования — это параметры, определяющие свойства электрического оборудования, например номинальное напряжение, номинальный ток и многие другие.

Номинальные параметры назначают заводы-изготовители. Они указываются в каталогах, справочниках, на щитках оборудования. При проектировании установки и выборе оборудования номинальные параметры сопоставляют с соответствующими расчетными значениями напряжений и токов, чтобы убедиться в пригодности оборудования для работы в нормальных и анормальных условиях. Ограничимся здесь лишь определением понятия номинального напряжения электрической сети и электрического оборудования.

Номинальное напряжение — это базисное напряжение из стандартизованного ряда напряжений, определяющее уровень изоляции сети и электрического оборудования. Действительные напряжения в различных точках системы могут несколько отличаться от номинального, однако они не должны превышать наибольшие рабочие напряжения, установленные для продолжительной работы:

Номинальное междуфазное напряжение, действующее значение, кВ…

3..6..10..20..35..110

Наибольшее рабочее напряжение, действующее значение, кВ… 3,5..6,9..11,5..23..40,5

Номинальное междуфазное напряжение. действующее значение, кВ… 150..220..330..500..750..1150

Наибольшее рабочее напряжение, действующее значение, кВ… 172..252..363..525..787..1210

Для сетей с номинальным напряжением 220 кВ включительно наибольшее рабочее напряжение принято равным 1,15 номинального; для сетей с номинальным напряжением 330 кВ — 1,1 номинального и для сетей 500 кВ и выше — 1,05 номинального. Электрическое оборудование должно быть рассчитано на продолжительную работу при указанных напряжениях.

Изоляция электрического оборудования должна также противостоять перенапряжениям, т.е. кратковременному действию напряжений, превышающих наибольшее рабочее напряжение. Различают перенапряжения коммутационные и атмосферные.

Аппараты вторичных цепей. Релейная защита и элементы системной автоматики

Автоматические устройства, в частности релейная защита, необходимы там, где требуется быстрая реакция на изменение режима работы и немедленная команда на отключение или включение соответствующих цепей. Так, например, при КЗ, когда ток в ряде цепей резко увеличивается, необходимо немедленно отключить поврежденный участок системы, чтобы но возможности уменьшить размеры разрушения и не помешать работе смежных неповрежденных цепей. Такая команда может быть подана только автоматическим устройством, реагирующим на изменение тока, направление мощности и другие факторы и замыкающим цепи управления соответствующих выключателей.

Автоматическое отключение элементов системы, должно быть избирательным (селективным).

Это означает, что в случае повреждения в любой цени отключению подлежит только поврежденная цепь ближайшими к месту повреждения выключателями. Работа остальной части системы не должна быть нарушена. Так, например, при замыкании в точке К1 (рис.2) ток проходит по цепям генераторов, повышающих трансформаторов, поврежденной и неповрежденной линий. Однако отключению подлежит только поврежденная линия с обеих сторон. Связь станции с системой сохранится по другой линии.

В случае повреждения генератора или трансформатора отключению подлежит только поврежденный элемент. На рис.2 участки системы, подлежащие отключению в случае их повреждения, разграничены пунктирными линиями. Каждый участок отключается одним или двумя выключателями. В случае повреждения выключателя отключению подлежат два смежных участка.

Рис.2. Электрическая схема станции и участка сети
Пунктирные линии разграничивают участки станции и сети,
подлежащие отключению в случае их повреждения

Избирательность релейной защиты обеспечивают различными способами, например соответствующим выбором времени или тока срабатывания защит смежных участков сети, применением реле, реагирующих на направление мощности, и др.

Время отключения цепи при КЗ слагается из времени срабатывания релейной защиты и времени отключения выключателя, исчисляемого от момента подачи команды на отключение до момента погасания дуги в разрывах выключателя.

Время отключения основных линий системы стремятся по возможности уменьшить, чтобы не нарушить устойчивости параллельной работы электростанций. Время отключения новейших выключателей составляет два периода и время релейной защиты еще 0,5 периода. Полное время отключения составляет таким образом 2,5 периода. Для распределительных сетей 2,5-периодное отключение не требуется. Здесь применяют более простые защиты и менее быстродействующие выключатели, стоимость которых значительно ниже. Полное время отключения составляет несколько десятых долей секунды и более.

Автоматическое повторное включение

Автоматические устройства для повторного включения (АПВ) воздушных линий после отключения их защитой имеют назначение быстро восстановить работу линии после отключения. Эффективность повторного включения воздушных линий основана на том, что большая часть замыканий связана с грозовыми разрядами и приводит к перекрытию изоляторов по поверхности. После автоматического отключения линии электрическая прочность воздушного промежутка быстро восстанавливается и при повторном включении линия остается в работе.

Первоначально команда на повторное включение подавалась вручную дежурным на щите управления. Позднее операцию включения стали автоматизировать. В настоящее время автоматическое повторное включение, однократное и двукратное, получило широкое применение. Оно способствует повышению надежности электроснабжения, в особенности при питании потребителей по одиночным линиям.

Полное время автоматического повторного включения исчисляется от подачи команды релейной защиты на отключение выключателя до повторного замыкания его контактов. Оно должно быть возможно малым, чтобы не нарушать работу потребителей, но в то же время достаточным для деионизации дугового промежутка в месте перекрытия. Время повторного включения зависит от напряжения сети и быстродействия выключателя. В устройствах двукратного повторного включения для первого включения выбирают минимальное время из условия деионизации дугового промежутка. Если первое включение оказывается неуспешным и линия отключается вновь, происходит второе включение с интервалом в несколько секунд.

Автоматический ввод резерва

Автоматические устройства для включении резервной цепи (АВР) должны автоматически включать резервный трансформатор или резервный агрегат взамен отключенного защитой, а также автоматически подключать секцию сборных шин (с соответствующей нагрузкой), потерявшую питание, к соседней секции, обеспеченной питанием, с целью быстрого восстановления электроснабжения. Перерыв в подаче энергии должен быть относительно невелик, не более 0,5 с, чтобы электродвигатели, потерявшие питание, не успели остановиться, а после восстановления питания могли быстро войти в нормальный режим работы.

Диаграмма ER системы управления банком

Диаграмма

ER известна как диаграмма «сущность-связь». Он используется для анализа структуры базы данных. Он показывает отношения между сущностями и их атрибутами. Модель ER предоставляет средства коммуникации.

Схема

ER Банка имеет следующее описание:

У банка есть Клиент.
Банки идентифицируются по наименованию, коду, адресу головного офиса.
У банков есть филиалы.
Филиалы идентифицируются по номеру ветки, имени ветки, адресу.
Клиенты идентифицируются по имени, клиентскому номеру, номеру телефона, адресу.
Клиент может иметь один или несколько счетов.
Счета идентифицируются по учетному номеру, типу учета, балансу.
Клиент может воспользоваться кредитами.
Ссуды идентифицируются по идентификатору ссуды, типу ссуды и сумме.
Счет и ссуды связаны с отделением банка.

ER Схема системы управления банком:

На этой диаграмме ER банка показана основная информация о банке, включая такие организации, как филиалы, клиенты, счета и ссуды. Это позволяет нам понять отношения между сущностями.

Объекты и их атрибуты :

Банк: Атрибуты банка: название, код и адрес банка. Код
является первичным ключом для банковского учреждения.
Объект клиента: Атрибуты объекта клиента: Customer_id, имя, номер телефона и адрес.
Customer_id — это первичный ключ для организации-клиента.
Объект отделения: Атрибуты объекта отделения: Branch_id, Name и Address.
Branch_id — это первичный ключ для филиала.
Объект счета: Атрибуты объекта счета: Account_number, Account_Type и Balance.
Account_number — это первичный ключ для объекта счета.
Кредитная организация: Атрибуты кредитной организации: Loan_id, Loan_Type и Amount.
Loan_id — это первичный ключ для кредитной организации.

Отношения:

У банка есть отделения => 1: N
У одного банка может быть много отделений, но одно отделение не может принадлежать многим банкам, поэтому отношения между банком и отделением являются отношениями «один ко многим».
Филиал поддерживает учетные записи => 1: N
В одном филиале может быть много учетных записей, но одна учетная запись не может принадлежать многим филиалам, поэтому связь между филиалом и учетной записью является отношением один ко многим.
Предложение филиала ссуд => 1: N
Один филиал может иметь много ссуд, но один ссуда не может принадлежать нескольким филиалам, поэтому отношения между филиалом и ссудой являются отношениями один ко многим.
Учетная запись, принадлежащая клиентам => M: N
Один клиент может иметь несколько учетных записей, а также одна учетная запись может принадлежать одному или нескольким клиентам, поэтому отношения между учетной записью и клиентами являются отношениями многих ко многим.
Ссуда, предоставленная клиентом => M: N
(Предположим, что ссуда может совместно храниться многими клиентами).
Один клиент может иметь более одной ссуды, а также одним ссудой может воспользоваться один или несколько клиентов, поэтому отношения между ссудой и клиентами являются отношениями «многие ко многим».

Вниманию читателя! Не переставай учиться сейчас. Получите все важные концепции теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и станьте готовым к использованию в отрасли.

Что такое система HVAC?

Акроним HVAC означает отопление, вентиляцию и кондиционирование воздуха.Иногда также добавляется «R» для охлаждения, и оно становится «HVACR».

HVAC — это в основном климат-контроль замкнутого пространства с учетом потребностей людей или товаров в нем.

Система

HVAC предназначена не только для нагрева и охлаждения воздуха, но и для поддержания качества воздуха в помещении (IAQ).

Обычно воздух нагревается зимой, а охлаждение — летом.

Система

HVAC работает на принципах термодинамики, механики жидкости и теплообмена.

Все эти поля используются в различных компонентах HVAC. IAQ Качество воздуха в помещении — это качество воздуха внутри здания или строений, которое в основном связано со здоровьем и безопасностью находящихся в нем людей или размещенных предметов / товаров. IAQ меняется из-за включения или загрязнения газами и неконтролируемой массо- и энергетической передачей.

Системы

HVAC используются для отопления, охлаждения и кондиционирования воздуха в домах, зданиях, промышленности, транспортных средствах, аквариумах и многом другом. С течением времени применение систем HVAC увеличивается, и в этой области ведутся новые исследования.

Бизнес

HVAC также растет такими же темпами, как и область применения.

Что такое система HVAC?

Система

HVAC — это, по сути, сборка различных типов оборудования, установленного вместе для обеспечения отопления и охлаждения, а также контроля микроклимата в помещении. Системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха включают в себя механические, электрические и КИПиА компоненты, чтобы обеспечить комфорт жителям здания / помещения или сохранить товары, продукты или предметы, размещенные в пространстве.

Системы охлаждения

HVAC могут быть интегрированы с системами отопления HVAC или могут быть установлены отдельно в зависимости от конструкции HVAC. Система HVAC также служит в промышленных масштабах, чтобы поддерживать работу оборудования, поддерживая температуру помещения / зала / комнаты, где установлены машины. Водоохладители HVAC стали незаменимыми в любой отрасли для удовлетворения различных потребностей.

Основные компоненты системы HVAC

Система HVAC может включать следующие основные компоненты или блоки.

Чиллеры и водонагреватели HVAC
Генератор горячей воды (если чиллер производит только охлажденную воду) или печь
Насосы охлажденной воды
Насосы охлаждающей воды
Управление электропитанием или Центр управления двигателем (ЦУД)
Градирни
Трубопровод для охлажденной воды и охлаждающей воды или воды со стороны конденсатора
Клапаны для сторон охлажденной и охлаждающей воды
Приточно-вытяжные установки, нагревательные змеевики и охлаждающие змеевики
Воздуховоды в системе вентиляции (приточные и возвратные)
Фанкойлы и термостаты
Диффузоры и решетки HVAC
Элементы управления HVAC (контрольно-измерительные приборы и компоненты управления), установленные в разных местах
Программное обеспечение HVAC для построения системы управления HVAC или системы управления зданием (BMS)
Сборка всех вышеперечисленных компонентов образует систему HVAC.

Принцип работы системы HVAC

В основе системы HVAC, чиллер для воды HVAC производит охлажденную воду, которая затем циркулирует по всему зданию или пространству до охлаждающих змеевиков в установках кондиционирования воздуха. Воздуходувки перемещают воздух по охлаждающим змеевикам, который затем распределяется по различным частям пространства или здания для обеспечения комфорта или сохранения товаров / предметов в соответствии с конструкцией HVAC.

Воздух распределяется по приточным каналам, а возвратный воздух собирается в приточно-вытяжных установках с помощью возвратных каналов.Насосы охлажденной воды и охлаждающей воды обеспечивают энергию для поддержания движения охлажденной и охлаждающей воды.

Клапаны

HVAC также устанавливаются в различных точках трубопровода для облегчения обслуживания системы HVAC или для контроля системы. Нагрев воздуха можно производить с помощью теплового насоса HVAC, генератора горячей воды или просто печи. Некоторые промышленные чиллеры также служат обогревателями в зимний период. Нагревательные змеевики заменяют охлаждающие змеевики в режиме нагрева.

Стоимость системы

HVAC может варьироваться в зависимости от применения в зависимости от нагрева и охлаждения помещения или окружающей среды.Поиск дешевых систем HVAC может включать небольшое исследование типов систем HVAC и поставщиков HVAC, иначе вы будете сетовать на трату миллионов долларов из-за неправильного выбора проектировщика и подрядчика HVAC.

Что такое диаграмма рыбьей кости? Диаграмма причин и следствий Исикавы

Привет, гость
Логин
Корзина 0

Связаться с нами
Становиться участником

Авторизоваться
Тележка
Свяжитесь с нами

Становиться участником

Забыл имя пользователя? Имя пользователя Забыли пароль? пароль
Авторизоваться
регистр
Искать термин
Поиск | Всего в корзине: Проверять, выписываться Отклонить Меню закрыть меню
Рыбья кость
Главная
Качественные ресурсы
Членство
Сертификация
Повторная сертификация
Специализированные полномочия
Тренировка
Групповое обучение
Инструкторы
Книги и стандарты
Конференции и мероприятия
Сообщества Сети
Прогресс качества
ASQ TV
Найдите качественную работу
О ASQ
О ASQE
Узнайте о качестве
ПОИСК
Журналы и поиск журналов
О диаграмме рыбьей кости
Ресурсы
Похожие темы
О диаграмме рыбьей кости
Семь основных инструментов качества
Контрольный лист
Контрольный график
Гистограмма
Диаграмма Парето
Корреляционная диаграмма
Стратификация
Ресурсы Fishbone
Статьи
Книги
Примеры из практики
Вакансии
Видео
Связанные темы Fishbone
Непрерывное улучшение
Использование CBR в качестве методологии проектирования для разработки адаптируемых систем поддержки принятия решений
1. Введение
Хотя системы, основанные на знаниях (KBS), и в более общем плане системы поддержки принятия решений (DSS), представляют собой один из коммерческих успехов, достигнутых в результате исследований в области искусственного интеллекта (AI), их разработчики неоднократно сталкивались с несколькими проблемами, охватывающими весь их жизненный цикл ( Watson, 1997). В этом контексте получение знаний, а также внедрение, адаптация и обслуживание системы — нетривиальные вопросы, которые необходимо решать. С целью преодоления этих проблем Шэнк (1982) предложил революционный подход, названный аргументацией на основе прецедентов (CBR), который, по сути, является моделью человеческого мышления.Идея, лежащая в основе CBR, заключается в том, что люди часто полагаются на предыдущий опыт решения проблем, когда сталкиваются с новыми проблемами. Это утверждение можно проверить во многих повседневных ситуациях, связанных с решением проблем, простым наблюдением или психологическим экспериментированием (Klein & Whitaker, 1988). С тех пор, как были впервые сформулированы идеи, лежащие в основе рассуждений на основе конкретных случаев, системы CBR оказались успешными в широком диапазоне областей применения (Kolodner, 1993; Watson, 1997; Pal et al. 2000). На основании достигнутых выдающихся достижений некоторые соответствующие конференции (т.е. ECCBR [1] — и ICCBR [1] -) и международные журналы (например: International Journal Transactions on Case-Based Reasoning) успешно выросли в этой области.
В этой главе мы представляем ключевые аспекты, связанные с применением методологии CBR для построения адаптируемых систем поддержки принятия решений. Остальная часть главы организована следующим образом: Раздел 2 представляет обзор жизненного цикла CBR и комбинированных стратегий для построения гибридных систем ИИ. Раздел 3 вводит и охватывает основные характеристики четырех успешных систем поддержки принятия решений, разработанных в соответствии с принципами CBR.Наконец, в разделе 4 резюмируются основные выводы и представлены основные преимущества применения этой методологии.
2. Жизненный цикл CBR и стратегии комбинирования
Система рассуждений на основе прецедентов решает новые проблемы путем адаптации решений, которые использовались для решения предыдущих проблем (Riesbeck & Schank, 1989). База кейсов содержит несколько кейсов, каждый из которых представляет проблему вместе с соответствующим ей решением. Как только возникает новая проблема, ее возможное решение получается путем извлечения похожих случаев из базы случаев и изучения их записанных решений.Система CBR динамична в том смысле, что в процессе работы кейсы, представляющие новые проблемы, вместе с их решениями добавляются к базе кейсов, избыточные дела удаляются, а другие создаются путем объединения существующих дел.
Каждый раз, когда система CBR справляется с новой проблемной ситуацией, извлекает ранее сохраненные случаи вместе с их решениями, сопоставляет их с новым контекстом проблемы, адаптирует предыдущие результаты, чтобы предоставить ответ на новую проблему, и сохраняет новое решение, добавляя новый случай в основании корпуса. Все эти действия автономны и могут быть представлены циклической последовательностью процессов (см. Рисунок 1), в которых может потребоваться взаимодействие с человеком. Типичная CBR-система состоит из четырех последовательных шагов, которые запускаются каждый раз, когда должна быть решена новая проблема (Watson, 1997; Kolodner, 1993; Aamodt & Plaza, 1994): ( i ) получить соответствующие дела ( ii ) повторно использовать дела в попытке решить проблему, ( iii ) пересмотреть предложенное решение, если необходимо, и ( iv ) сохранить новое решение как часть нового дела.
Рисунок 1.
Типичный жизненный цикл CBR, состоящий из четырех стадий
Каждый из этапов, составляющих жизненный цикл CBR, определенный на рисунке 1, требует модели или метода для точного выполнения своей миссии (см. Рисунок 2). Цель этапа поиска — поиск в базе случаев и выбор одного или нескольких предыдущих случаев, которые наиболее точно соответствуют новой проблемной ситуации, вместе с их решениями. Отобранные кейсы повторно используются для выработки решения, соответствующего текущей проблемной ситуации.Это решение при необходимости пересматривается, и, наконец, новый случай (т.е. описание проблемы вместе с полученным решением) сохраняется в базе кейсов. В цикле CBR обычно присутствует какое-то человеческое взаимодействие. Хотя извлечение и повторное использование случаев может быть автоматизировано, пересмотр и сохранение случаев часто выполняются специалистами-людьми. Это текущая слабость систем CBR и одна из их основных проблем. Как показано на рисунке 2, методы, обычно используемые для реализации различных этапов типичной системы CBR, включают: системы, основанные на знаниях, искусственные нейронные сети (ИНС), генетические алгоритмы (GA), системы на основе правил (RBS), качественное рассуждение. (QR), нечеткие системы (FS) и проблемы удовлетворения ограничений (CSP).
Рисунок 2.
Методы и приемы, обычно используемые для реализации каждого этапа типичной системы CBR
Поскольку ядром систем CBR является ее память, кейсы должны точно отражать как проблемы, так и их решения. В этом контексте случаи могут быть удалены, если будет обнаружено, что они приводят к неточным решениям, они могут быть объединены вместе для создания более общих решений, и они могут быть изменены со временем с учетом опыта, полученного при разработке улучшенных решений.Если попытка решить проблему не удалась и можно определить причину сбоя, эту информацию также следует сохранить, чтобы избежать такой же ошибки в будущем. Это соответствует общей стратегии обучения, применяемой при решении человеческих проблем. Вместо того, чтобы создавать общие отношения между дескрипторами проблемы и выводами, как в случае с рассуждением на основе правил или полагаться на общие знания предметной области, системы CBR могут использовать конкретные знания из ранее испытанных конкретных проблемных ситуаций.Система CBR обеспечивает постепенный процесс обучения, потому что каждый раз при решении проблемы сохраняется новый опыт, что делает его доступным для повторного использования в будущем.
В качестве методологии проектирования, подходящей для построения DSS, рассуждение на основе случая может использоваться само по себе или как часть другой интеллектуальной или традиционной вычислительной системы. В последние годы растет интерес к возможности интеграции различных методов искусственного интеллекта с целью создания более мощных и точных гибридных систем.В этом контексте работа Соучека (1991) установила классификацию IRIS ( Интеграция рассуждений, информирования и обслуживания, ) с целью облегчения эффективного проектирования интеллектуальных систем. В том же направлении, работа Medsker & Bailey (1992) предложила пять моделей интеграции, основанных на символических и коннекционистских системах. Наконец, в работе Бездека (1994) была предложена схема CIC ( Computational Intelligence Classification ), интересное руководство по классификации для каталогизации гибридных систем ИИ.
Следовательно, учитывая их гибридную природу, CBR-системы можно легко комбинировать с другими альтернативами для создания надежных систем поддержки принятия решений. Эти подходы включают их успешную гибридизацию с экспертными системами (Vo & Macchion, 1993; Rissland et al. 1993; Medsker, 1995), нечеткую логику (Xu, 1994; Gui, 1993; Dubois et al. 1997), генетические алгоритмы (Louis et al. др. 1993; Оппахер и Деуго, 1991), качественное рассуждение (Навинчандра и др., 1991), системы удовлетворения ограничений (Махер и Жанг, 1993; Хинрихс, 1992), искусственные нейронные сети (Thrift, 1989; Лим и др.1991; Лю и Янь, 1997; Corchado et al. 2001) и байесовские сети (Shinmori, 1998; Aamodt y Langseth, 1998; Dingsøyr, 1998; Friese, 1999; Langseth et al., 1999) и другие.
Кроме того, рассуждение на основе прецедентов может быть особенно подходящей стратегией решения проблем, когда трудно получить знания, необходимые для формулирования модели предметной области, основанной на правилах, или когда количество или сложность правил, относящихся к предметной области, слишком велик для традиционных методов получения знаний.В этом смысле, согласно работе Амодта и Плаза (1994), существует пять различных типов систем CBR, и, хотя они имеют схожие черты, каждая из них больше подходит для конкретного типа проблемы: ( i ) образец рассуждение на основе (EBR), ( ii ) рассуждение на основе экземпляра (IBR), ( iii ) рассуждение на основе памяти (MBR), ( iv ) рассуждение на основе аналогии (ABR) и ( v ) типичное аргументация по делу (CBR).
EBR-системы особенно подходят для задач классификации, в которых категория наиболее похожего прошлого случая становится решением новой проблемы.Набор классов непосредственно составляет набор возможных решений, применяемых без изменений. Системы IBR — это специализация рассуждений на основе примеров для решения проблем, в которых экземпляры (случаи) обычно очень просты (например, векторы признаков). Эти системы могут быть полностью автоматизированы без вмешательства пользователя на протяжении всего их жизненного цикла. Системы MBR дополняют предыдущие подходы возможностью параллельной обработки вычислений. Системы ABR особенно применимы для решения новых проблем, основанных на прошлых случаях из другой области.Для правильной работы должна быть возможность перенести решение исходной аналоговой ситуации на текущую целевую проблему. В типичных системах CBR предполагается, что они представляют определенный уровень сложности (с точки зрения их внутренней структуры и содержащейся информации), поэтому требуется некоторая модификация, чтобы адаптировать полученные решения при применении к другому контексту решения проблем.
3. Практические приложения
Системы поддержки принятия решений, рассматриваемые в этой главе, относятся к четырем различным областям исследований: промышленное планирование, биомедицина, океанографическое прогнозирование и фильтрация спама.Все реализованные приложения полностью разработаны в соответствии с парадигмой CBR, чтобы обеспечить их адаптируемость и точность для решения новых проблем в соответствующих областях.
Для каждой области мы сначала представляем целевую проблему, которую необходимо решить, вместе с основными аспектами, связанными с каждой конкретной ситуацией. Представлено четкое описание представления, используемого для определения базы случаев, и подробно объясняется внутренняя архитектура, управляющая каждой системой.
3.1. Производственное планирование
Планирование производства — одна из важнейших функций производственной компании. Как следствие, в последние десятилетия были предложены различные методы для моделирования и решения конкретных задач планирования (Akyol & Bayhan, 2007). В конкретном случае кооперативных птицефабрик точная координация централизованной поставки кормов (производства и распределения) между разрозненными фермами имеет первостепенное значение как для основного производителя кормов, так и для участвующих фермеров.
В такой ситуации необходимо учитывать некоторые ключевые аспекты, касающиеся основных участников, например ( i ) завод по производству кормов имеет ограниченные производственные и складские мощности, ( ii ) завод производит несколько видов кормов, которые могут создавать конфликты ресурсов при производстве (т. е. их нельзя рассматривать как единый продукт) и распределении (т. е. они не могут использовать одни и те же складские площади в транспортных средствах), ( iii ) доставка фермерам может производиться заранее , но не поздно, ( iv ) каждая ферма имеет ограниченную площадь хранения, что приводит к затратам на хранение запасов, ( v ) некоторые транспортные средства не могут получить доступ к определенным фермам из-за их размеров и т. д.Задача сложна, поскольку она объединяет две подзадачи, которые, как известно, являются NP-трудными: проблема производства нескольких продуктов и периодов производства и проблема периодической маршрутизации транспортных средств с разделенной доставкой (Boudia, 2008).
В этом контексте целесообразной задачей для основного завода по производству кормов любого кооператива является ежедневное определение ( i ) количества произведенных кормов для каждого типа, ( ii ) количества кормов распределяется среди каждого фермера и ( iii ) связанных с доставкой поездок для минимизации общих затрат на горизонте (затраты на установку, хранение и распространение).В этой строке мы представляем приложение SP4 ( System for Prediction & Planning of Provision Production ), систему поддержки принятия решений, которая объединяет статистический метод (используемый для расчета предыдущих данных потребления, индексов смертности и типов доставки корма), машинное обучение метод (модели M5 Prime и IBk — используется для расчета общего количества потребленных кормов по типам) и специальный алгоритм, который позволяет гибко выполнять заказы для прогнозирования производства комбикормов (Reboiro-Jato et al. 2011).
Атрибут Тип Описание
Идентификатор фермы Буквенно-цифровой Идентификатор фермы.
Идентификатор сарая 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»center»> Цифровой Идентификатор сарая. На каждой ферме может быть несколько сараев. Это значение отличает каждый сарай в данной ферме.
Дата поступления дд-мм-гггг Дата, когда партия прибывает на ферму.
Дата окончания дд-мм-гггг 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Дата забоя партии.
Тип корма Перечисление Обозначает конкретную разновидность корма.
Порода Перечень Конкретный породный тип партии.
Активность 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»center»> Перечисление Эта переменная определяет основную роль лота. Возможны пять значений: выращивание несушек, выращивание родительского стада, несушка-несушка, племенное яйцо и откорм .
Поддействие Перечисление Специализация деятельности. У каждого вида деятельности может быть несколько конкретных вариантов. Возможные значения: бройлер, этикетка, свет, страна и т. Д.
5″ valign=»center» align=»left»> Тип Перечисление Сорт цыплят на откорме. Животные, используемые для откорма, подразделяются на несколько категорий, таких как «A», «C», «CA», «H», «M» и т. Д. Этот атрибут используется только в партиях, относящихся к активности откорм .
Количество самцов Числовое Количество самцов в партии.
Количество самок 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»center»> Числовое Количество самок в партии.
Число животных без пола Числовое Число животных, пол которых неизвестен.
Сезон Перечисление Период года, в течение которого участок проводит на ферме больше всего дней.
Килограммы Числовые Количество кормов, потребленных партией с момента поступления на бойню.
Таблица 1.
Переменные, определяющие внутреннюю базу данных SP4
Эффективное животноводство в таких промышленных масштабах в значительной степени зависит от нескольких переменных и ограничений, которые обычно взаимосвязаны. В такой ситуации, характеризующейся множеством разбросанных ферм, которые зависят от централизованного центра снабжения, необходимо принять во внимание два основных вопроса: ( и ) разные породы домашней птицы, выращиваемые на одной ферме (много животных) с разным выращиванием программа и ( ii ) различные типы кормов, необходимые для каждой партии на каждой ферме в течение определенного периода времени. Чтобы создать соответствующую базу знаний для точной работы системы SP4, были изучены и предварительно обработаны несколько баз данных экономических, производственных и управляющих компаний. Основная цель заключалась в сборе и фильтрации реальных данных, чтобы получить достоверную историю заказов на корм, отправленных фермерам за последние годы. В таблице 1 представлена окончательная структура корпусов, составляющих память системы SP4. Общий критерий, применявшийся при разработке внутренней базы кейсов SP4, заключался в отборе тех заказов, которые были отправлены фермеру в период, составляющий четыре дня до прибытия каждой партии на ферму, до ее выхода.В ходе этого процесса были кодифицированы и применены несколько правил для обнаружения и устранения существующих несоответствий.
Учитывая большое количество переменных и правил, которые играют важную роль во всем процессе правильной подачи кормов для всех хозяйств, входящих в данный кооператив, предлагаемая система поддержки принятия решений была разделена на три различных, но взаимодополняющих подсистемы: ( i ) сбор данных и идентификация типа корма, ( ii ) прогнозирование потребления и ( iii ) планирование производства. Разработанная система будет последовательно выполнять первую и вторую подсистемы для каждой новой партии животных, прибывающей на данную ферму. Наконец, третья подсистема отвечает за объединение всей этой информации на ежедневной основе и определение количества корма, которое должно производиться по дням и типа для основного завода по производству кормов. На рисунке 3 изображена общая архитектура системы SP4.
Как видно из рабочей диаграммы, показанной на рисунке 3, каждая подсистема работает с несвязанной информацией, поступающей как из существующих данных, так и из баз знаний, но также с учетом результатов предыдущего этапа.В предлагаемой архитектуре каждая фаза решает разные проблемы, используя восходящий подход.
Рисунок 3.
Общая архитектура и жизненный цикл системы SP4 для прогнозирования и планирования комбикормов
Подсистема первая: каждая партия животных потребляет несколько видов кормов на каждой стадии роста. Целью этого этапа является определение вариантов кормов, которые данная партия будет потреблять до убоя, принимая во внимание аналогичные прошлые случаи, относящиеся к разным хозяйствам и периодам. Текущий результат (качественная информация) служит основой для следующего этапа для вычисления общего количества корма, необходимого как для данной партии, так и для данного типа корма (количественная информация).
Подсистема 2: учитывая новую партию и различные типы кормов, которые она будет потреблять перед убоем, она оценивает общее потребление (в килограммах) по типу корма вместе с процентным соотношением потребления на животное. На результат этого этапа влияют несколько переменных: количество животных по полу (самцы и самки), неделя года, показатели смертности и т. Д.
Подсистема 3: она объединяет предыдущие расчеты с использованием специального алгоритма планирования для моделирования потребления и производства корма вместе с временем. Это позволяет пользователю легко визуализировать производственную деятельность с помощью интуитивно понятного и настраиваемого графического интерфейса пользователя (Graphic User Interface). Случаи в первоначальной оценке MPS могут быть зарегистрированы и учтены при пересмотре суточной добычи.
Данные, использованные для построения базы данных системы, были предоставлены ведущей испанской компанией, специализирующейся на производстве и доставке кормов для животных.Необработанные данные (за 2007 и 2008 годы) были построены на основе заказов клиентов, производственных журналов компании, информации о количестве животных на различных фермах и поездок грузовиков к клиентам. Всего во внутренней базе кейсов SP4 было сохранено 5112 записей после выполнения начальной операции по обнаружению и устранению существующих несоответствий (процедура 1.A. на рисунке 3). Чтобы повысить достоверность экспериментальных результатов, во всех экспериментах была проведена перекрестная проверка.
Рисунок 4.
Снимок экрана окончательно развернутой системы SP4, показывающий мастер-план производства
Последняя разработанная система, используемая в проведенных экспериментах (см. Рисунок 4), была настроена для прогнозирования общего количества (килограммов) каждого корма тип, потребляемый каждой партией от даты поступления до забоя. Кроме того, были проведены дальнейшие эксперименты для сравнения производительности системы SP4 с несколькими другими подходами к прогнозированию. К ним относятся стандартные алгоритмы статистического прогнозирования, деревья решений и применение методов нейронных сетей.Результаты, полученные в результате экспериментов, показали, что предложенная система работает оптимально, будучи способной отслеживать динамический нелинейный тренд и сезонность, а также многочисленные взаимодействия между коррелированными переменными.
3.2. Биомедицинский домен
В последние годы технология микроматриц ДНК стала фундаментальным инструментом в геномных исследованиях, сделав возможным исследовать глобальную экспрессию генов во всех аспектах болезней человека (Russo et al. 2003). Технология микрочипов основана на базе данных из более чем 40 000 фрагментов генов, называемых метками экспрессируемой последовательности (EST), которые используются для измерения численности мишеней с использованием сканированных интенсивностей флуоресценции меченых молекул, гибридизованных с EST. После появления технологии микрочипов с высокой пропускной способностью теперь можно одновременно контролировать уровни экспрессии тысяч генов во время важных биологических процессов и в коллекциях связанных образцов. Поскольку количество исследованных генов в эксперименте исчисляется тысячами, для анализа и обнаружения знаний из данных экспрессии генов интенсивно использовались различные методы интеллектуального анализа данных (Piatetsky-Shapiro & Tamayo 2003). Однако наличие такого количества полей по сравнению с таким небольшим количеством образцов создает высокую вероятность обнаружения ложных срабатываний.Эта проблема усугубляется, если мы рассмотрим потенциальные ошибки, которые могут присутствовать в данных микрочипа.
Биоинформатика и медицинская информатика — две области исследований, которые служат потребностям различных, но связанных сообществ. Обе области разделяют общую цель — предоставить новые алгоритмы, методы и технологические решения для биомедицинских исследований, а также внести свой вклад в лечение и излечение болезней. Хотя для исследования полезной информации для диагностики рака на уровне экспрессии генов успешно использовались различные методы микроматрицы, до полной интеграции существующих методов в повседневную клиническую практику еще далеко (Sittig et al.2008 г.). В этом контексте рассуждение на основе случаев становится подходящей парадигмой, специально предназначенной для разработки приложений биомедицинской информатики и систем поддержки принятия решений, учитывая поддержку и сотрудничество, вовлеченные в такую трансляционную разработку (Jurisica & Glasgow, 2004).
Для решения проблемы преодоления существующего разрыва между биомедицинскими исследователями и клиницистами, которые работают в области диагностики, прогноза и лечения рака с использованием данных микрочипов, мы разработали и сделали доступной общую интерактивную структуру: систему поддержки принятия решений geneCBR (Glez -Peña et al.2009а). Наша система geneCBR реализует свободно доступный программный инструмент, который позволяет использовать комбинированные методы, которые могут применяться для отбора генов, кластеризации, извлечения знаний и прогнозирования для помощи в диагностике при исследовании рака. Для биомедицинских исследований экспертный режим geneCBR предлагает базовую рабочую среду для разработки и тестирования новых методов и экспериментов. Для патологов и онкологов режим диагностики geneCBR реализует эффективную и надежную систему, которая может диагностировать подтипы рака на основе анализа данных микрочипа с использованием архитектуры CBR.Для программистов режим программирования geneCBR включает расширенный модуль редакции для модификации во время выполнения ранее закодированных методов.
Для первоначального построения базы знаний, исходя из имеющихся данных пациента, показанных в таблице 2, geneCBR хранит уровни экспрессии генов каждого образца микрочипа в своей базе данных (нижняя часть рисунка 5).
Атрибут Тип 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Описание
ИМЯ Буквенно-цифровой Уникальный идентификатор.Наименование образца микрочипа.
# Возраст Числовой Возраст пациента.
5″ valign=»center» align=»left»> #Sex Перечисление Возможные значения: штекер , гнездо .
# FAB / WHO Буквенно-цифровые Классификация FAB — это морфологическая характеристика лейкемии. Классификация ВОЗ включает результаты хромосомных и генетических исследований, разработанных в течение последних 25 лет после классификации FAB.
5″ valign=»center» align=»left»> #FISH исследования Буквенно-цифровые FISH-исследования используются для определения сложных хромосомных перестроек, диагностики синдромов микроделеций или демонстрации наличия молекулярных перестроек, характерных для некоторых гематологических злокачественных новообразований.
Название гена 1 Буквенно-цифровое Название или идентификатор гена человека.
5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Значение гена 1 Числовое Значение экспрессии гена на микрочипе для связанного идентификатора гена.
…. … Количество пар имя-значение гена зависит от типа микрочипа (Affymetrix HG-U133A / B / Plus и т. Д.).
Название гена n 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»center»> Буквенно-цифровое Название или идентификатор гена человека.
Значение гена n Числовое Значение экспрессии гена на микрочипе для связанного идентификатора гена.
Класс Буквенно-цифровой 5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Тип заболевания.
Таблица 2.
Внутреннее представление образца микрочипа в системе geneCBR (символ ‘#’ представляет необязательную функцию)
На этапе извлечения исходные векторы наблюдений преобразуются в нечеткие дескрипторы микрочипов (FMD) . Каждый ящур представляет собой понятный дескриптор образца с точки зрения лингвистической метки для каждого уровня экспрессии гена (центральная часть рисунка 5). Это преобразование выполняется посредством точного процесса нечеткой дискретизации (Диас и др.2006). На основе представления FMD, созданного из базы случаев, создается набор нечетких шаблонов (FP), который представляет основные характеристики априори известных классов (верхний левый квадрат на рисунке 5). Затем каждый класс в системе представлен FP, который содержит нечеткую кодификацию уровней экспрессии генов для тех генов, которые были помечены как релевантные для этого класса. Несколько FP генерируются из данных контролируемым образом, каждый из которых представляет группу ящура для патологического (или родового) вида.
На этапе поиска в системе geneCBR используются FP, чтобы выбрать наиболее репрезентативные гены для нового пациента. Эту фазу можно рассматривать как этап отбора генов, цель которого состоит в том, чтобы получить список генов, которые могут быть наиболее информативными с учетом нового образца для классификации. Поскольку очень маловероятно, что все гены имеют значительную информацию, связанную с классификацией рака, а размерность была бы слишком большой, если бы использовались все гены, необходимо изучить эффективный способ получения наиболее подходящей группы генов.Чтобы сделать этот выбор, наша система geneCBR выбирает те нечеткие паттерны из своей базы наблюдений, которые являются ближайшими к любому новому полученному случаю. Затем для каждого из выбранных FP система geneCBR вычисляет связанный с ней DFP (шаблон, который включает только гены, необходимые для того, чтобы отличить новый экземпляр от других различных классов). Наконец, выбранные гены для нового случая получаются путем объединения вместе генов, принадлежащих рассматриваемым DFP.
Рисунок 5.
Жизненный цикл системы geneCBR, работающей в диагностическом режиме
Адаптация предыдущих случаев для решения нового ящура выполняется на стадии повторного использования (левый нижний квадрат на рисунке 5). Сеть растущих клеточных структур (GCS) (Fritzke, 1993) обучается с использованием всей базы случаев, принимая только существующие случаи, представленные генами, выбранными на предыдущем этапе, в качестве входных данных. Затем новый ящур представляется в сеть GCS и извлекаются пациенты, наиболее похожие с генетической точки зрения.На основе этой группировки применяется механизм пропорционального взвешенного голосования, который учитывает степень сходства с новым ящуром. Первоначальный класс присваивается системой генов CBR из числа существующих патологий (Glez-Peña et al. 2009b).
На этапе доработки (правый нижний квадрат на рисунке 5) эксперту предоставляются полезные данные о решении, принятом системой. Эта информация содержит выбранные гены DFP, группировку, произведенную сетью GCS, вес, присвоенный каждому классу, и набор правил классификации See5 (Quinlan, 2000), созданных для наиболее похожих пациентов.Эксперт сравнивает первоначальный прогноз, выдаваемый системой, с другой внешней информацией, такой как кариотип пациента или история болезни, чтобы удостовериться в пересмотренном прогнозе и окончательной диагностике.
Каждый раз, когда решается новый ящур, обновляется внутренняя структура системы geneCBR (верхний правый квадрат на Рисунке 5). Новый ящур привязан к соответствующему классу и добавлен в базу случаев. Затронутый FP обновляется, и система отмечает наиболее похожих пациентов, выбранных для будущей классификации.На этом этапе система geneCBR переходит в режим редактирования, и эксперту разрешается обновлять классификацию пациента с учетом полученных новых знаний.
GeneCBR представляет собой новую систему поддержки принятия решений, которая может эффективно поддерживать интегративную работу программистов, биомедицинских исследователей и клиницистов, работающих вместе в общей структуре. На рисунке 6 показан снимок экрана системы geneCBR, работающей в экспертном режиме (специально предназначенной для биомедицинских исследований).Код проекта находится в свободном доступе под лицензией GPL и может быть получен по адресу http://www.genecbr.org/.
Рисунок 6.
Скриншот системы geneCBR, работающей в экспертном режиме
3.3. Океанографическое прогнозирование
Мировой океан представляет собой высокодинамичную систему, для которой сложно создавать математические модели (Tomczak & Fodfrey, 1994). Красные приливы — это название изменения цвета, вызванного плотным скоплением микроскопических морских растений, известных как фитопланктон.Изменение цвета зависит от вида фитопланктона, его пигментов, размера и концентрации, времени суток, угла наклона солнца и других факторов. Красные приливы обычно происходят на северо-западном побережье Пиренейского полуострова в конце лета и осенью. Преобладающие южные ветры заставляют холодную, богатую питательными веществами воду подниматься из более глубоких областей океана на поверхность — процесс, известный как апвеллинг. Вместе с этой поднимающейся водой поднимаются цисты динофлагеллат, стадии покоя организма, которые бездействуют в отложениях на морском дне.Высокая концентрация питательных веществ в восходящей воде, а также идеальные условия температуры, солености и света вызывают прорастание цист, так что динофлагеллаты начинают расти и делиться. Быстрое увеличение количества динофлагеллат, иногда до миллионов клеток на литр воды, описывается как цветение фитопланктона (уровни концентрации выше 100 000 клеток / литр). Концентрация цветения ветром и течениями, а также способность динофлагеллят всплывать на поверхность вместе образуют красный прилив.
Рис. 7.
Источники данных, используемые системой FSfRT
В этом контексте особый интерес представляют две ситуации, соответствующие ложным тревогам и необнаруженным цветам. Первое относится к предсказаниям цветения (концентрация псевдоницскии ≥ 100 000 клеток / литр), которые фактически не выполняются (реальная концентрация ≤ 100 000 клеток / литр). Последнее, более проблематичное, возникает, когда цветение существует, но модель не может его обнаружить. Другая нежелательная ситуация возникает, когда количество прогнозов превышает абсолютную ошибку в 100 000 клеток / литр (помеченных как неверные прогнозы).В такой ситуации, когда правила, управляющие целевым процессом или системой, неизвестны, прогнозирование значений параметров, определяющих характерное поведение системы, может быть проблематичной задачей. Однако было обнаружено, что гибридная система рассуждений на основе прецедентов может обеспечить более эффективные средства выполнения таких прогнозов, чем другие коннекционистские или символические методы (Fdez-Riverola & Corchado, 2003).
В связи с этой областью мы описываем систему FSfRT (Система прогнозирования красных приливов), гибридную модель, способную точно прогнозировать концентрации pseudo-nitzschia spp, диатомовых водорослей, которые производят самые опасные красные приливы, вызывающие амнестическое отравление моллюсками (или ASP ). Наша система FSfRT использует модель рассуждений на основе случаев для обертывания сети растущих структур клеток, сеть радиальных базисных функций (Fritzke, 1994) и набор нечетких моделей Sugeno (Jang et al. 1997) для обеспечения точного прогноза. Каждый из этих методов используется на разных этапах цикла рассуждений системы поддержки принятия решений для извлечения исторических данных, адаптации их к текущей проблеме и автоматического анализа предложенного решения.
Система прогнозирования использует информацию из двух основных источников: (i) данные, поступающие с нескольких буев и сети мониторинга, используемые для создания последовательности дескрипторов проблем, способных характеризовать текущую ситуацию прогнозирования, и (ii) данные, полученные из спутниковых изображений, хранящихся на база данных.Значения данных спутникового изображения используются для генерации индексов облачности и температуры поверхности, которые затем сохраняются в дескрипторе проблемы и впоследствии обновляются во время операции CBR. На рисунке 7 показано схематическое изображение всех данных, управляемых системой FSfRT.
Чтобы спрогнозировать концентрацию pseudo-nitzschia spp в заданной точке на неделю вперед, еженедельно создается дескриптор проблемы. Дескриптор проблемы состоит из последовательности значений выборки данных (отфильтрованных и предварительно обработанных), записанных для водной массы, к которой будет применен прогноз.Дескриптор проблемы также содержит различные другие числовые значения, включая текущее географическое расположение сенсорных буев, а также время и дату сбора. Каждую неделю концентрация pseudo-nitzschia spp добавляется в дескриптор проблемы, формируя новый входной вектор. Дескриптор проблемы состоит из вектора с переменными, которые характеризуют проблему, записанными в течение двух недель. Прогноз или результат системы — концентрация pseudo-nitzschia spp через неделю, как указано в таблице 3.
Цикл операций прогнозирования (который повторяется каждую неделю) продолжается, как показано на рисунке 8. Сначала создается новый экземпляр проблемы из предварительно обработанных данных, указанных выше. Когда система представляет новую проблему, нейронная сеть GCS используется для получения еще k случаев, похожих на данную проблему (определение класса, к которому принадлежит проблема). На этапе повторного использования значения весов и центров нейронной сети, использованной в предыдущем прогнозе, извлекаются из базы знаний.Эти параметры сети вместе с k извлеченными случаями затем используются для переобучения сети RBF и для получения первоначального прогноза концентрации pseudo-nitzschia spp (см. Рисунок 8). Во время этого процесса обновляются значения параметров, характеризующих сеть.
Атрибут Тип 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Описание
Местоположение Буквенно-цифровой Географическое расположение сенсорного буя.
Дата дд-мм-гггг Дата, когда было произведено измерение.
Время 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ align=»center»> чч-мм-сс Время, в которое было произведено измерение.
Температура Числовая Температура воды (в градусах) на разной глубине.
Кислород Числовой Концентрация кислорода (миллилитры / литр) на разной глубине.
PH Числовая шкала кислоты / на основе.
Коэффициент пропускания Числовой Доля (процент) солнечного света, проходящего через морскую воду.
Флуоресценция Числовая 5″ border-bottom=».5″ border-left=».5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»left»> Флуоресценция морской воды (в процентах) на разных глубинах.
Индекс облачности Числовой Измерения облачности, полученные с геостационарного спутника.
Пересчет диатомовых водорослей Числовой Концентрация водорослей (в ячейке / литр) на разной глубине.
5″ border-left=».5″ border-right=».5″ align=»left»> Pseudo-nitzschia spp Числовой Концентрация диатомовых водорослей (в ячейках / литр) на разной глубине, вызывающая вредоносное цветение водорослей.
Pseudo-nitzschia spp
(будущее) Числовое Концентрация диатомовых водорослей (в ячейках / литр) подлежит прогнозированию.
Таблица 3.
Океанографические параметры и физические характеристики водной массы, составляющей корпус в системе FSfRT
Рисунок 8.
Жизненный цикл системы FSfRT для океанографического прогнозирования
На этапе пересмотра первоначальное решение, предлагаемое нейронной сетью RBF, изменяется в соответствии с ответами четырех подсистем нечеткой ревизии. Каждая ревизионная подсистема была создана из сети RBF с использованием нейрочетких методов (Jin & Sendhoff, 2003). Для каждого класса нейронной сети GCS поддерживается вектор из четырех значений (см. Рисунок 8). Вектор оценок этого эксперта инициализируется значением (0.25, 0,25, 0,25, 0,25) и представляет точность каждой подсистемы ревизии по отношению к классу. Во время проверки соответствующий вектор оценок эксперта используется для обдумывания результатов каждой нечеткой системы проверки. Каждое значение вектора связано с одной из четырех подсистем ревизий. Для каждого цикла прогнозирования значение вектора важности, связанного с наиболее точной подсистемой пересмотра, увеличивается, а остальные три значения пропорционально уменьшаются. Это сделано для того, чтобы дать больше актуальности самой точной подсистеме ревизий.
Пересмотренный прогноз затем временно сохраняется в базе данных прогнозов. Когда измеряется реальное значение концентрации pseudo nitzschia spp, затем можно оценить прогнозное значение для переменной, сравнивая фактическое и прогнозируемое значения и полученную ошибку. Новый случай, соответствующий этой операции прогнозирования, затем сохраняется в базе наблюдений. Значение ошибки прогнозирования также используется для обновления вектора важности, связанного с подсистемами ревизии извлеченного класса.
Система FSfRT была успешно протестирована с использованием реальных данных, собранных за годы [1992, 2000] из географической зоны A0 (42º28,90 ’северной широты, 8º57,80’ западной долготы 61 м). На рисунке 9 показан снимок экрана интерфейса FSfRT, реализованного для океанографического прогнозирования.
Рисунок 9.
Скриншот системы FSfRT, прогнозирующей красные приливы в прибрежных водах северо-запада Пиренейского полуострова
3.4. Фильтрация спама
Служба электронной почты — это компьютерная технология, созданная в результате преобразования старой системы почтовой доставки с целью ее использования в сетях и Интернете. В настоящее время адреса электронной почты присутствуют на каждой визитной карточке рядом с другой соответствующей контактной информацией, такой как почтовый адрес или номер телефона. Однако уже более десяти лет использование электронной почты омрачено проклятием спама, поэтому спам начинает подрывать целостность электронной почты и даже препятствовать ее использованию.
В этом контексте спам — это термин, используемый для обозначения всех форм незапрашиваемой коммерческой электронной почты, и формально его можно определить как электронное сообщение, удовлетворяющее следующим двум условиям: (i) личность и контекст получателя не имеют значения, поскольку сообщение в равной степени применимо ко многим другим потенциальным получателям и (ii) получатель не предоставил проверяемым образом преднамеренное, явное и все еще подлежащее отзыву разрешение на его отправку (SpamHaus, 1998).
Благодаря некоторым привлекательным характеристикам электронная почта (низкая стоимость и быстрая доставка) фактически становится основным каналом распространения спама. Ежедневно пользователи электронной почты получают множество сообщений с предложениями купить запрещенные наркотики, копии швейцарских часов, поддельные рабочие места, поддельные университетские дипломы и т. Д. Эта ситуация привела к прогрессивному увеличению доли спама в общемировом трафике электронной почты. В сентябре 2010 года доля рассылок спама составила около 92 процентов всего трафика электронной почты в Интернете (MessageLabs, 2010).
Для успешной борьбы со спамом (т.е. в идеальном случае его устранения) фундаментальными становятся теоретические и прикладные исследования фильтрации спама. В этом контексте ранее была проведена большая ценная исследовательская работа (Guzella & Caminhas, 2009), и несколько соответствующих конференций выросли в этой области (CEAS, 2010). Более того, было выпущено несколько коммерческих продуктов, которые были распространены из индустрии программного обеспечения среди огромного количества конечных пользователей с целью минимизации спама.
С целью предоставления эффективного решения мы представляем систему SpamHunting (Fdez-Riverola et al. 2007), основанную на экземплярах модель фильтрации электронной почты, которая превосходит классические методы машинного обучения и другие подходы успешного ленивого ученика в данной области. фильтрации спама. Архитектура фильтра поддержки принятия решений основана на настраиваемой сети поиска расширенных экземпляров, способной точно обобщать представления электронной почты. Повторное использование похожих сообщений осуществляется с помощью простого механизма единогласного голосования, чтобы определить, является ли целевой случай спамом или нет.Перед окончательным ответом системы этап пересмотра выполняется только в том случае, если назначенный класс является спамом, при этом система использует общие знания в форме мета-правил.
Для правильного представления входящих сообщений электронной почты создается дескриптор сообщения (экземпляр), который сохраняется в базе электронной почты системы SpamHunting. Этот дескриптор сообщения содержит последовательность функций, которые лучше обобщают информацию, содержащуюся в электронном письме. Для этой цели мы используем данные из двух основных источников: (i) информацию, полученную из заголовка электронного письма, и (ii) те термины, которые более характерны для темы, тела и вложений сообщения.Таблица 4 обобщает структуру каждого экземпляра, хранящегося в базе электронной почты SpamHunting.
На рисунке 10 показан жизненный цикл системы IBR SpamHunting, а также ее интеграция в типичную пользовательскую среду. В верхней части рисунка 10 почтовый агент пользователя (MUA) и агент передачи почты (MTA) отвечают за отправку запросов, сгенерированных пользователем. Между этими двумя приложениями SpamHunting захватывает все входящие сообщения (с использованием протокола POP3), чтобы идентифицировать, маркировать и фильтровать спам.
Атрибут 5″ valign=»center» align=»center»> Тип Описание
ID Числовой Уникальный идентификатор сообщения.
Из Буквенно-цифровой Исходный почтовый ящик.
5″ border-right=».5″ align=»left»> Путь возврата Буквенно-цифровой Указывает адрес, на который будет возвращено сообщение, если кто-то выберет ответ.
Дата дд-мм-гггг Дата, в которую было отправлено сообщение.
Язык Буквенно-цифровой 5″ border-left=».5″ border-right=».5″ align=»left»> Определенный язык сообщения.
Прикрепленные файлы Числовые Указывает количество прикрепленных файлов.
Тип содержимого Перечисление Тип MIME.
Соответствующие термины 5″ border-right=».5″ valign=»center» align=»center»> Числовые Количество выбранных функций для кластеризации сообщения.
Всего терминов Числовое Количество функций, содержащихся в сообщении.
Дескриптор «частота-член» Массив пар «характеристика-частота» Сохранение для каждого признака меры их частоты в сообщении.
Класс Перечисление Категория сообщения. Возможные значения: спам , допустимый, неизвестный .
Таблица 4.
Структура экземпляра входящего электронного письма в системе SpamHunting
Рисунок 10.
Жизненный цикл системы SpamHunting и ее интеграция с существующими MTA и MUA
Каждый раз, когда SpamHunting получает новое электронное письмо, система проходит четыре этапа, изображенных в нижней части рисунка 10 в виде затененных прямоугольников. Первоначально система определяет те электронные письма, которые наилучшим образом представляют новое входящее сообщение (левый верхний квадрант на рисунке 10), только принимая во внимание набор сообщений с наибольшим количеством общих терминов. Каждое из ранее выбранных сообщений вносит свой вклад с одним голосом в последний класс (левый нижний квадрант на рисунке 10).Этап доработки проводится только тогда, когда система предлагает электронное письмо как спам. Для этой цели SpamHunting использует мета-правила закодированных ранее заголовков (правый нижний квадрант на рисунке 10). Каждый раз, когда пользователь проверяет свой почтовый ящик и сообщает системе о предыдущей классификации электронной почты, SpamHunting сохраняет новый экземпляр (или изменяет существующий) в базе электронной почты для будущего использования (правый верхний квадрант на рисунке 10). .
Этап извлечения выполняется с использованием нашей модели расширенной сети извлечения экземпляров (EIRN).Сеть EIRN упрощает индексацию экземпляров и выбор тех, которые наиболее похожи на сообщение-экземпляр. Повторное использование похожих электронных писем осуществляется посредством использования механизма единогласного голосования, который генерирует первоначальное решение путем создания модели с извлеченными экземплярами. На этапе пересмотра система использует общие знания в форме мета-правил, которые извлекаются из заголовков электронной почты. F
Что такое EDFA, каков принцип работы EDFA?
Оптические усилители — критически важная технология для сетей оптической связи, позволяющая передавать многие терабиты данных на расстояния от нескольких сотен километров до тысяч километров, преодолевая ограничение потерь в волокне.Как первый оптический усилитель, широко используемый в системах оптической связи, EDFA привел к резкому увеличению пропускной способности с развертыванием систем WDM. Обладая такими характеристиками, как высокая выходная мощность, высокое усиление, широкая полоса пропускания, независимость от поляризации и низкий коэффициент шума, EDFA стали одним из ключевых компонентов, используемых в системе оптической связи нового поколения. Так что же такое EDFA? Вы знаете принцип работы EDFA?
Что такое EDFA?
Волоконный усилитель, легированный эрбием (EDFA) — это оптический повторитель, который используется для повышения интенсивности оптических сигналов, передаваемых по волоконно-оптической системе связи. Оптическое волокно легировано редкоземельным элементом эрбием, так что стекловолокно может поглощать свет на одной частоте и излучать свет на другой частоте.
Принцип работы EDFA
Волокно, легированное эрбием (EDF), лежит в основе технологии EDFA, которая представляет собой обычное кварцевое волокно, легированное эрбием. Когда эрбий освещается световой энергией подходящей длины волны (980 нм или 1480 нм), он переводится в промежуточное состояние с длительным сроком службы, затем он распадается обратно в основное состояние, излучая свет в диапазоне 1525-1565 нм. .Эрбий может накачиваться либо светом с длиной волны 980 нм, и в этом случае он проходит через нестабильное состояние с коротким временем жизни, прежде чем быстро распадется до квазистабильного состояния, либо светом с длиной волны 1480 нм, когда он непосредственно возбуждается до квазистабильного состояния . Находясь в квазистабильном состоянии, он распадается до основного состояния, излучая свет в полосе 1525-1565 нм. Этот процесс распада можно стимулировать уже существующим светом, что приводит к усилению. Принцип работы EDFA показан на рисунке 1.
Рисунок 1: Принцип работы EDFA.
Baisc конфигурация EDFA
Конфигурация
EDFA в основном состоит из EDF, лазера накачки и компонента (часто называемого WDM) для объединения сигнала и длины волны накачки, чтобы они могли одновременно распространяться через EDF. В принципе, EDFA могут быть спроектированы так, что энергия накачки распространяется в том же направлении, что и сигнал (прямая накачка), в противоположном направлении сигнала (обратная накачка) или в обоих направлениях вместе. Энергия накачки может быть либо энергией накачки 980 нм, либо энергией накачки 1480 нм, либо их комбинацией.На практике наиболее распространенной конфигурацией EDFA является конфигурация прямой накачки с использованием энергии накачки 980 нм, как показано на рисунке 2.
Рисунок 2: Конфигурация EDFA с энергией накачки 980 нм
Заявление EDFA
Узнав, что такое EDFA, и принцип работы EDFA. Далее мы обсудим формы заявок и области применения EDFA.
Бланки заявлений
При использовании в качестве бустерного усилителя EDFA используется на выходе оптического передатчика для повышения выходной мощности мультиплексированного многоволнового сигнала, как показано на рисунке 3.Таким образом можно увеличить расстояние передачи оптической связи. Эта форма заявки требует большей выходной мощности на EDFA.
Рисунок 3: Бустерный усилитель
При использовании в качестве предусилителя EDFA требуется низкий уровень шума и высокое усиление. Обладая этими функциями, EDFA может значительно повысить чувствительность оптического приемника при установке на входе оптического приемника, как показано на рисунке 4.
Рисунок 4: Предварительный усилитель
При использовании в качестве линейного усилителя EDFA может периодически компенсировать потери передачи в линиях.Вместо ретранслятора OEO EDFA может напрямую усиливать оптические сигналы, передаваемые по линиям. Таким образом, мы решаем узкие места фотоэлектрического обмена, чтобы заложить основу для полностью оптической сети (AON). На рисунке 5 показано это применение EDFA.
Рисунок 5: Линейный усилитель
Сферы применения
EDFA имеет следующие области применения:
(1) EDFA может использоваться в высокопроизводительной и высокоскоростной оптической системе связи.Применение EDFA очень конструктивно для решения проблем низкой чувствительности приемников и малых расстояний передачи из-за отсутствия ретранслятора OEO.
(2) EDFA может использоваться в системах оптической связи большой протяженности. Используя EDFA, мы можем значительно снизить стоимость строительства за счет увеличения расстояния между повторителями и уменьшения количества регенеративных повторителей. Система оптической связи дальней связи в основном включает в себя наземную магистральную оптическую систему передачи и подводную волоконно-оптическую систему передачи.
(3) EDFA может использоваться в системе оптоволоконной сети абонентского доступа. Если расстояния передачи слишком велики, EDFA будет функционировать как линейный усилитель, чтобы компенсировать потери передачи в линиях, тем самым значительно увеличивая количество абонентов.
(4) EDFA может использоваться в системе мультиплексирования с разделением по длине волны (WDM), особенно в системе плотного мультиплексирования с разделением по длине волны (DWDM). Использование EDFA в системе WDM позволяет решить проблемы вносимых потерь и уменьшить влияние хроматической дисперсии.
(5) EDFA может использоваться в системе общественного антенного телевидения (CATV). В системе кабельного телевидения EDFA функционирует как усилитель-усилитель, значительно улучшая входную мощность оптического передатчика. Использование EDFA для компенсации вносимых потерь в оптических делителях мощности может значительно увеличить масштаб распределительной сети и увеличить количество абонентов.