Грм расшифровка авто: Автомобильный блог | Обзоры, Тест-драйвы, ПДД и советы по обслуживание автомобилей

  • 21.09.1980

Содержание

Расшифровка всех значков панели приборов на авто

Мы все были в такой ситуации: вы едете по автостраде, наслаждаетесь видами, и вдруг вы слышите звуковой сигнал — вы смотрите вниз, и на вашей приборной панели появляется яркий символ. Если вы любитель, то по этим значкам не всегда сразу понятно, что вызвало причину загорания лампочки. Поэтому, Вам и пригодится наша расшифровка всех значков панели приборов на авто.

Некоторые символы на приборной панели вашего автомобиля более очевидны, чем другие. Тем не менее, важно точно знать, что они означают, если вам нужно остановиться и позвать на помощь. Поэтому, давайте же разберемся, что означает, каждый из значков. Благо они сертицифированы и у большинства автомобилей являются одинаковыми.

Полная расшифровка всех значков панели приборов на авто

Сначала разберем 15 главных сигнальных ламп на приборной панели вашего автомобиля.

Назначение значков на приборной панели

  1. Индикатор давления масла

Это старомодное изображение масляной банки указывает на проблему с системой давления масла в вашем автомобиле.

Либо у вас мало масла, либо в масляном насосе не циркулирует достаточно жидкости для правильной смазки поверхностей внутри вашего автомобиля. Это следует учитывать как можно скорее, поскольку ваш двигатель может быстро изнашиваться без надлежащей смазки.

Читайте: зачем нам замены масла и когда мы должны их получить?

  1. Сигнальная лампа давления в шинах
Символ давления в шинах.

 

Это изображение, также называемое символом TPMS, сигнализирует о том, что давление в одной или нескольких шинах слишком низкое или слишком высокое, и его необходимо устранить. Вождение на шинах низкого или высокого давления небезопасно и может привести к дополнительному повреждению вашего автомобиля. Обычное нормальное давление в покрышке современного автомобиля лежит примерно в диапазоне от 2 до 3 бар.

  1. Предупреждение о температуре двигателя
Символ температуры двигателя.

 

Если вы видите этот символ, это означает, что ваш двигатель перегрелся. Скорее всего, это связано с охлаждающей жидкостью (также называемой антифризом), но это может произойти по разным причинам. Важно немедленно решить эту проблему, чтобы избежать дальнейшего ущерба.

Читайте: что происходит, когда автомобиль перегревается?

  1. Контроль тяги
Символ контроля тяги.

 

Это означает, что система контроля тяги вашего автомобиля активирована. Система контроля тяги использует вашу антиблокировочную тормозную систему, чтобы определить, вращается ли одно колесо быстрее, чем другое. Если он обнаруживает, что колесо проскальзывает, он нажимает на тормоза, пока не восстановит сцепление. Это особенно полезно, если вы едете под дождем или снегом.

  1. Антиблокировочная тормозная сигнальная лампа
ABS автомобильный символ.

 

Говоря о ваших антиблокировочных тормозах, если это предупреждение «ABS» загорается во время вождения, это означает, что с системой что-то не так. Как вы знаете, ваши антиблокировочные тормоза обеспечивают безопасность контакта вашего автомобиля с дорогой, поэтому важно как можно скорее диагностировать проблему.

Имейте в виду, что каждый раз, когда вы включаете автомобиль, система выполняет самопроверку и может загореться всего на несколько секунд. Если это немедленно исчезнет, ​​ваша система в рабочем состоянии. То есть, все хорошо.

  1. Неисправность противобуксовочной системы
контроль тяги

 

Этот индикатор указывает, что система контроля тяги вашего автомобиля может иметь сломанный или поврежденный датчик или какую-либо другую неисправность. В некоторых автомобилях один и тот же модуль управления управляет антиблокировочной системой тормозов и системой контроля тяги, поэтому иногда загорается свет, когда возникают проблемы с ABS.

  1. Предупреждение двигателя (проверьте лампочку двигателя)
Предупреждающий символ двигателя.

Ваш индикатор проверки двигателя может появиться по разным причинам. Иногда это может указывать на серьезную проблему и требовать немедленной остановки. Также это может указывать на низкое давление масла или перегрев. В других случаях этот индикатор будет отображаться, если газовая крышка открыта, ослаблена или треснула, что приводит к испарению топлива.

Если этот индикатор появляется, рекомендуется остановиться и проверить крышку бензобака и другие системы в вашем автомобиле. Если он мигает, вы должны прекратить движение! В большинстве автомобилей мигающая лампа проверки двигателя сигнализирует о наличии серьезной проблемы, которая может привести к серьезному повреждению, если ее игнорировать.

Читайте: Ремонт и диагностика двигателя

  1. Предупреждение батареи

Этот символ указывает на наличие проблемы с системой зарядки автомобиля. Интересно, что виновником может быть не ваша батарея. Хотя это может указывать на то, что у вас ослаблен или поврежден кабель аккумулятора, это также может сигнализировать о разрыве ремня генератора. Если это ваша батарея, иногда вы заметите, что ваша магнитола, внутренне освещение или ваши фары тускнеют. Если вы будете ждать слишком долго, ваш автомобиль может полностью отключиться.

  1. Индикатор низкого уровня топлива
Символ топливного индикатора.

Большинство водителей уже знакомы с этим символом. Это просто означает, что у вас мало топлива в баке. Перед поездкой очень хорошая идея посмотреть, сможете ли вы вернуться домой, если индикато мигает. В этой ситуации, рекомендуем заправиться. Вы никогда не знаете, как будет развиваться погода или движение транспорта, поэтому лучше остановиться на ближайшей заправке и заправиться!

  1. Автоматическая блокировка переключения передач или индикатор запуска двигателя
Символ блокировки автоматического переключения.

Если вы видите этот символ, вы, скорее всего, пытаетесь переключить передачи или запустить зажигание, не включая тормоз. Автоматическая блокировка переключения передач заблокирует ваш автомобиль в парке или в нейтральном положении, пока вы не включите тормоз.

  1. Напоминание о ремне безопасности
Символ напоминания о ремне безопасности.

Этот символ просто напоминает вам или вашему пассажиру пристегнуться! По данным CDC, ремни безопасности снижают количество серьезных травм, связанных с авариями, примерно на 50%.

  1. Индикатор подушки безопасности
Символ подушки безопасности.

Индикатор подушки безопасности сигнализирует, что что-то не так с одной из ваших подушек безопасности или системой в целом. Подушки безопасности вашего автомобиля обеспечивают безопасность во время аварий, поэтому важно немедленно решить эту проблему.

  1. Свет безопасности
Световой индикатор на приборной панели.

Если на вашем автомобиле установлена ​​противоугонная система, это изображение означает, что что-то может быть неисправно. Этот символ также кратковременно загорается при включении автомобиля, что не означает, что что-то не так.

  1. Индикатор противотуманных фар
Противотуманные фары символ

 

Этот символ говорит вам, что ваши противотуманные фары включены.

Противотуманные фары следует использовать только если ваша видимость меньше 100 метров. Если вы включите их без необходимости, это может нанести ущерб другим водителям на дороге. Ведь их видимость снижается.

  1. Индикатор омывающей жидкости
Символ жидкости омывателя.

Этот символ, имитирующий движение ваших стеклоочистителей, означает, что у вас мало жидкости омывателя. В этом случае, потребуется заполнить резервуар жидкостью, как только сможете.

Имейте в виду, что все машины разные, поэтому символы на вашей приборной панели могут немного которые мы упоминали. В случае сомнений обратитесь к руководству по эксплуатации вашего автомобиля!

Так как ранее говорилось, что это полная расшифровка всех значков панели приборов на авто перейдем к следующим пунктам. Они встречаются более редко, не во всех автомобилях. Но, могут оказаться полезными для большой части водителей, особенно если нет возможности проверить книжку.

Цвет

Если говорить о градации цветов, то все просто:

Красный цвет лампочек говорит о возможных серьезных неисправностях либо же нерешенным вопросом безопасности транспортного средства.

Оранжевая или желтая расцветка лампочек сообщает о том, что тот или иной узел или механизм автомобиля нуждается в обслуживании или даже ремонте.

Зеленый или синий цвета обычно применяются только для того, чтобы сообщить водителя о том, что функция включена и все работает нормально.

Предупреждающие символы

Проверьте освещение приборной панели вашего автомобиля, так как важно определить потенциальную проблему вашего автомобиля, проблемы безопасности или точки непосредственного отказа.

Символы безопасности

Подсветка приборной панели вашего автомобиля играет важную роль. Эти огни указывают на проблему с вашим автомобилем, которая требует немедленных действий или проверки.

Символы освещения

Символы освещения автомобиля подключены к системе освещения вашего автомобиля. Эти символы обычно синего, зеленого или желтого цвета.

Общие символы

Чтобы избежать будущих проблем с вашим автомобилем, важно проверять не только сигнальные огни, но и общие огни автомобиля.

Символы расширенных функций

Символы продвинутых функций вашего автомобиля связаны со специальной и продвинутой автомобильной функцией. Он подскажет, есть ли потенциальные проблемы или система активна и работает.

Дизельные символы транспортных средств

Продолжая говорить о том, что расшифровка всех значков панели приборов на авто имеет очень обширный список, стоит детально рассказать о дизельных символах.

Одним из распространенных символов подсветки приборной панели автомобиля с дизельным двигателем является индикатор свечи накаливания. Это освещение предварительно светится, когда оно нагревается и изнашивается, если есть проблема с штепселем.

Индикатор свечи накаливания

Световой индикатор означает, что свечи накаливания двигателя прогреваются, и двигатель не следует запускать, пока не погаснет свет. Если он мигает, обнаружена проблема, например, изношенная свеча накаливания.

Предупреждение о топливном фильтре

Индикаторная лампа означает, что фильтр дизельного топлива заполнен, и его необходимо опорожнить, чтобы избежать повреждения двигателя.

Выхлопная жидкость

Индикаторная лампочка означает, что в бачке с выхлопной жидкостью дизельного топлива недостаточно жидкости.

Резервуар AdBlue пуст

Световой индикатор означает, что вы должны заполнить бак большим количеством отработанной жидкости.

Неисправность AdBlue

Индикатор означает, что либо система AdBlue неисправна, либо система не заполнена стандартной жидкостью.

Предупреждение о водяном фильтре

Световой индикатор означает, что вода в топливном фильтре достигла максимальной емкости. Слейте воду из фильтра.

Видео про индикацию приборной панели

Основное обозначение лампочек на приборной панели

Автомобильные аббревиатуры, сокращения и их расшифровки — Renaultstory

Всех нас, автовладельцев, при общении друг с другом, в интернете, в автомобильной литературе, так или иначе постоянно окружают различные аббревиатуры, расшифровка которых не всегда понятна. Мы здесь собираем такие сокращения и расшифровываем их.

Для упрощения поиска, аббревиатуры расположены в алфавитном порядке, раздельно на русском и английском языках:

Автомобильные аббревиатуры на русском языке:

АБС

Анти Блокировочная система — устройство препятствующее блокировке колес автомобиля при торможении. Имеет созвучное произношение со своим аналогом на английском языке — ABS — Antilock Brake System и на немецком языке — ABS — AntiBlockier System (см. расшифровку английских автомобильных аббревиатур ниже).

 

АЗС

Авто-заправочная станция — станция для заправки автомобилей продуктами нефтепереработки — бензин и дизельное топливо.

 

АГЗС

Авто-газо-заправочная станция — станция для заправки автомобилей использующих для двигателя в качестве горючей смеси сжиженный газ.

 

 

АКПП

Автоматическая коробка переключения передач — один из основных агрегатов автомобилей. Вкупе с другими узлами, АКПП передает кинетическую энергию от двигателя на колеса, позволяя использовать эту энергию максимально эффективно. Это становится возможно благодаря применению нескольких наборов зубчатых передач (наборов различного диаметра дисков с зубьями — шестеренок), сменяя которые, при работе двигателя в определенном диапазоне количества оборотов, достигается разная скорость движения автомобиля. В АКПП переключение передач происходит автоматически. Сегодня также применяются коробки ручного переключения передач — КПП (см. ниже).

 

АМТС

АвтоМотоТранспортное Средство — обобщающая автомобильная аббревиатура, в основном используется для сокращения в ПДД и других нормативно-правовых документах. Широкого применения не имеет.

 

ВАЗ

Волжский автомобильный завод — ныне АвтоВАЗ — автомобильное предприятие, завод, выпускающее автомобили легкового типа. Сегодня контрольный пакет ВАЗа принадлежит группе Рено-Ниссан.

 

ВАИ

Военная автомобильная инспекция — департамент при Министерстве обороны Российской Федерации, занимающийся вопросами автомобильного движения транспортных средств принадлежащих вооруженным силам Российской Федерации.

 

ВУ

Водительское удостоверение — документ подтверждающий права и возможности человека для управления транспортным средством. Сокращение словосочетания. В обиходе «Права».

 

ГАЗ

Горьковский автомобильный завод — одно из старейших предприятий автомобильной промышленности России. В разное время носившее разные названия, например, во времена советской эпохи «ГАЗ» носил название «Нижегородский автомобильный завод имени В.М.Молотова». Основная деятельность Горьковского Автомобильного Завода на сегодняшний день сосредоточена на выпуске автомобильной техники коммерческого класса: грузовики малой и средней тоннажности, автобусы, микроавтобусы.

 

ГАИ

Государственная автомобильная инспекция — аббревиатура сокращающая утратившее силу название подразделения органов внутренних дел, занимающегося вопросами дорожного движения. Сегодня инспекция имеет более емкое название — ГИБДД (см. ниже).

 

ГБО

Газовое баллонное оборудование (газо-баллонное оборудование) — специализированное оборудование позволяющее использовать в качестве топлива для двигателя автомобиля не традиционные продукты нефтепереработки, а сжиженный газ (метан, смесь пропана-бутана. Для автомобилей с ГБО предусмотрены специальные заправочные станции — см. АГЗС.

 

ГИБДД

Государственная инспекция безопасности дорожного движения — структура при Министерстве внутренних дел Российской Федерации (МВД РФ).

 

ГРМ

Аббревиатура означает механизм газораспределения в двигателе внутреннего сгорания – «ГазоРаспределительный механизм»

 

ГТО

Государственный технический осмотр — служит следующим задачам: проверка соответствия технического состояния и оборудования транспортных средств требованиям нормативных правовых актов, правил, стандартов и технических норм в области обеспечения безопасности дорожного движения; контроль допуска водителей к участию в дорожном движении; предупреждение и пресечение преступлений и административных правонарушений, связанных с эксплуатацией транспортных средств; выявление похищенных транспортных средств, а также транспортных средств участников дорожного движения, скрывшихся с мест дорожно-транспортных происшествий; государственный учет показателей состояния безопасности дорожного движения.

 

ГУР

Аббревиатура сокращает длинное название одного из узлов автомобиля — «гидравлический усилитель руля«. В настоящее время появились более совершенные механизмы облегчающие водителю взаимодействие с рулевым колесом, например, «электрический усилитель руля», но аббревиатура «ЭУР» достаточно сложна в произношении и восприятии, поэтому часто в обозначении электроусилителя руля также используют аббревиатуру ГУР.

 

ДВС

Двигатель внутреннего сгорания — наверное, самый распространенный на сегодня тип двигателей, по крайней мере пока. Это мотор, работа которого заключается в сгорании внутри него горючей смеси (внутри специальных камер сгорания). За счет воспламенения топливной смеси, высвобождается определенное количество энергии давления, которая, с помощью определенного набора механизмов переходит в механическую энергию, которая и используется для приведения чего-либо (например, автомобиля) в движение. Есть несколько типов и множество видов ДВС, самые известные из них это поршневые двигатели.

Несмотря на то, что пытливые умы человечества, скорее всего, раньше изобрели двигатели внешнего сгорания, аббревиатура ДВС используется исключительно для обозначение двигателей внутреннего сгорания.

На английском аббревиатура обозначающая двигатель внутреннего сгорания ICE (см. ниже).

 

ДОБДД

Департамент обеспечения безопасности дорожного движения — структура при Министерстве внутренних дел Российской Федерации (МВД РФ).

 

ДОСАГО

Добровольное страхование автомобильной гражданской ответственности — дополнительный вид страхования гражданской ответственности на случаи недостаточности страховых выплат по ОСАГО и на случаи наступления ответственности не относящейся к страховому риску по ОСАГО. Подробнее о данном виде страхования можно узнать здесь: ДОСАГО.

 

ДПС

Дорожно-Патрульная Служба — структурное подразделение ГИБДД МВД РФ несущее патрульную службу на дорогах страны, с целью регулирования и контроля дорожного движения.

 

ДТП

Сокращение используемое повсеместно, в том числе в законодательстве Российской Федерации, для обозначения термина «Дорожно-транспортное происшествие«.

 

ДХО

Дневные ходовые огни — огни головного света, работа которых подразумевается только в дневное время суток. Согласно поправкам в ПДД РФ от 20.11.2010 г., включение ДХО в дневное время суток обязательно. Установка и порядок работы ДХО регламентируются европейскими правилами ЕЭК 87 от 1995 года. Если автомобиль не оборудован отдельными огнями для дневного времени суток, правилами дорожного движения допускается использование ближнего света фар.

Отличие ДХО от ближнего света фар состоит в том, что при работе первых на автомобиле не работают (не включаются автоматически) задние габаритные световые сигналы, что не создает лишний раз путаницу с работой световых сигналов торможения.

 

ЗИЛ

Завод имени Лихачева И. А. — старейшее российское автомобильное предприятие расположенное в Москве и в разное время выпускавшее автотехнику легкового типа, грузовые, пассажирские и опытные (экспериментальные) автомобили.

 

КАСКО

Расшифровка этой аббревиатуры звучит так — комплексное автомобильное страхование кроме ответственности. Благозвучнее и логичнее была бы расшифровка «комплексное автомобильное страхование исключая ответственность», но в виду того, что получалась аббревиатура созвучная с известным брендом (КАСИО), она не получила распространения. Также существует мнение, что слово «КАСКО» отнюдь не аббревиатура, а слово имеющее происхождение из английского (возможно, также из других языков) слова «casco» — корпус (машин, судов, оборудования). Т. е. слово «casco» в этом ключе стоит рассматривать как страхование корпуса, кузова, оборудования от ущерба. Аналог на английском — «CNC» — Comprehensive and Collision.

 

КПП

Коробка переключения передач — один из основных агрегатов автомобиля. Чаще аббревиатурой КПП обозначается тип коробок с ручным переключением передач (не автоматические). Аналогично АКПП, КПП также передает кинетическую энергию от двигателя на колеса, их функциональное отличие заключается лишь в процессе переключения скоростных передач, в КПП он происходит не автоматически, а водителем вручную, в зависимости от скоростных показателей и потребностей движения автомобиля. Про агрегат АКПП см. выше.

 

ОСАГО

Аббревиатура, сокращающая длинное название «обязательного страхования автомобильной гражданской ответственности» водителей. Не совсем благозвучно, но, тем не менее, понятно и, ни с чем не перепутаешь. Подробнее о данном виде страхования можно узнать здесь: ОСАГО.

 

 

ПТС

Аббревиатура означающая «паспорт транспортного средства«. Данную аббревиатуру часто ошибочно ассоциируют со свидетельством о регистрации транспортного средства.

 

 

РТС

Система Распределения Тормозных Сил. Описание и принцип работы см. под заголовком «EBV«.

 

СТО

Эта аббревиатура расшифровывается как «станция технического обслуживания«.

 

ТНВД

Топливный насос высокого давления — одна из самых важных, сложных и хрупких деталей, механизмов, дизельного двигателя. Благодаря этому узлу обусловливается работа двигателя. ТНВД под определенным высоким давлением подает топливную смесь в цилиндры дизельного мотора.

 

ТО

Аббревиатура имеет как минимум два значения: 1. сокращение термина — «техническое обслуживание«, применяется часто с цифровым индексом: ТО-1, ТО-2, ТО4 и т.д., подразумевает периодическое техническое обслуживание автомобиля (выполнение определенных технических манипуляций и операций направленных на продление срока службы его агрегатов и поддержание их в надлежащем техническом состоянии, например: замена масла, замена расходных материалов (фильтры), замена свечей зажигания, долив технических жидкостей и др. ; 2. термин «технический осмотр«, чаще ГТО (см. выше).

 

ТС

Сокращение сочетания слов, термина — «транспортное средство«. Используется часто, в том числе и в нормативных документах.

 

УГИБДД

Аббревиатура содержит в себе фразу «Управление Государственной инспекции безопасности дорожного движения«, «Управление ГИБДД». Головная организация отдела под названием ГИБДД (см. выше).

 

ЭУР

Электрический усилитель руля (рулевого управления) — система имеющая такое же назначение, что и система ГУР, но построенная на несколько другом принципе и уже более совершенная, например, с системой адаптации к скоростному режиму.

 


 

Автомобильные аббревиатуры на английском (и других) языках:

ABS

Antilock Brake System и на немецком языке — ABS — AntiBlockier System. На русском языке звучит как «АБС». Описание и расшифровка — см. АБС (выше, в разделе расшифровки автомобильных аббревиатур на русском языке).

 

AFU

Система помощи при экстренном торможении — система посредством датчика скорости нажатия на педаль тормоза распознает ситуацию экстренного торможения. После чего действует непосредственно на тормозную систему, обеспечивая максимальную силу торможения. AFU, как и многие другие вспомогательные тормозные системы, работает в не посредственном взаимодействии с системой ABS. Максимальное давление тормозных колодок на тормозные диски и действие системы ABS поддерживается до тех пор, пока водитель полностью не отпустил педаль тормоза (ABS в этом случае отключается при полной остановке автомобиля). Система помощи при экстренном торможении позволяет гораздо быстрее и эффективнее использовать всю силу тормозов для уменьшения тормозного пути автомобиля в экстренных случаях.

 

ASR

Аббревиатура имеет два варианта оригинальных звучаний: Automatic Slip Regulation и Acceleration Slip Regulation, в переводе на русский язык: антипробуксовочная система. Это активная система безопасности, которая работает в тесном прямом взаимодействии с системами ABS и EBD, и призвана предотвращать пробуксовку ведущих колес автомобиля вне зависимости от дорожного покрытия и динамики разгона. Система считывает информацию с датчиков ABS и путем регулировки количества оборотов двигателя и притормаживанием отдельных колёс восстанавливает их сцепление с дорожным покрытием. Имеет другие общепринятые аббревиатуры, например: TRC (Tracktion Regulation Control). В документации к автомобилям концерна VAG аббревиатура имеет название — контроль тягового усилия.

 

CDI

Чаще пишется как «cDi» — common diesel (direct) injection — см. DCI.

 

CRDI

Чаще пишется как «crDi» — common rail diesel (direct) injection — см. DCI.

 

CSV

Caster System Vehicle — система помощи при недостаточной поворачиваемости – система контроля курса – аналоги: UCL. При обнаружении недостаточной поворачиваемости автомобиля (когда передняя ось автомобиля смещается наружу по отношению к траектории поворота) система снижает скорость движения сначала за счет частичного закрытия дроссельной заслонки, а затем за счет воздействия на тормозные механизмы обоих передних колес. Если достигнут предел срабатывания системы стабилизации автомобиля (ESP), то давление жидкости в тормозной магистрали наружного переднего колеса снижается, а в магистрали внутреннего заднего колеса — повышается до тех пор, пока автомобиль вновь не будет следовать по заданной водителем траектории.

 

CVT

Continuously variable transmission, или постоянно изменяющаяся трансмиссия, в обиходе «Вариатор«. В отличие от традиционного автомата (гидравлической АКПП) бесступенчатые трансмиссии не имеют внутри набора разных шестерен, что означает отсутствие зацепляющихся друг с другом зубчатых колес. Самый распространенный вариатор CVT работает на замысловатой системе из шкивов, позволяющей реализовывать бесконечное количество передаточных чисел между максимальными и минимальными значениями без дискретных шагов или переключений. Один, или оба шкива (ведущий и ведомый) оборудованы раздвижными боковинами; зазор между боковинами шкивов, в самом простом случае, определяется центробежным регулятором. При повышении частоты вращения двигателя и ведущего вала боковины ведущего вала сдвигаются, тем самым посадочный диаметр шкива увеличивается, а коэффициент передачи — уменьшается.

Принцип работы вариатора (схематично):

Принцип постоянно изменяющейся трансмиссии был сформулирован более 500 лет назад великим инженером Леонардо да Винчи.

 

DCG

Double Clutch Gearbox — см. DSG.

 

DCI

Diesel (Direct) Common Injection (чаще DCi) — непосредственный впрыск дизельного топлива, аббревиатура сокращающая обозначение типа дизельных двигателей с системой непосредственного впрыска топлива (common rail). Аббревиатура Dci в обозначении двигателей такого типа применяется компанией Renault и некоторыми другими. Также часто можно увидеть аббревиатуру CDI (cDi) — common diesel (direct) injection (например, у двигателей Mercedes), и CRDI (crDi) — common rail diesel (direct) injection (например, двигатели Hyundai).

 

DPF

Diesel Particulate Filter — сажевый фильтр — устройство на автомобиле очищающее выхлопные газы от сажи или остатков несгоревшего дизельного топлива.

 

DSG

Direct-Shift Gearbox (нем. Direkt-Schalt-Getriebe) – Преселективная коробка передач. Больше известная в обиходе как автоматическая коробка передач с двойным сцеплением. Аналоги у разных производителей могут звучать по разному: PDK, SST, DCG, PSG, S-tronic. Принцип работы механизма такого типа заключается в том, что в одном агрегате работают две коробки передач — одна для нечетных передач, вторая для четных. Пока автомобиль двигается на первой передаче, вторая уже включена и разгоняется параллельно с первой. В момент достижения максимального количества оборотов на первой передаче, подключается вторая коробка (с разогнавшейся второй передачей). Передачи как бы «подхватывают» друг друга на ходу, без потерь количества оборотов. Для чего это сделано? Основная задача — свести к минимуму потери энергии, происходящие в момент переключения передач – переключение происходит плавно и незаметно. Как следствие обнаружились и другие положительные характеристики при их использовании, например, снижение расхода топлива. Технология данной системы была придумана еще в 1935 году немецким изобретателем Адольфом Кегрессом, но применение получила только в наши дни.

 

DSC

Dynamic Stability Control — см. ESP.

 

DSR

Driving Steering Recommendation — активное усиление рулевого управления, или помощь рулевого управления. Система способствующая, помогающая водителю выбирать правильную траекторию движения автомобиля, путем пассивного «подруливания», в зависимости от показаний систем рулевого управления, курсовой устойчивости, DSR «подсказывает» водителю в каком направлении вращать руль при смещении с курса движения.

 

DSTC

Dynamic Stability and Traction Control — см. ESP.

 

EBD

Electronic Brake Distribution – электронная система распределения тормозных усилий. На русском языке звучит как: Система распределения тормозных сил – РТС. Из названия понятно, что система распределяет тормозные усилия колесных осей в моменты торможения автомобиля. При торможении, основная сила, которая действует на автомобиль – инерция. Под ее воздействием, согласно законам физики, у автомобиля начинает распределяться нагрузка между передней осью автомобиля и задней, что в результате может привести к потере над автомобилем контроля и его заносу, перевороту. В моменты торможения основная нагрузка ложится на колеса передней оси, колеса задней оси, как правило, испытывают потерю нагрузки, в результате чего, колеса задней оси блокируются. Система EBD получает информацию от системы ABS, а также от датчика положения педали тормоза, и распределяет тормозные усилия, возлагаемые на колеса пропорционально действующей на них нагрузке. Важная особенность системы состоит в том, что она начинает работать еще до начала действия системы ABS, работает по заранее заложенному в нее алгоритму. Алгоритм разрабатывается и программируется еще на заводе-изготовителе и зависит от основных характеристик автомобиля (вес, длина, тип тормозной системы и мн. др.). Алгоритм работы системы EBV изменяется только в том случае, если она получила определенные сигналы с датчиков АБС (ABS) и педали тормоза. Аналоги — EBV — англ. Electronic Brake Variator, нем. Elektronishe BremskraftVerteilung.

 

EBS

Electronic Braking System — если буквально, то электронная система торможения. Если более подробно — это комплекс систем своей функцией нацеленных на эффективность и безопасность торможения. Как правило, в комплексе EBS участвуют такие системы как ABS, системы контроля скорости, системы уровня износа и температуры тормозных колодок и, более того, функция блокировки дифференциала с синхронизацией колес автомобиля (чаще на современных грузовых автомобилях). Система EBS позволяет сделать экстренное торможение автомобиля более эффективным за счет заложенных в нее алгоритмов, которые программа выбирает исходя из показаний датчиков установленных в перечисленных системах. После нажатия водителем педали тормоза, система EBS получает сигналы, позволяющие оценить степень интенсивности торможения. В зависимости от этого, а также на основании данных полученных с датчиков скорости и датчиков установленных на тормозных колодках, EBS строит свой алгоритм торможения для каждого колеса (оси). В грузовом транспорте к перечисленным процессам подключается еще система контроля подачи воздуха к тормозным цилиндрам. В зависимости от каждого отдельного случая она контролирует давления воздуха. Как правило, EBS имеет резервную систему пневматического торможения.

 

EBV

Electronic Brake Variator — см. EBD.

 

EDS

С нем. Elektronische Differential Spree. Система разработанная концерном Volkswagen-Audi (VAG). На русский язык дословно переводится как «Электронная блокировка дифференциала». Низкоскоростная система (работает в пределах скорости от 0 до 40 км/час) EDS призвана исключать блокировку ведущего колеса (или обоих ведущих колес) при начале движения, движения на подъеме, а также при форсировании движения автомобиля. Система работает в тесном взаимодействии с системой ABS. С ее датчиков она получает информацию о скорости вращения ведущих колес, и при необходимости перераспределяет передачу крутящего момента на колеса в зависимости от их сцепления с дорогой. Степень сцепления с дорогой определяется по логике «больше скорость – меньше сцепление». В зависимости от этих показателей и происходит перераспределение крутящего момента на колеса. Тяговое усилие между ведущими колесами может распределяться в интервале от 0 до 100% (т. е. от полной остановки вращения колеса до достижения им скорости вращения равной скорости вращения второго колеса).

 

EPC

Electronic Power (Pedal) Control — электронная педаль акселератора — система управления подачей топлива в поршневую систему в зависимости от команд водителя. Движение дроссельной заслонки осуществляется благодаря электронному приводу (с помощью электродвигателя). Система пришла на смену традиционной приводной («тросиковой») системе управления дроссельной заслонкой и имеет ряд преимуществ по сравнению со старой системой.

 

ESP

Electronic Stability Program – электронная программа стабилизации автомобиля на дороге. Аналогичные программы у разных производителей могут звучать по разному: ESC, VDC, VSC, DSC, DSTC. Определяющее название — система курсовой устойчивости или система динамической стабилизации автомобиля. Система (программа) помогает водителю в критических ситуациях контролировать динамику автомобиля, уход автомобиля «в занос» и боковое скольжение. Система, как правило, работает в тесном взаимодействии с системой АБС (ABS).

 

ESC

Electronic Stability Control — см. ESP.

 

ICE

Internal Combustion Engine — двигатель внутреннего сгорания, см. ДВС.

 

LHD

Left Hand Drive — левостороннее управление. Аббревиатура используется для сокращения обозначения типа управления автомобилем — руль с левой стороны. Такой тип управления применяется в большинстве стран мира (исключение составляют некоторые страны Востока, Великобритания и несколько других стран). См. также RHD.

 

MFD

Multi Function Display — многофункциональный дисплей — говоря иными словами — бортовой компьютер. Аббревиатура используется в основном в документациях к автомобилям концерна VAG.

 

PDK

С нем.: Porsche Doppel Kupplungsgetriebe — см. DSG.

 

 

RHD

Right Hand Drive — правостороннее управление. По аналогии с LHD данная аббревиатура применяется для обозначение типа оборудования автомобиля рулевым управлением — руль с правой стороны. Данный тип управления используется в некоторых странах Востока, в Великобритании и ряде других стран. Применяется в связи с особенностями организации дорожного движения в этих странах (правосторонний тип).

 

SDI

Saug Diesel (direct) Injection — атмосферный (простой) дизельный двигатель с прямым впрыском, в отличие от двигателей DCI (CDI, CRDI), которые являются турбированными. См. также DCI.

 

SUS

Sport Utility Sedan — спортивный утилитарный (практичный, прагматичный) седан. Можно сказать, что аббревиатуру SUS придумала японская компания Subaru, так как кроме как в автомобилях этой марки, практически нигде более SUS не встречается. Скорее всего SUS была придумана на основе SUV и SUT (см. ниже)

 

SUT

Sport Utility Truck — спортивный утилитарный (практичный, прагматичный) трэк, в данном случае речь идет о пикапах — спортивный практичный пикап.

 

SUV

Sport Utility Vehicle — спортивный утилитарный (практичный, прагматичный) автомобиль. Аббревиатура сегодня присуща таким типам автомобилей как минивэны (из-за этой причастности часто аббревиатуру расшифровывают как Sport Utility Van, что не совсем верно) и чуть реже пикапы. В своей сути аббревиатура указывает на такие характеристики автомобиля как внедорожные функции вкупе со спортивными, развлекательными — т.е. с хорошей динамикой и комфортом.

 

SST

Sport Shift Transmission — см. DSG.

 

 

TDI

Turbo Diesel Injection — обозначение дизельного двигателя оснащенного системой турбинного нагнетения топливной смеси (с турбонагнетателем). Может применяться с дополнительными аббревиатурами: TDI PDTurbo Diesel Injection Pumpe Duse — двигатель TDI с системой впрыска «насос-форсунка». TDI CRTurbo Diesel Injection Common Rail — двигатель TDI с системой прямого впрыска (Common Rail).

 

TRC

Tracktion Regulation Control — см. ASR.

 

TSI

Иногда TSiTwincharger Stratified Injection — двигатели концерна VAG оборудованные системами турбонагнетателей (система двойного нагнетения) и системой непосредственного (послойного) впрыска. На разных брендах концерна VAG аббревиатура может незначительно видоизменяться, например TFSI (Twincharger Fuel Stratified Injection) на автомобилях марки Audi.

 

UCL

Understeer Control Logic – логический контроль управления при недостаточной поворачиваемости – см. CSV.

 

VDC

Vehicle Dynamic Control – см. ESP.

 

VSC

Vehicle Stability Control — см. ESP.

Словарь автомобильных сокращений-терминов создается коллективом сайта http://renaultstory.ru

Полная расшифровка автомобильных сокращений / Офіційний дилер з технічного обслуговування Mercedes-Benz в Миколаївській області

4WD (4 Wheel Drive) — автомобиль с четырьмя ведущими колесами. (Обозначаются автомобили, у которых привод всех четырех колес включается вручную водителем).

4WS (4 Wheel Steering) — автомобиль с четырьмя управляемыми колесами

ABC (Active Body Control) — активный контроль кузова. Система активной подвески кузова автомобиля.

ABS (Antiblockier System)- Антиблокировочная система тормозов. Предотвращает блокировку колес при торможении автомобиля, что сохраняет его курсовую устойчивость и управляемость. Сейчас применяется на большинстве современных авто. Hаличие ABS позволяет нетренированному водителю не допускать блокировки колес.

AIRBAG -подушка безопасности. (Надувная подушка безопасности, которая при аварии заполняется газом и предохраняет водителя или пассажира от повреждений)

AMT (Automated Manual Transmission) — автоматизированная механическая трансмиссия (Механическая коробка передач с автоматическим переключением передач с помощью гидравлических или электрических исполнительных механизмов с автоматическим управлением сцеплением)

ARC — активный контроль крена. (Система, уменьшающая крен кузова автомобиля на поворотах. Заменяет стабилизаторы поперечной устойчивости. Изменяет жесткость пневматических или гидропневматических упругих элементов. Управление осуществляется от компьютера, получающего сигналы от датчиков поворота руля, боковых ускорений и др.)

AWD (All Wheel Drive) — автомобиль со всеми ведущими колесами. ( Так обозначаются полноприводные автомобили, которые имеют либо постоянный привод на все колеса, либо, подключаемый автоматически).

BA (Brake Assist) EBA (Electronic Brake Assist) — система помощи водителю при экстренном торможении. (Электронная система, которая реагирует на резкое нажатие тормозной педали водителем и обеспечивает более эффективное торможение в экстренных ситуациях).

BBW (Brake By Wire) — -«торможение по проводам». (Тормозная система, у которой нет механической связи между педалью тормоза и исполнительными механизмами. Тормозная педаль оборудована датчиками, а управляет процессом торможения компьютер).

Bifuel — автомобиль приспособленный для работы на двух видах топлива (Обычно газ и бензин)

Biturbo — турбонаддув с двумя турбонагнетателями

CAN bus — мультиплексная линия (Высокоскоростная линия передачи данных)

CBC (Cornering Brake Control) — электронная система перераспределения тормозных сил по бортам автомобиля.

CCB (Ceramic Composite Brake) — керамический композитный тормоз

CIDI (Compression Ignition Direct Injection) — дизельный двигатель с непосредственным впрыском

COMMON-RAIL — система питания дизеля с «общей рейкой». (Система питания дизелей, в которой насос высокого давления подает топливо в общий аккумулятор — рейку, а подача топлива в цилиндры двигателя осуществляется с помощью форсунок с электронным управлением. Система работает при высоких давлениях, более 100 Мпа, и обеспечивает лучшие показатели мощности, топливной экономичности и меньщую шумность работы дизеля).

CTPS — контактный датчик давления в шине. (Датчик, устанавливаемый в пневматической шине, сигнал от которого, используется для информирования водителя о давлении в каждой, конкретной шине автомобиля).

CVT (Continuously Variable Transmission) — -бесступенчатая трансмиссия с вариатором. (В автоматических коробках передач применяются клиноременные вариаторы с раздвигающимися шкивами и тороидные).

DCG (Direct Shift Gearbox) — коробка передач непосредственного переключения (Автоматическая коробка передач с параллельными ведомыми валами, в которой переключение передач происходит без разрыва мощности. Разработана Audi и серийно применяется на автомобилях фирмы)

DOHC (Double Overhead Camshaft) — ГРМ с двумя валами в головке цилиндров. (Привод таких газораспределительных механизмов осуществляется от коленчатого вала двигателя с помощью цепной или ременной передачи).

DSC (Dynamic Stability Control) — система динамического контроля устойчивости. (Система с электронным управлением, предотвращает занос и опрокидывание автомобиля, путем изменения тяги на отдельных колесах или применением торможения отдельных колес).

EAS (Electric Assist Steering) — электрический усилитель рулевого управления. (В электрических усилителях рулевого управления используются бесщеточные электродвигатели, получающие управляющие электрические сигналы от компьютера системы рулевого управления).

EBD (Electronic Brake Distribution) — В немецком варианте — EBV (Elektronishe Bremskraftverteilung). Электронная система распределения тормозных сил. Обеспечивает наиболее оптимальное тормозное усилие на осях, изменяя его в зависимости от конкретных дорожных условий (скорость, характер покрытия, загрузка автомобиля и т.п.). Главным образом, для предотвращения блокировки колес задней оси. Эффект особенно заметен на автомобилях с задним приводом. Основное назначение данного узла — распределение тормозных сил в момент начала торможения автомобиля, когда, согласно законам физики, под действием сил инерции происходит частичное перераспределение нагрузки между колесами передней и задней оси.

ECM (Electronic Control Module) — электронный контрольный модуль (Электронный блок управления двигателем, компьютер управления)

EDC (Electronic Damping Control) — электронный контроль демпфирования (Амортизаторы с постоянным электронным регулированием)
ECS — Электронная система управления жёсткостью амортизаторов.

ECU (Electronic Control Unit) — блок электронного управления работой двигателя.

EDC (Electronic Damper Control) — электронная система регулирования жесткости амортизаторов. Иначе ее можно назвать системой, заботящейся о комфорте. «Электроника» сопоставляет параметры загрузки, скорости автомобиля и оценивает состояние дорожного полотна. При движении по хорошим трассам EDC «приказывает» амортизаторам стать мягче, а при поворотах на высокой скорости и проезде волнообразных участков добавляет им жесткости и обеспечивает максимальное сцепление с дорогой.

EDIS (Electronic Distributorless Ignition System) — электронная бесконтактная система зажигания (без прерывателя — распределителя).

EDL (Electronic Differential Lock) — cистема электронной блокировки дифференциала.

EGR — система рециркуляции отработавших газов. (Система с электронным управлением, в которой с целью снижения вредных выбросов в атмосферу, часть выхлопных газов, на определенных режимах работы двигателя, подается обратно в цилиндры ДВС).

EHB (Electro Hydraulic Brake) — электрогидравлический тормоз. (Тормозная система, в которой гидравлическая система выполняет силовые функции, а управление торможением осуществляется с помощью электрических сигналов).

EPB (Electronic Parking Brake) — Стояночный тормоз с электронным управлением

EON (Enhanced Other Network) — встроенная навигационная система. В СНГ пока не работает, однако в Европе преимущество EON уже оценено по достоинству. Информация о пробках на дорогах, строительных работах, маршрутах объезда со спутника поступает в бортовой компьютер вашего автомобиля. Электронный мозг машины тут же дает водителю подсказку, какой дорогой пользоваться, а с какой лучше свернуть.

ESP (Electronic Stability Programm) — Она же ATTS, ASMS (Automatisches Stabilitats Management System), DSTC, DSC (Dynamic Stability Control), FDR (Fahrdynamik-Regelung), VDC, VSC (Vehicle Stability Control), VSA (Vehicle Stability Assist) — противозаносная система (ПЗС).

ETC (Electronic Throttle Control) — дроссельная заслонка с электронным контролем (Дроссельная заслонка, которая не имеет механической связи с педалью акселератора. Обычно управляется с помощью электродвигателя и имеет датчики положения)

ETS — электронный контроль сцепления с дорогой. (Противобуксовочная система — ПБС- с электронным управлением).

FCEV (Fuel Sell Electric Vehicle) — транспортное средство на топливных элементах. (Перспективные автомобили, использующие альтернативные источники энергии — топливные элементы, в которых топливо, как правило водород, преобразуются в электрический ток, который приводит в действие электрическую трансмиссию).

FWD (Front Wheel Drive) — привод на передние колеса (Переднеприводный автомобиль)

GDI (Gasoline Direct Injection) — непосредственный впрыск бензина. (Система питания ДВС, в которой бензин впрыскивается с помощью двухрежимных форсунок в цилиндры двигателя. Впервые серийный выпуск таких двигателей был осуществлен компанией Mitsubishi. Двигатель может работать на сверхбедных смесях. Имеет улучшенные показатели мощности, топливной экономичности и меньшие выбросы вредных веществ в атмосферу, но чувствителен к качеству бензина).

GPS — глобальная навигационная система. (Используется в навигационных системах современных автомобилей).

HDC (Hill Descent Control) — система с электронным управлением, замедляющая скорость движения автомобиля на спуске. Применяется на автомобилях повышенной проходимости.

HEV (Hybrid Electric Vehicle) — гибридное транспортное средство. (Автомобили, в которых кроме ДВС, используются электродвигатели. Существуют параллельные и последовательные «гибриды». В параллельных HEV колеса могут приводиться в действие, используя одновременно, как крутящий момент от ДВС, так и от электродвигателя. В последовательных, ДВС с помощью генератора, заряжает аккумулятор, а привод колес происходит от электродвигателей. Современные HEV имеют примерно в два раза лучшую экономичность, чем традиционные автомобили).

HID — газоразрядная лампа. (Современные газорязрядные источники света высокого напряжения, «ксеноновые фары», обеспечивающие лучшее освещение дороги и большую долговечность).

HPI (High Pressure Injection) — впрыск топлива при высоком давлении

HPU (Hybrid Power Unit) — гибридная силовая установка

HUD — головной дисплей

HVAC (Heating Ventilation Air- Conditioning) — отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха. (Климатическая установка, в которой кроме отопителя салона автомобиля, используется кондиционер).

IC – engine (Internal Combustion engine) — двигатель внутреннего сгорания

LEV (Low Emission Vehicle) — транспортное средство со сниженными выбросами вредных веществ в атмосферу

LPG (Liquid Petroleum Gas) — -сжиженный нефтяной газ. (Газ, представляющий собой смесь пропана и бутана в определенном соотношении. Используется в качестве автомобильного топлива).

MPV (Multi Purpose Vehicle) — многоцелевой автомобиль (Минивэн, микроавтобус)

MTBE (methyl tetriary butyl ether). — добавка к бензину, снижающая вредные выбросы. (Кислородосодержащий состав, понижающий температуру горения и уменьшающий вредные составляющие в отработавших газах. В последнее время появились данные о вредности таких добавок).

OBD (On-Board Diagnostic) — бортовая диагностическая система. (Система электронного блока управления ЭБУ, служащая для диагностики неисправностей автомобиля. Запоминает и дает возможность считать коды неисправности двигателя, трансмиссии и др.).

OHV (Overhead Valve) — ГРМ с верхним расположением клапанов.

PCM (Power Control Module) — силовой контрольный модуль (Электронный блок управления системами двигателя и трансмиссии)

PDC — система контроля парковки. (Система, с использованием ультразвуковых датчиков, определяющая расстояние автомобиля до других объектов и помогающая водителю при парковке автомобиля).

PEM (Proton Exchange Membrane) — протонно-обменная мембрана. (Элемент, используемый в современных топливных элементах, для получения электричества из водорода и кислорода воздуха).

Run-Flat Tire — шина, работающаяя при проколе. (Современные «безопасные» шины, дающие возможность водителю проехать на шине, из которой вышел сжатый воздух, некоторое расстояние).

RV (Recreation Vehicle) — автомобиль для отдыха. (Автомобили, как правило, имеющие привод на все колеса. Могут использоваться как на дорогах с усовершенствованным покрытием, так и в условиях ограниченной проходимости).

RWD (Rear Wheel Drive) — автомобиль с приводом на задние колеса

SBW (Steering By Wire) — «управление по проводам» (Рулевое управление, в котором поворот рулевого колеса оценивается с помощью электрических датчиков, а поворот колес осуществляется с помощью компьютера).

SI (Spark Ignition) — искровое зажигание

SUV (Sport Utility Vehicle) — автомобиль повышенной проходимости.

SVS — система изменения степени сжатия Saab. (Разработанная Saab система позволяет плавно изменять степень сжатия ДВС путем изменения угла наклона блока цилиндров).

TCM (Transmission Control Module) — контрольный модуль трансмиссии (Электронный блок управления трансмиссией)

TCS (Traction Control System) — система контроля тяги. (Электронное управление распределением крутящего момента в трансмиссии).

Tiptronic — Автоматическая коробка передач с возможностью секвентального (последовательного) псевдоручного переключения передач.

TWI (Tread Wear Indicator) — индикатор износа шины (Выполняется в виде выступа в канавочном слое шины. Положение индикатора наносится на боковине шины в виде стрелки и надписи TWI)

Valvetronic — бензиновый двигатель внутреннего сгорания без дроссельной заслонки. (Двигатель разработан BMW. Изменение подачи топливно-воздушной смеси в цилиндры достигается изменением степени открытия впускного клапана с помощью специального механизма).

VCS — радарная система контроля автомобиля. (Система активной безопасности, в которой для предупреждения столкновений используется радар).

VIVT — изменяемые фазы газораспределения.(Механизм для изменения времени открытия и закрытия клапанов ДВС, позволяющий улучшить характеристики ДВС на различных режимах работы).
ГУР (Гидроусилитель Руля) — Система, состоящая из насоса и шлангов, облегчающих поворот руля. Особенно помогает ГУР при повороте колес на неподвижном автомобиле и с низкопрофильной резиной, т.к. в этом случае «пятно контакта» резины с дорогой максимально, а качения нет. Из минусов ГУРа можно отметить то, что при быстром вращении рулевого колеса насос может не успевать перекачивать жидкость и перегреться, что приведет к сопротивлению во вращении. К счастью, на современных автомобилях это маловероятно.

ЭУР (Электроусилитель Руля) — То же, что и ГУР, но вместо насоса, перекачивающего жидкость, роль помощника выполняет электромотор. В случае перегрева ЭУР отключается на 3-4 секунды, затем снова включается.

 

Автомобильный блог AVTO-BLOGGER — уроки вождения, отзывы, новости, техчасть

Масло 5w30 или 5w40: в чем разница и что лучше выбрать?

Масло для двигателя это очень важная составляющая. К выбору нужно подходить основательно, на ряду многих других параметров, одной из самой важной является вязкость. Если посмотреть статистику по автомобильному рынку, то…

ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

РУБРИКА Двигатель

Комментариев нет

JUMP STARTER + компрессор: JF.EGWO 2000А

У меня на сайте огромное количество обзоров на так называемые «Jump starter», ну или у нас их называют «ПУСКАЧИ». Обычно он имеет в себе две функции, это запуск автомобиля +…

ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

РУБРИКА АвтоГаджеты

Комментариев нет

Техосмотр 2022 отменили или нет? Правила вступают с 1 марта

Я уже говорил, что 15 июля 2021 года Государственная Дума РФ в третьем чтении приняла поправки в закон регулирующий ОСАГО. И уже 2 июля президент России, подписал этот закон. Причем…

ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

РУБРИКА Правовые вопросы

Один комментарий

АВТООДЕЯЛО: плюсы и минусы для двигателя. Разбираем легковой автомобиль

Тема, которая не дает многим покоя, это утепление двигателя. Ни для кого не секрет, что скажем дизель или малообъемные моторы, да еще имеющие чугунные блоки, мягко сказать  плохо прогреваются зимой….

ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

РУБРИКА Двигатель

Комментариев нет

Расшифровка шума двигателя вашего автомобиля

Двигатель автомобиля является сложной частью, и хотя двигатель обычно издает некоторые звуки, некоторые необычные звуки действительно могут привлечь ваше внимание. Если двигатель вашего автомобиля издает звуки, которые кажутся ненормальными, это хороший признак того, что ваш автомобиль пытается вам что-то сказать. Расшифровка различных звуков, которые может издавать ваш двигатель, и понимание того, что они могут означать, могут помочь вам лучше определить, какие меры следует предпринять для решения проблемы.

Общие шумы двигателя и их значение

Стук или стук:  Обычно слышимый при ускорении, стук в двигателе может указывать на преждевременное зажигание из-за воздушно-топливной смеси в цилиндре двигателя. Существует несколько причин, по которым может произойти преждевременное зажигание, и некоторые из них включают неисправность клапана EGR, перегрев двигателя, проблемы с датчиком детонации или компьютером, неправильное октановое число и неправильный угол опережения зажигания.Независимо от причины, любой из них может привести к повреждению клапанов, шатунов и поршней, поэтому лучше обратиться к сертифицированному автомеханику, чтобы избежать дорогостоящего повреждения двигателя.

Гудение или жужжание:   Наиболее распространенными причинами жужжания или гудения являются низкий уровень жидкости гидроусилителя рулевого управления, неисправность компрессора кондиционера, проблемы с водяным насосом, генератором переменного тока или насосом гидроусилителя рулевого управления. Проверьте этот шум, чтобы свести к минимуму потенциальный ущерб и расходы.

Шипение:   Хотя не все шипящие звуки указывают на проблему в двигателе вашего автомобиля, шипение, сопровождающееся выделением пара или утечкой, является признаком перегрева двигателя и требует скорейшего вмешательства.Если проблема не в перегреве, шипение может быть результатом забитого каталитического нейтрализатора или неисправной выхлопной системы. В любом случае, не оставляйте ни одну из этих проблем нерешенной.

Дребезжание:  Двигатель с цепью ГРМ может издавать обычный дребезжащий звук при холодном пуске, но по мере износа цепи ГРМ дребезжание будет усиливаться, что требует проведения надлежащей диагностики авторитетным автомехаником, который может определить, не повреждена ли цепь ГРМ. нуждается в замене. Невыполнение этого требования может привести к серьезному повреждению двигателя в случае выхода из строя цепи привода ГРМ.

Визг:  Визг, исходящий от двигателя, указывает на то, что ремни гидроусилителя руля и системы кондиционирования воздуха проскальзывают на шкиве. Автомеханик сможет определить, может ли он отрегулировать ремни или их необходимо заменить. Когда тормозные колодки начинают изнашиваться, это также может вызывать визг, который обычно возникает при торможении. Есть и другие причины, по которым ваш автомобиль может визжать, например, проблемы с рулевым управлением или подвеской, поэтому лучше всего проверить свой автомобиль в авторитетной автомастерской.

Щелчок:  Если ваш автомобиль издает щелкающий звук, когда вы пытаетесь его завести, но он не заводится, это указывает на разряженную батарею или плохой контакт в проводке к стартеру.

Стук или тиканье:  Необходимость замены масла, низкий уровень масла или неисправность масляного насоса могут привести к тому, что ваш двигатель будет издавать стук или тиканье. Проверьте уровень масла и/или замените масло. Если тиканье продолжается, возможно, масляный насос нуждается в замене.

Любые шумы, исходящие от двигателя вашего автомобиля, особенно внезапные или усиливающиеся, следует воспринимать серьезно, и лучший способ решить проблему — доставить автомобиль в автомастерскую для надлежащей диагностики.

Best Auto Longmont предоставляет клиентам в Лонгмонте и его окрестностях доступные услуги по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей, которым вы можете доверять. Сертифицированные ASE автомеханики Best Auto имеют опыт обслуживания автомобилей любой марки и модели. Благодаря комплексным проверкам, обоснованным рекомендациям, качественному ремонту автомобилей и 15-летнему опыту работы в отрасли вы можете быть уверены, что ваш автомобиль будет в надежных руках профессиональной команды Best Auto Longmont.

Если двигатель вашего автомобиля шумит и вам нужна помощь в его ремонте, зачем ждать? Принесите свой автомобиль в Best Auto Longmont или позвоните и назначьте встречу сегодня!

Декодирование изображений в Интернете

Что такое расшифровка

Декодирование изображения — это процесс преобразования закодированного изображения обратно в несжатое растровое изображение, которое затем можно отобразить на экране.Это включает в себя полную обратную последовательность шагов, связанных с кодированием изображения. Например, для JPEG это включает следующие шаги: —

  • Данные проходят процесс декодирования Хаффмана.
  • Затем результат подвергается обратному дискретному косинусному преобразованию (IDCT) и процессу деквантования, чтобы вернуть изображение из частотного пространства в цветовое пространство.
  • Применяется повышение дискретизации цветности.
  • Наконец, изображение конвертируется из формата YCbCr в RGB.

После декодирования изображение сохраняется во внутреннем кэше браузера. Когда пользователь прокручивает страницу, браузер декодирует необходимые изображения и начинает рисовать на экране. Декодированное изображение может занимать довольно много памяти. Например, простое полноцветное изображение PNG размером 300×400 (с каналами RGBA) займет 4 * 300 * 400 = 480 000 байт. И это как раз то место, которое требуется для хранения одного изображения в памяти. Учитывая, что современные веб-страницы могут легко содержать 20 или 30 изображений, это может быстро увеличиться.Здесь браузерам приходится идти на обычный компромисс между хранилищем и вычислениями — хранение большего количества изображений в памяти означает, что браузеру не нужно выполнять дорогостоящую операцию декодирования каждый раз, когда нужно отрисовать изображение на экране, но это приводит к увеличению объема оперативной памяти. Применение. Поскольку браузер может повторно декодировать изображение в любое время, он может вернуть эту память операционной системе, когда ей не хватает памяти.

Факторы, влияющие на время декодирования

Существуют различные аспекты, влияющие на время декодирования изображения.Конечно, время декодирования будет зависеть от количества ресурсов, доступных браузеру, таких как ЦП и ОЗУ . Вот почему декодирование изображения может занять даже несколько сотен мс на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами.

Одним из важнейших факторов, влияющих на время декодирования, является размер изображения . Помимо увеличения использования оперативной памяти, большие изображения также требуют больше времени для декодирования. Это одна из причин, по которой правильное масштабирование ресурсов в браузере имеет решающее значение.Правильно масштабированные ресурсы загружаются быстрее из-за меньшего количества байтов, отправляемых по сети, но также браузеру легче декодировать и масштабировать их на устройстве.

Формат изображения также влияет на время декодирования изображения. Такие форматы, как JPEG и PNG, существуют уже очень давно, и для этих форматов доступны очень эффективные декодеры на множестве различных архитектур платформ. С другой стороны, более современные форматы, такие как JPEGXR и WebP, не имеют столь же эффективных декодеров.Даже если ваши изображения, закодированные как JPEGXR, могут быть меньше, чем JPEG, и быстрее загружаться, если фактический процесс декодирования JPEGXR занимает больше времени на устройстве клиента, кодирование изображений в этом формате может быть не очень хорошей идеей. Это именно то, что Trivago нашел для пользователей своего веб-сайта!

Браузеры уже используют GPU для декодирования изображений на основе определенного набора эвристик. Графические процессоры уже используются для окончательного рендеринга веб-страницы. В некоторых форматах, таких как JPEG, браузеры также передают закодированные данные непосредственно на графический процессор.Это также помогает экономить память, поскольку графический процессор может хранить данные в формате YCbCr и преобразовывать их в цветовое пространство RGBA для рендеринга только тогда, когда это необходимо.

Измерение декодирования изображения

Для Chrome-подобных браузеров можно посмотреть, сколько времени браузер тратит на декодирование изображений с помощью инструментов разработчика. Чтобы получить эту информацию, перейдите на вкладку «Производительность» инструментов разработчика и запишите временную шкалу. Совет. Нажмите CMD+Shift+E (или CRTL+Shift+E), чтобы перезагрузить страницу и начать запись новой временной шкалы, когда страница начнет загружаться.

На моем Mac это показывает, что для декодирования этого соответствующего изображения потребовалось 134 мс. Щелчок по событию выделяет узел DOM, содержащий изображение, соответствующее этому событию декодирования. Вы также можете включить дросселирование ЦП, чтобы эмулировать, сколько времени займет декодирование изображения на более медленных устройствах.

Вы также можете получить гораздо более подробную информацию на ужасной странице chrome://tracing. Убедитесь, что вы выбрали категорию Rendering, когда таким образом записываете новую трассу. Задачей, соответствующей декодированию изображения, является decodeAndScale, которая должна иметь информацию о времени декодирования изображения.

Вы также можете записать трассировку на разных устройствах и в разных условиях с помощью Webpagetest, а затем импортировать трассировку в chrome://tracing. Файл трассировки представляет собой простой массив JSON, который вы также можете написать для анализа и обработки. Ознакомьтесь с форматом Chrome Trace, если вам интересно узнать больше о каждом поле в файле трассировки.

Аналогичную информацию о времени декодирования можно получить и из Microsoft Edge, но Firefox и Safari в данный момент не предоставляют эту информацию.

Асинхронное декодирование с использованием атрибута декодирования

Обычно декодирование изображений происходит в основном потоке или в растровом потоке (по крайней мере, в Chrome). Если декодирование изображения занимает много времени, остальные задачи в потоке растеризации задерживаются. Рисование других элементов на экране, как текст, будет отодвинуто назад и приведет к дерганию, поскольку браузер не может рисовать со скоростью 60 кадров в секунду. Если декодирование изображения происходит асинхронно, растеризация или основной поток остаются свободными для других задач.

Например, на этой демонстрационной странице изображение декодируется синхронно, и временная шкала выглядит так. Поскольку декодирование изображения в этом случае занимает 167 мс (намного больше, чем бюджет кадра в 16 мс), это приводит к нестабильному поведению.

В теге изображения появился новый атрибут, который позволяет больше влиять на то, как выполняется процесс декодирования в браузерах.

Установив для атрибута декодирования значение async, вы предлагаете отложить декодирование изображения.Установив для него значение auto или опустив атрибут, вы позволяете браузеру полностью решать, когда следует выполнять декодирование.

Обратите внимание, что этот атрибут действует как подсказка только для браузера, и он может по-прежнему выполнять то, что, по его мнению, лучше для пользователя, исходя из других факторов.

Например, на этой демонстрационной странице я установил атрибут декодирования как асинхронный. После установки этого атрибута временная шкала выглядит намного лучше! Растровый поток (или основной поток, если там происходит декодирование) блокируется гораздо меньше.Теперь изображения декодируются в отдельном потоке (называемом ThreadPoolForegroundWorker на изображении).

Предварительное декодирование через .decode()

На этой странице вы могли заметить мерцание при загрузке изображения с более высоким разрешением. Это связано с тем, что при запуске события onload тега изображения изображение просто загружается и не полностью декодируется. Таким образом, вспышка экрана, которую вы видите, происходит, когда браузер декодирует новое изображение, прежде чем отобразить его на экране.

Теги изображений Chrome имеют новую функцию, называемую декодированием, которая позволяет асинхронно декодировать тег изображения и возвращает обещание, которое разрешается после завершения декодирования.

Таким образом, предыдущий пример можно обновить, чтобы использовать этот API, который предотвратит мерцание страницы, поскольку декодирование полностью завершено до того, как изображение будет отображено на экране. Вы можете найти обновленный пример здесь

Будьте в курсе, потому что #perfmatter!

Включите JavaScript, чтобы просматривать комментарии с помощью Disqus.

Нежное введение в автоэнкодеры LSTM

Последнее обновление: 27 августа 2020 г.

Автоэнкодер LSTM — это реализация автоэнкодера для данных последовательности с использованием архитектуры Encoder-Decoder LSTM.

После подгонки кодирующая часть модели может использоваться для кодирования или сжатия данных последовательности, которые, в свою очередь, могут использоваться для визуализации данных или в качестве входного вектора признаков для контролируемой модели обучения.

В этом посте вы узнаете о модели автоэнкодера LSTM и о том, как реализовать ее в Python с помощью Keras.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

  • Автоэнкодеры — это тип самоконтролируемой модели обучения, которая может обучаться сжатому представлению входных данных.
  • Автоэнкодеры
  • LSTM могут обучаться сжатому представлению данных последовательности и использовались для данных последовательности видео, текста, аудио и временных рядов.
  • Как разрабатывать модели LSTM Autoencoder на Python с помощью библиотеки глубокого обучения Keras.

Начните свой проект с моей новой книги Long Short-Term Memory Networks With Python, включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

Нежное введение в автоэнкодеры LSTM
Фотография Кена Лунда, некоторые права защищены.

Обзор

Этот пост разделен на шесть разделов; они:

  1. Что такое автоэнкодеры?
  2. Проблема с последовательностями
  3. Кодер-декодер LSTM модели
  4. Что такое автоэнкодер LSTM?
  5. Раннее применение автоэнкодера LSTM
  6. Как создать автоэнкодеры LSTM в Keras

Что такое автоэнкодеры?

Автоэнкодер — это модель нейронной сети, которая пытается изучить сжатое представление входных данных.

Это метод обучения без учителя, хотя технически они обучаются с использованием методов обучения с учителем, называемых самоучителем. Обычно их обучают как часть более широкой модели, которая пытается воссоздать входные данные.

Например:

Дизайн модели автоэнкодера намеренно усложняет эту задачу, ограничивая архитектуру узким местом в средней точке модели, из которой выполняется реконструкция входных данных.

Существует много типов автокодировщиков, и их использование различается, но, возможно, более распространенное использование — это модель извлечения изученных или автоматических признаков.

В этом случае, когда модель подобрана, можно отказаться от аспекта реконструкции модели и использовать модель вплоть до точки узкого места. Выход модели в узком месте представляет собой вектор фиксированной длины, который обеспечивает сжатое представление входных данных.

Входные данные из домена затем могут быть предоставлены модели, а выходные данные модели в узком месте могут использоваться в качестве вектора признаков в модели контролируемого обучения, для визуализации или, в более общем смысле, для уменьшения размерности.

Проблема с последовательностями

Проблемы прогнозирования последовательности сложны, не в последнюю очередь потому, что длина входной последовательности может варьироваться.

Это сложная задача, поскольку алгоритмы машинного обучения и, в частности, нейронные сети предназначены для работы с входными данными фиксированной длины.

Еще одна проблема с последовательностями данных заключается в том, что временное упорядочение наблюдений может затруднить выделение признаков, подходящих для использования в качестве входных данных для моделей контролируемого обучения, что часто требует глубоких знаний в предметной области или в области обработки сигналов.

Наконец, многие задачи прогнозного моделирования, связанные с последовательностями, требуют предсказания, которое само по себе также является последовательностью. Они называются задачами прогнозирования от последовательности к последовательности, или seq2seq.

Подробнее о задачах прогнозирования последовательности можно узнать здесь:

Кодер-декодер LSTM модели

Рекуррентные нейронные сети, такие как сеть с долговременной кратковременной памятью или LSTM, специально разработаны для поддержки последовательностей входных данных.

Они способны изучать сложную динамику во временном порядке входных последовательностей, а также использовать внутреннюю память для запоминания или использования информации в длинных входных последовательностях.

Сеть LSTM может быть организована в виде архитектуры, называемой Encoder-Decoder LSTM, которая позволяет использовать модель как для поддержки входных последовательностей переменной длины, так и для прогнозирования или вывода выходных последовательностей переменной длины.

Эта архитектура является основой для многих достижений в сложных задачах предсказания последовательности, таких как распознавание речи и перевод текста.

В этой архитектуре модель кодировщика LSTM считывает входную последовательность шаг за шагом. После считывания всей входной последовательности скрытое состояние или выходные данные этой модели представляет собой внутреннее изученное представление всей входной последовательности в виде вектора фиксированной длины.Затем этот вектор предоставляется в качестве входных данных для модели декодера, которая интерпретирует его по мере создания каждого шага в выходной последовательности.

Вы можете узнать больше об архитектуре кодер-декодер здесь:

Что такое автоэнкодер LSTM?

Автоэнкодер LSTM — это реализация автоэнкодера для данных последовательности с использованием архитектуры Encoder-Decoder LSTM.

Для данного набора данных последовательностей кодер-декодер LSTM настроен на чтение входной последовательности, ее кодирование, декодирование и воссоздание.Производительность модели оценивается на основе способности модели воссоздавать входную последовательность.

Как только модель достигает желаемого уровня производительности, воссоздавая последовательность, часть декодера модели может быть удалена, оставляя только модель кодера. Затем эту модель можно использовать для кодирования входных последовательностей в вектор фиксированной длины.

Полученные векторы можно затем использовать в различных приложениях, не в последнюю очередь в качестве сжатого представления последовательности в качестве входных данных для другой контролируемой модели обучения.

Раннее применение автоэнкодера LSTM

Одно из первых и широко цитируемых приложений автоэнкодера LSTM было в статье 2015 года под названием «Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM».

Модель автоэнкодера LSTM
Взято из «Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM»

В статье Nitish Srivastava, et al. описать автоэнкодер LSTM как расширение или приложение кодировщика-декодера LSTM.

Они используют модель с входными видеоданными как для восстановления последовательностей кадров видео, так и для прогнозирования кадров видео, оба из которых описываются как задача обучения без учителя.

Входными данными для модели является последовательность векторов (патчей изображения или признаков). Кодер LSTM читает в этой последовательности. После того, как последний ввод был прочитан, декодер LSTM вступает во владение и выводит прогноз для целевой последовательности.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Помимо прямого использования модели, авторы исследуют некоторые интересные варианты архитектуры, которые могут помочь в будущих приложениях модели.

Они разработали модель таким образом, чтобы воссоздать целевую последовательность видеокадров в обратном порядке, утверждая, что это делает задачу оптимизации, решаемую моделью, более понятной.

Целевая последовательность аналогична входной последовательности, но в обратном порядке. Обращение целевой последовательности упрощает оптимизацию, потому что модель может оторваться от земли, рассматривая корреляции с низким диапазоном.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Они также изучают два подхода к обучению модели декодера, а именно версию, обусловленную предыдущими выходными данными, сгенерированными декодером, и другую версию без такой обработки.

Декодер может быть двух видов – условный и безусловный. Условный декодер получает в качестве входных данных последний сгенерированный выходной кадр […]. Необусловленный декодер не получает этот ввод.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Также была изучена более сложная модель автокодировщика, в которой для одного кодировщика использовались две модели декодера: одна для прогнозирования следующего кадра в последовательности, а другая для восстановления кадров в последовательности, называемая составной моделью.

… реконструкция ввода и предсказание будущего могут быть объединены для создания составного […]. Здесь кодировщику LSTM предлагается создать состояние, из которого мы можем как предсказать следующие несколько кадров, так и восстановить входные данные.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Модель автоэнкодера LSTM с двумя декодерами
Взято из «Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM»

Модели оценивались разными способами, включая использование кодировщика для заполнения классификатора. Похоже, что вместо того, чтобы использовать выходные данные кодировщика в качестве входных данных для классификации, они решили напрямую заполнить автономный классификатор LSTM весами модели кодировщика.Это удивительно, учитывая сложность реализации.

Мы инициализируем классификатор LSTM с весами, полученными кодировщиком LSTM из этой модели.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Было обнаружено, что составная модель без обработки декодером показала наилучшие результаты в их экспериментах.

Наиболее эффективной моделью была составная модель, которая сочетала в себе автоэнкодер и предсказатель будущего.Условные варианты не дали каких-либо существенных улучшений с точки зрения точности классификации после тонкой настройки, однако они дали несколько меньшие ошибки предсказания.

— Неконтролируемое обучение видеопредставлениям с использованием LSTM, 2015 г.

Были продемонстрированы многие другие приложения автоэнкодера LSTM, не в последнюю очередь с последовательностями текста, аудиоданных и временных рядов.

Как создать автоэнкодеры LSTM в Keras

Создание автоэнкодера LSTM в Keras может быть достигнуто путем реализации архитектуры LSTM кодировщик-декодер и настройки модели для воссоздания входной последовательности.

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы сделать это конкретным.

Реконструкция автоэнкодера LSTM

Самый простой автоэнкодер LSTM — это тот, который учится реконструировать каждую входную последовательность.

Для этих демонстраций мы будем использовать набор данных одной выборки из девяти временных шагов и одной функции:

[0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]

[0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0.6, 0,7, 0,8, 0,9]

Мы можем начать с определения последовательности и преобразования ее в предпочтительную форму [ образцов, временных шагов, признаков ].

# определяем входную последовательность последовательность = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]) # преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (последовательность) последовательность = sequence.reshape ((1, n_in, 1))

# определить входную последовательность

sequence = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# преобразовать входные данные в [выборки, временные шаги, признаки]

n_in = len(sequence)

sequence = sequence.reshape((1 , н_в, 1))

Затем мы можем определить архитектуру кодировщика-декодера LSTM, которая ожидает входные последовательности с девятью временными шагами и одной функцией и выводит последовательность с девятью временными шагами и одной функцией.

# определить модель модель = Последовательный() модель.добавить (LSTM (100, активация = ‘relu’, input_shape = (n_in, 1))) model.add(RepeatVector(n_in)) model.add (LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile (оптимизатор = ‘адам’, потеря = ‘mse’)

# определить модель

model = Sequential()

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1)))

model.add(RepeatVector(n_in))

модель.add(LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences=True))

model.add(TimeDistributed(Dense(1)))

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mse’)

Далее мы можем подогнать модель к нашему придуманному набору данных.

# подходящая модель model.fit(последовательность, последовательность, эпохи=300, подробно=0)

# подходящая модель

model.fit(sequence, sequence, epochs=300, verbose=0)

Полный пример приведен ниже.

Конфигурация модели, такая как количество юнитов и периодов обучения, была совершенно произвольной.

# lstm autoencoder воссоздает последовательность из массива импорта numpy из keras.models импорт последовательный из keras.layers импортировать LSTM из keras.layers импорт плотный из keras.layers импортировать RepeatVector из keras.layers импортировать TimeDistributed из keras.utils импорта plot_model # определяем входную последовательность последовательность = массив([0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]) # преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (последовательность) последовательность = sequence.reshape ((1, n_in, 1)) # определить модель модель = Последовательный() model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1))) model.add(RepeatVector(n_in)) model.add (LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile (оптимизатор = ‘адам’, потеря = ‘mse’) # подходящая модель модель.подходит (последовательность, последовательность, эпохи = 300, подробный = 0) plot_model (модель, show_shapes = True, to_file = ‘reconstruct_lstm_autoencoder.png’) # продемонстрировать отдых yhat = model.predict (последовательность, подробный = 0) печать (yhat [0,:,0])

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

0 3 6

03

# Автоэнкодер lstm воссоздает последовательность

из массива импорта numpy

из keras.models import Sequential

из keras.layers import LSTM

из keras.layers import Dense

из keras.layers import RepeatVector

из keras.layers import TimeDistributed

из keras.utils import plot_model

3 define sequence

3 input plot_model

3

sequence = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# преобразовать ввод в [выборки, временные шаги, признаки]

n_in = len(sequence)

sequence = последовательность.reshape((1, n_in, 1))

# определить модель

model = Sequential()

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1)))

модель .add(RepeatVector(n_in))

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences=True))

model.add(TimeDistributed(Dense(1)))

model.compile(оптимизатор =’adam’, loss=’mse’)

# подходящая модель

model.fit(sequence, sequence, epochs=300, verbose=0)

plot_model(model, show_shapes=True, to_file=’reconstruct_lstm_autoencoder.png’)

# продемонстрировать воссоздание

yhat = model.predict(sequence, verbose=0)

print(yhat[0,:,0])

Выполнение примера соответствует автоэнкодеру и печатает реконструированную входную последовательность.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Результаты достаточно близки, с очень незначительными ошибками округления.

[0,10398503 0,20047213 0,297 0,3989646 0,4994707 0,60005534 0,70039135 0,80031013 0,8997728 ]

[0,10398503 0,20047213 0,29

7 0,3989646 0,4994707 0,60005534

0,70039135 0,80031013 0,8997728 ]

6

График архитектуры создан для справки.

Автоэнкодер LSTM для реконструкции последовательности

Прогнозирование автоэнкодера LSTM

Мы можем изменить автоэнкодер реконструкции LSTM, чтобы вместо этого предсказать следующий шаг в последовательности.

В случае нашей небольшой надуманной задачи мы ожидаем, что на выходе будет последовательность:

[0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]

[0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]

Это означает, что модель будет ожидать, что каждая входная последовательность будет иметь девять временных шагов, а выходная последовательность — восемь временных шагов.

# преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (seq_in) последовательность_вход = последовательность_вход.изменить форму ((1, n_in, 1)) # подготовить выходную последовательность seq_out = seq_in[:, 1:, :] n_вых = n_вход — 1

# преобразовать входные данные в [образцы, временные шаги, признаки]

n_in = len(seq_in)

seq_in = seq_in.reshape((1, n_in, 1))

# подготовить выходную последовательность

seq_in[ = seq_in_out: , 1:, :]

n_out = n_in — 1

Полный пример приведен ниже.

# lstm autoencoder предсказывает последовательность из массива импорта numpy из keras.models импорт последовательный из keras.layers импортировать LSTM из keras.layers импорт плотный из keras.layers импортировать RepeatVector из keras.layers импортировать TimeDistributed из keras.utils импорта plot_model # определяем входную последовательность seq_in = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]) # преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (seq_in) последовательность_вход = последовательность_вход.изменить форму ((1, n_in, 1)) # подготовить выходную последовательность seq_out = seq_in[:, 1:, :] n_выход = n_вход — 1 # определить модель модель = Последовательный() model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1))) model.add(RepeatVector(n_out)) model.add (LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile (оптимизатор = ‘адам’, потеря = ‘mse’) plot_model (модель, show_shapes = True, to_file = ‘predict_lstm_autoencoder.png’) # подходящая модель модель.подходит (seq_in, seq_out, эпохи = 300, подробный = 0) # продемонстрировать предсказание yhat = model.predict (seq_in, verbose = 0) печать (yhat [0,:,0])

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240002 23

24

25

26

26

27

28

29

# автоэнкодер lstm предсказывает последовательность

из массива импорта numpy

из keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM

from keras.layers import Dense

from keras.layers import RepeatVector

from keras.layers import TimeDistributed

from keras.utils import plot_model

seq_in = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# преобразовать входные данные в [выборки, временные шаги, признаки]

n_in = len(seq_in)

_in seq_in.reshape((1, n_in, 1))

# подготовить выходную последовательность model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1)))

model.add(RepeatVector(n_out))

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences = True))

model.add(TimeDistributed(Dense(1)))

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mse’)

plot_model(model, show_shapes=True, to_file=’ предсказать_lstm_autoencoder.png’)

# подходящая модель

model.fit(seq_in, seq_out, epochs=300, verbose=0)

# демонстрация предсказания

yhat = model.predict(seq_in, verbose=0)

print(yhat [0,:,0])

При выполнении примера печатается выходная последовательность, предсказывающая следующий временной шаг для каждого входного временного шага.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что модель точна, за исключением некоторых незначительных ошибок округления.

[0,1657285 0,28

4 0,40304852 0,5096578 0,6104322 0,70671254 0,7997272 0,8

2 ]

[0,1657285 0,28

4 0,40304852 0,5096578 0,6104322 0,70671254

0,7997272 0,8

2 ]

График архитектуры создан для справки.

Автоэнкодер LSTM для прогнозирования последовательности

Составной автоэнкодер LSTM

Наконец, мы можем создать составной автоэнкодер LSTM, который имеет один кодировщик и два декодера, один для реконструкции и один для предсказания.

Мы можем реализовать эту модель с несколькими выходами в Keras, используя функциональный API. Вы можете узнать больше о функциональном API в этом посте:

Сначала определяется кодировщик.

# определить кодировщик видимый = ввод (форма = (n_in, 1)) кодировщик = LSTM (100, активация = ‘relu’) (видимый)

# определить энкодер

visible = Input(shape=(n_in,1))

encoder = LSTM(100, активация=’relu’)(visible)

Затем первый декодер, который используется для реконструкции.

# определить декодер реконструкции decoder1 = RepeatVector (n_in) (кодер) decoder1 = LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True) (decoder1) decoder1 = TimeDistributed(Dense(1))(decoder1)

# определить декодер реконструкции

decoder1 = RepeatVector(n_in)(encoder)

decoder1 = LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences=True)(decoder1)

decoder1 = TimeDistributed(Dense(1))( декодер1)

Затем второй декодер, который используется для предсказания.

# определить предсказуемый декодер decoder2 = RepeatVector (n_out) (кодер) декодер2 = LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True) (декодер2) decoder2 = TimeDistributed(Dense(1))(decoder2)

# определить предсказуемый декодер

decoder2 = RepeatVector(n_out)(encoder)

decoder2 = LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences=True)(decoder2)

decoder2 = TimeDistributed(Dense(1))( декодер2)

Затем мы связываем всю модель вместе.

# связать вместе модель = модель (входы = видимые, выходы = [декодер1, декодер2])

# связать вместе

модель = модель (входы = видимый, выходы = [декодер1, декодер2])

Полный пример приведен ниже.

# lstm autoencoder реконструирует и предсказывает последовательность из массива импорта numpy из keras.models импорт Модель из Кераса.импорт слоев из keras.layers импортировать LSTM из keras.layers импорт плотный из keras.layers импортировать RepeatVector из keras.layers импортировать TimeDistributed из keras.utils импорта plot_model # определяем входную последовательность seq_in = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]) # преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (seq_in) seq_in = seq_in.reshape((1, n_in, 1)) # подготовить выходную последовательность seq_out = seq_in[:, 1:, :] n_выход = n_вход — 1 # определить кодировщик видимый = ввод (форма = (n_in, 1)) кодировщик = LSTM (100, активация = ‘relu’) (видимый) # определить декодер реконструкции decoder1 = RepeatVector (n_in) (кодер) decoder1 = LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True) (decoder1) decoder1 = TimeDistributed (Dense (1)) (decoder1) # определить предсказуемый декодер decoder2 = RepeatVector (n_out) (кодер) декодер2 = LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True) (декодер2) decoder2 = TimeDistributed (Dense (1)) (decoder2) # связать вместе модель = модель (входы = видимые, выходы = [декодер1, декодер2]) модель.компиляция (оптимизатор = ‘адам’, потеря = ‘mse’) plot_model (модель, show_shapes = True, to_file = ‘composite_lstm_autoencoder.png’) # подходящая модель model.fit (seq_in, [seq_in, seq_out], эпохи = 300, подробный = 0) # продемонстрировать предсказание yhat = model.predict (seq_in, verbose = 0) печать (yhat)

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240002 23

25

240002 26

25

27

26

27

28

29

28

30

31

30

32

31

32

33

34

35

36

37

# Автоэнкодер lstm реконструирует и прогнозирует последовательность

из массива импорта numpy

из keras.models import Model

from keras.layers import Input

from keras.layers import LSTM

from keras.layers import Dense

from keras.layers import RepeatVector

from keras.layers import TimeDistributed

keras.layers import from 9000.layers plot_model

# определить входную последовательность

seq_in = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# преобразовать ввод в [выборки, временные шаги, признаки]

n_in len(seq_in)

seq_in = seq_in.reshape((1, n_in, 1))

# подготовить выходную последовательность n_in,1))

кодировщик = LSTM(100, активация=’relu’)(видимый)

# определить декодер реконструкции

декодер1 = RepeatVector(n_in)(кодировщик)

декодер1 = LSTM(100, активация=’ relu’, return_sequences=True)(decoder1)

decoder1 = TimeDistributed(Dense(1))(decoder1)

# определить прогнозный декодер

decoder2 = RepeatVector(n_out)(encoder)

decoder2 = LSTM(100, активация =’relu’, return_sequences=True)(decoder2)

decoder2 = TimeDistributed(Dense(1))(decoder2)

# связать вместе

model = Model(inputs=visible, outputs=[decoder1, decoder2])

модель.compile(optimizer=’adam’, loss=’mse’)

plot_model(model, show_shapes=True, to_file=’composite_lstm_autoencoder.png’)

# подходящая модель

model.fit(seq_in, [seq_in,seq_out] , epochs=300, verbose=0)

# продемонстрировать предсказание

yhat = model.predict(seq_in, verbose=0)

print(yhat)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении примера реконструируется и прогнозируется выходная последовательность с использованием обоих декодеров.

[массив([[[0.10736275], [0,20335874], [0,30020815], [0,3983948 ], [0,4985725 ], [0,5998295 ], [0,700336 , [0,8001949 ], [0.89984304]]], dtype=float32), массив([[[0.16298929], [0,28785267], [0,4030449 ], [0,5104638 ], [0.61162543], [0,70776784], [0,79992455], [0.8889787 ]]], dtype=float32)]

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

[массив([[[0.10736275],

[0.20335874],

[0.30020815],

[0.3983948],

[0.4983925],

[0.5998295],

[0,700336,

[0.8001949],

[0.89984304]], DTYPE = FLOAT32),

Массив ([[[0.16298929],

[0.28785267],

[0.4030449],

[0.5104638],

[0.61162543],

[0.70776784],

[0 0.79992455],

[0.8889787]]]]] , dtype=float32)]

График архитектуры создан для справки.

Составной автоэнкодер LSTM для реконструкции и прогнозирования последовательности

Сохранить автономный кодировщик LSTM

Независимо от выбранного метода (реконструкция, предсказание или составной), после подбора автоэнкодера декодер можно удалить, а кодировщик оставить как автономную модель.

Затем кодер можно использовать для преобразования входных последовательностей в закодированный вектор фиксированной длины.

Мы можем сделать это, создав новую модель, которая имеет те же входные данные, что и исходная модель, и выходные данные непосредственно из конца модели кодировщика, перед слоем RepeatVector .

# подключаем энкодер LSTM в качестве выходного слоя модель = модель (входы = модель. входы, выходы = модель. слои [0]. выход)

# подключить кодировщик LSTM в качестве выходного слоя

model = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[0].output)

Полный пример того, как это сделать с помощью автоэнкодера реконструкции LSTM, приведен ниже.

# lstm autoencoder воссоздает последовательность из массива импорта numpy из Кераса.импорт моделей Последовательный из keras.models импорт Модель из keras.layers импортировать LSTM из keras.layers импорт плотный из keras.layers импортировать RepeatVector из keras.layers импортировать TimeDistributed из keras.utils импорта plot_model # определяем входную последовательность последовательность = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9]) # преобразовать входные данные в [образцы, временные интервалы, функции] n_in = длина (последовательность) последовательность = sequence.reshape ((1, n_in, 1)) # определить модель модель = Последовательный() модель.добавить (LSTM (100, активация = ‘relu’, input_shape = (n_in, 1))) model.add(RepeatVector(n_in)) model.add (LSTM (100, активация = ‘relu’, return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile (оптимизатор = ‘адам’, потеря = ‘mse’) # подходящая модель model.fit (последовательность, последовательность, эпохи = 300, подробный = 0) # подключаем энкодер LSTM в качестве выходного слоя модель = модель (входы = модель. входы, выходы = модель. слои [0]. выход) plot_model (модель, show_shapes = True, to_file = ‘lstm_encoder.png’) # получить вектор признаков для входной последовательности yhat = model.predict(последовательность) печать (yhat.shape) печать (yhat)

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

19

20

21

22

22

23

24

25

240002 26

27 20002 26

27

28

29

30

# Автоэнкодер lstm воссоздает последовательность

из массива импорта numpy

из keras.models import Sequential

из keras.models import Model

из keras.layers import LSTM

из keras.layers import Dense

из keras.layers import RepeatVector

из keras.layers import TimeDistributed

2 из 90 plot_model

# определить входную последовательность

sequence = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# преобразовать входные данные в [выборки, временные шаги, признаки]

n_in = len(последовательность)

последовательность = последовательность.reshape((1, n_in, 1))

# определить модель

model = Sequential()

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, input_shape=(n_in,1)))

модель .add(RepeatVector(n_in))

model.add(LSTM(100, активация=’relu’, return_sequences=True))

model.add(TimeDistributed(Dense(1)))

model.compile(оптимизатор =’adam’, loss=’mse’)

# подходящая модель

model.fit(sequence, sequence, epochs=300, verbose=0)

# подключаем энкодер LSTM в качестве выходного слоя

model = Model (входы = модель.inputs, outputs=model.layers[0].output)

plot_model(model, show_shapes=True, to_file=’lstm_encoder.png’)

# получить вектор признаков для входной последовательности

yhat = model.predict( последовательность)

print(yhat.shape)

print(yhat)

При выполнении примера создается автономная модель кодировщика, которую можно использовать или сохранить для дальнейшего использования.

Мы демонстрируем кодировщик, предсказывая последовательность и возвращая 100 элементов вывода кодировщика.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Очевидно, что это перебор для нашей крошечной входной последовательности из девяти шагов.

[[0,03625513 0,04107533 0,10737951 0,02468692 0,06771207 0. 0,0696108 0, 0, 0,0688471 0, 0. 0. 0.0. 0. 0. 0.03871286 0.0.0.05252134 0.0.07473809 0.02688836 0. 0. 0. 0. 0. 0.0460703 0. 0. 0.051 0. 0. 0.11807001 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.14514188 0. 0. 0. 0. 0,02029926 0,02952124 0, 0, 0, 0. 0. 0,08357017 0,08418129 0.0. 0. 0.0.0.09802645 0.07694854 0.0.03605933 0.0.06378153 0.0.05267526 0.02744672 0. 0,06623861 0, 0, 0, 0,08133873 0,09208347 0,03379713 0, 0, 0, 0,07517676 0,08870222 0.0.0.0.0.03976351 0.0

18 0,08123557 0,08983088 0,0886112 0,03840019 0,00616016 0,0620428 0. 0. ]

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

[[0.03625513 0.04107533 0.104107533 0.10737951 0.02468692 0.02468692 0.02468692 0,06771207 0.

0,0696108 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0. 0. 0. 0. 0,03871286

0. 0 0 0 0.05252134 0. 0,02688836

0. 0 0 0 , 0. 0. 0,0460703

0. 0. 0,051 0. 0 0 0.11807001

0. 0. 0 0.0. 0.

0. 0.14514188 0. 0. 0. 0.

0. 0.02029926 0.02952124 0. 0. 0. 0.

0. 0. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.

0. 0.08418129 0. 0. 0.

0. 0 0 0,09802645 0.07694854 0 , 0.03605933

0 0 0.06378153 0. 0,05267526 0,02744672 0,02744672 0,02744672 0.

0,06623861 0. 0 0 0 0 0,08133873 0,09208347

0,03379713 0.0. 0. 0. 0.07517676 0.07517676 0.08870222

0. 0. 0. 0. 0. 0,03976351 0. 0 0,03976351 0,0

18

0,08123557 0 0 0,08983088 0,0886112 0 0.03840019

0,00616016 0,0620428 0. 0 0.]

График архитектуры создан для справки.

Автономный энкодер LSTM Модель

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом посте вы узнали о модели автоэнкодера LSTM и о том, как реализовать ее в Python с помощью Keras.

В частности, вы узнали:

  • Автоэнкодеры — это тип самоконтролируемой модели обучения, которая может обучаться сжатому представлению входных данных.
  • Автоэнкодеры
  • LSTM могут обучаться сжатому представлению данных последовательности и использовались для данных последовательности видео, текста, аудио и временных рядов.
  • Как разрабатывать модели LSTM Autoencoder на Python с помощью библиотеки глубокого обучения Keras.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разработайте LSTM для прогнозирования последовательности уже сегодня!

Разработка собственных моделей LSTM за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Long Short-Term Memory Networks with Python

Он содержит учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
CNN LSTM, кодировщик-декодер LSTM, генеративные модели, подготовка данных, прогнозирование и многое другое…

Наконец доведите рекуррентные нейронные сети LSTM до

Ваши проекты предсказания последовательности

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

Декодер Burp — PortSwigger

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ

Burp Decoder — это простой инструмент для преобразования закодированных данных в их каноническую форму или для преобразования необработанных данных в различные закодированные и хешированные формы. Он способен интеллектуально распознавать несколько форматов кодирования с использованием эвристических методов.

Загрузка данных в декодер

Вы можете загрузить данные в Decoder двумя способами:

  • Введите или вставьте его прямо в верхнюю панель редактора.
  • Выберите данные в любом месте Burp и выберите Send to Decoder из контекстного меню.

Вы можете использовать кнопки Text и Hex для переключения типа редактора, который будет использоваться для ваших данных.

Преобразования

К разным частям данных можно применять разные преобразования. Доступны следующие операции декодирования и кодирования:

  • URL-адрес
  • HTML
  • Base64
  • Шестнадцатеричный код ASCII
  • Шестнадцатеричный
  • восьмеричный
  • Бинарный
  • GZIP

Кроме того, в зависимости от возможностей вашей платформы Java доступны различные общие хэш-функции.

Когда к части данных применено преобразование, происходят следующие вещи:

  • Часть данных, подлежащих преобразованию, окрашивается соответствующим образом. (Просмотрите раскрывающиеся списки вручную, чтобы увидеть используемые цвета.)
  • Откроется новый редактор, показывающий результаты всех примененных преобразований. Любые части данных, которые не были преобразованы, копируются в новую панель в необработанном виде.

Новый редактор позволяет работать рекурсивно, применяя несколько слоев преобразования к одним и тем же данным, распаковывать или применять сложные схемы кодирования. Далее вы можете редактировать преобразованные данные в любой из панелей редактора, а не только в верхней панели. Так, например, вы можете взять сложную структуру данных, выполнить декодирование URL и HTML, отредактировать декодированные данные, а затем повторно применить кодирование HTML и URL (в обратном порядке), чтобы сгенерировать измененные, но правильно отформатированные данные для использования в атака.

Работа вручную

Для выполнения ручного декодирования и кодирования используйте выпадающие списки для выбора необходимого преобразования. Выбранное преобразование будет применено к выбранным данным или ко всем данным, если ничего не выбрано.

Интеллектуальное декодирование

На любой панели декодера вы можете нажать кнопку Smart Decode . Затем Burp попытается интеллектуально декодировать содержимое этой панели, ища данные, которые кажутся закодированными в распознаваемых форматах, таких как URL-кодирование или HTML-кодирование.Это действие выполняется рекурсивно до тех пор, пока не будут обнаружены другие распознаваемые форматы данных. Этот параметр может быть полезен в качестве первого шага, когда вы определили некоторые непрозрачные данные и хотите быстро просмотреть их, чтобы увидеть, можно ли их легко декодировать в более узнаваемую форму. Декодирование, применяемое к каждой части данных, указывается с помощью обычной раскраски.

Поскольку Burp Decoder пытается распознать некоторые распространенные форматы кодирования, он иногда допускает ошибки.Когда это происходит, вы можете легко увидеть все этапы декодирования и преобразование, примененное к каждой позиции. Затем вы можете вручную исправить любые неправильные преобразования с помощью ручного управления и продолжить декодирование вручную или интеллектуально с этой точки.

Декодирование состояний внимания в режиме реального времени с использованием нейробиоуправления ЭЭГ с обратной связью | Нейронные вычисления

Устойчивое внимание — это когнитивная способность сохранять сосредоточенность на задаче в течение длительных периодов времени (Mackworth, 1948; Chun, Golomb, & Turk-Browne, 2011).В этом исследовании сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ) скальпа обрабатывались в режиме реального времени с использованием системы с 32 сухими электродами во время задачи на устойчивое зрительное внимание. Была реализована парадигма тренировки внимания, разработанная ДеБеттанкуром, Коэном, Ли, Норманом и Терком-Брауном (2015), в которой состав последовательности смешанных изображений обновляется на основе декодированного уровня внимания участника до категории подготовленного изображения. Было высказано предположение, что один сеанс нейробиоуправления улучшит способность к устойчивому вниманию.Двадцать два участника прошли обучение на одном сеансе нейробиоуправления с поведенческими предтренинговыми и посттренинговыми сеансами в течение трех дней подряд. Половина участников действовали как контрольная группа в двойном слепом исследовании и получали фиктивную нейробиоуправление.

Во время сеанса нейробиоуправления состояния внимания к праймированным категориям расшифровывались в режиме реального времени и использовались для обеспечения непрерывного сигнала обратной связи, настроенного для каждого участника в подходе с обратной связью. Мы сообщаем о средней частоте ошибок декодирования классификатора 34.3% (шанс = 50%). В группе нейробиоуправления в мозгу участников был декодирован более высокий уровень информации о внимании, относящейся к задаче, до того, как он дал правильный поведенческий ответ, чем перед неправильным ответом. Этот эффект не был виден в контрольной группе (взаимодействие p = 7,23e-4), что убедительно указывает на то, что мы смогли достичь значимой оценки субъективного состояния внимания в режиме реального времени и контролировать поведение участников во время сеанса нейробиоуправления. Мы не предоставляем убедительных доказательств того, что один сеанс нейробиоуправления сам по себе обеспечивает длительные эффекты в отношении способности к устойчивому вниманию.

Мы разработали портативную систему нейробиоуправления по ЭЭГ, способную расшифровывать состояния внимания и прогнозировать поведенческий выбор в текущей задаче на внимание. Платформа кода нейробиоуправления основана на Python и имеет открытый исходный код, что позволяет пользователям активно участвовать в разработке инструментов нейробиоуправления для научного и трансляционного использования.

Крошечная коробка, упрощающая декодирование CAN для развертывания CV

18 августа 2020 г. // ДЖЕФФ ВАРИК

Интеграция технологии подключенных транспортных средств в ваш автопарк — это не так просто, как подключение бортового устройства (OBU) к источнику питания.Бортовой блок должен получать определенные сигналы от автомобиля — такие, как углы поворота рулевого колеса, скорость и сигналы поворота. Эти данные сообщают OBU, что делает автомобиль, чтобы он мог передавать информационные данные на придорожные устройства.

Хитрость заключается в передаче данных об автомобиле из автомобиля в OBU. Давайте рассмотрим проблемы и возможности, которые влияют на развертывание вашего подключенного автомобиля.

Чтение данных автомобиля

В общем, самый простой способ получить информацию — подключиться напрямую к аналоговым проводам, за которыми вы следите, например к сигналам поворота.

Но возникает новая проблема: для подключения OBU к физическим сигналам потребуется снять несколько панелей вокруг автомобиля и проложить провода по всему автомобилю к OBU. Это не только инвазивная установка, но и невероятно трудоемкая. Это также делает обслуживание, ремонт и удаление более сложными и трудоемкими.

Кроме того, вы не можете получить всю необходимую информацию по физическим проводам.

Использование CAN для чтения данных автомобиля

С другой стороны, вы можете получить все необходимые данные с шины CAN.Это дает вам возможность подключить OBU к одному источнику в одном месте, не снимая никаких панелей. Интеграция с CAN дает вам невероятную экономию времени на установку, но есть и обратная сторона.

Поскольку данные CAN являются собственностью производителя автомобиля, их необходимо декодировать вручную. А поскольку каждая марка, модель и год выпуска автомобиля используют разные шины CAN, для большинства развертываний CV требуется несколько, а то и сотни отдельных декодирований CAN. Это трудоемкое и дорогое мероприятие.

После декодирования данных CAN бортовое устройство должно иметь способ передачи информации придорожным устройствам. Это означает перевод данных CAN от нескольких типов транспортных средств в один стандартизированный CAN. На рынке есть устройства, которые могут это сделать, но они поставляются с другими функциями, которые вам никогда не понадобятся, что делает цену этих устройств непрактично высокой.

К счастью, Brandmotion Solutions может помочь.

Решения по декодированию CAN для развертывания CV

Brandmotion Solutions предоставляет индивидуальные услуги декодирования CAN и транслятор CAN, стоимость которых составляет лишь часть стоимости других решений.

Наш запатентованный агрегатор CAN представляет собой крошечное устройство, которое переводит сообщения CAN автомобиля в стандартизированный вывод. Выходной сигнал одинаков для всех транспортных средств в вашем развертывании, что упрощает связь с придорожными устройствами. По сути, тысячи различных транспортных средств в одном развертывании теперь говорят на одном языке.

Многие автомобили имеют несколько шин CAN — высокоскоростную, среднескоростную и низкоскоростную, но большинство OBU имеют только один вход. CAN-агрегатор Brandmotion Solution имеет до трех входов, которые объединяются в один выход на OBU.

CAN-агрегатор подключен к CAN-шине автомобиля в качестве устройства только для прослушивания. Это не будет мешать протоколам брандмауэра автобуса и никак не может повлиять на производительность автомобиля.

Многие компании могут обеспечить декодирование CAN, но ни одна другая компания не предлагает устройство, которое переводит CAN для конкретного автомобиля в стандартизированный CAN для разных типов автомобилей по доступной цене. Агрегатор Brandmotion CAN стоит часть цены других устройств, потому что другие продукты поставляются в комплекте с функциями, которые не применимы к проектам развертывания CV.Наше устройство выполняет одну конкретную работу — единственную работу, для которой оно вам нужно, без всех дополнительных функций, которые вам никогда не понадобятся.

Доверьтесь лидерам в развертывании CV

Услуги декодирования CAN

Brandmotion Solution делают интеграцию OBU в автомобиль проще, быстрее и дешевле. Техническое обслуживание и ремонт OBU проще, а послепроектная установка не составляет труда.

Brandmotion Solutions — это специалист, на которого автомобильные технологические компании больше всего полагаются при установке и интеграции OEM-качества.Ни одна другая компания не предлагает такой широты и глубины работы с подключенными автомобилями, как мы. Будь то одно транспортное средство или парк из 10 000 автомобилей, мы можем решать задачи в режиме реального времени и поставлять готовый к эксплуатации продукт.

Начните работать с нами уже сегодня!

Расшифровка приборной панели — Demore’s Automotive

Мы проводим так много времени за рулем и смотрим на приборную панель. Хотя вы, вероятно, хорошо знакомы с циферблатами и датчиками, когда вы слышите звон и видите, как загорается новый символ, это может заставить вас почесать голову и задаться вопросом, что это значит, и если это что-то важное.Если вы когда-либо оказывались в такой ситуации, Demore’s Automotive всегда готова помочь. Все, что вам нужно, это это удобное руководство по расшифровке панели инструментов.

Индикатор давления масла

Эта канистра с маслом может выглядеть так, как Дороти использовала бы на Железном Дровосеке, но на самом деле это либо признак того, что у вас заканчивается масло, либо ваш масляный насос не работает должным образом. Ваш масляный насос отвечает за циркуляцию масла и правильную смазку компонентов вашего двигателя. Чтобы ваш двигатель работал бесперебойно, вы должны привезти свой автомобиль для замены масла и осмотра.

 

Сигнальная лампа давления в шинах

Ваш символ предупреждения о низком давлении в шинах, или TPMS, позволяет узнать, когда одна или несколько ваших шин неправильно накачаны. Как перекаченные, так и недостаточно накачанные шины подвергают вас риску ускоренного или неравномерного износа, а также разрывам, и их следует устранять как можно скорее. Как правило, рекомендуемое давление в фунтах на квадратный дюйм составляет от 30 до 35, но оптимальное давление для вашего автомобиля, скорее всего, указано на наклейке на двери со стороны водителя.Если загорается этот индикатор, возьмите манометр и накачайте или спустите шины, пока они не достигнут идеального давления в фунтах на квадратный дюйм.

Предупреждение о температуре двигателя

Когда этот индикатор загорается, это означает, что ваш двигатель перегревается. У этой проблемы может быть множество причин, но какой бы ни была причина, ее необходимо устранить немедленно. Если загорается индикатор температуры двигателя, езжайте прямо в автосалон Демора. Наши опытные механики проведут осмотр вашего автомобиля и определят причину поломки.

Сигнальная лампа антиблокировочной системы тормозов

Возможно, вы не знаете точно, для чего нужны антиблокировочные тормоза, но вы знаете, что они важны и играют определенную роль в общей безопасности вашего автомобиля. Они на самом деле обеспечивают надлежащий контакт вашего автомобиля с дорогой, поэтому вы должны проверить их в ближайшее время. Иногда этот индикатор загорается при первом запуске автомобиля, а затем выключается через несколько секунд. Если это так, ваша антиблокировочная система тормозов, вероятно, в порядке.

Каждый раз, когда вас беспокоят сигнальные лампы на приборной панели, лучше перестраховаться, чем сожалеть.В Demore’s Automotive в Палмере, Массачусетс, мы верим в то, что наши клиенты и их транспортные средства должны быть на первом месте, и это начинается с того, что мы готовы ответить на любые ваши вопросы.

alexxlab

E-mail : alexxlab@gmail.com

Submit A Comment

Must be fill required * marked fields.

:*
:*