Что такое трансформатор: виды, описание
Силовой трансформатор
Силовой трансформатор – трансформатор, который используют для преобразования энергии в электрических сетях, а также установках, которые используют для работы с электрической энергией.
Автотрансформатор
Трансформатор с соединенными напрямую первичной и вторичной обмоткой, что обеспечивает им одновременно и электрическую, и электромагнитную связь. Как правило, обмотка трансформатора обладает минимум 3 выводами, подключение к которым позволяет получить разные напряжения. Одним из основных преимуществ такого типа трансформаторов является высокий КПД (так как преобразовывается лишь часть мощности). К недостаткам относится отсутствие электрической изоляции между первичной и вторичной цепью.
Измерительные трансформаторы
Измерительные трансформаторы применяются в установках переменного тока и служат в целях изоляции цепей измерительных приборов и реле от сети высокого напряжения, а также в целях расширения пределов измерения измерительных приборов.
Измерительные трансформаторы можно разделить на два типа: трансформаторы напряжения и трансформаторы тока. Благодаря их использованию появляется возможность эксплуатации одних и тех же устройств со стандартными пределами измерения.
В случае с измерительным трансформатором тока происходит преобразование большого тока в малый, а в случае с измерительным трансформатором напряжение осуществляется изменение высокого напряжения в низкое.
Трансформатор тока
Трансформатор, который используют в целях снижения первичного тока до отметки, применяемой в цепях измерения, управления, защиты и сигнализации.
Вторичная обмотка обладает номинальным значением 1А и 5А. Включение первичной обмотки осуществляется в цепь с измеряемым переменным током. В свою очередь, во вторичную подключают измерительные приборы. Ток, который проходит по вторичной обмотке, пропорционален току, который проходит в первичной обмотке на коэффициент трансформации.
Трансформатор напряжения
Трансформатор, который используют в целях преобразования высокого напряжения в более низкое в цепях, в измерительных цепях, а также цепях РЗиА. Благодаря использованию трансформатора появляется возможность изоляции логических цепей защиты и измерительных цепей от цепей высокого напряжения.
Импульсный трансформатор
Трансформатор, который используют в целях преобразования импульсных сигналов, чья длительность доходит до десятков микросекунд, с максимальным сохранением формы импульса. Обычно его применяют в тех случаях, когда требуется передача прямоугольного электрического импульса. Он трансформирует кратковременные видеоимпульсы напряжения, периодическое повторение которых сопровождается высокой скважностью.
Как правило, главные требования, которые предъявляются к ИТ, включают в себя передачу формы трансформируемых импульсов напряжения в неискаженном виде. Кроме этого, во время воздействия на вход ИТ того или иного вида напряжения необходимо получить на выходе тот же самый импульс напряжения (в крайнем случае, другой полярности или амплитуды).
Разделительный трансформатор
Трансформатор, у которого первичная обмотка электрически никак не связана со вторичными обмотками. Основное предназначение силовых разделительных трансформаторов заключается в повышении безопасности электросетей, требования к которой возрастают в случае касаний земли, а также токоведущих и нетоковедущих частей, находящихся под напряжением в результате повреждения изоляции. Гальваническая развязка электрических цепей обеспечивается за счет сигнальных разделительных трансформаторов.
Пик-трансформатор
Трансформатор, который преобразует напряжение, имеющее синусоидальную форму, в импульсное напряжение, полярность которого изменяется через каждую половину периода.
Трансформаторы с минимальным и нормальным магнитным рассеянием
Трансформаторы СТЭ характеризуются тем, что их обмотка обладает минимальным магнитным рассеянием. При этом сила тока регулируется за счет винтового механизма дросселя, вынесенного отдельно.
Трансформаторы с нормальным магнитным рассеянием в чем-то схожи с предыдущими. Основное различие между ними заключается в том, что присутствует дополнительная реактивная катушка, которая находится на главных стержнях магнитного сердечника и обмотке дросселя. Дроссель устанавливают на магнитный сердечник, при этом сила тока регулируется точно таким же образом, что и при работе с трансформатором СТЭ.
Трансформаторы с повышенным магнитным рассеянием
Главное отличие трансформаторов с повышенным магнитным рассеянием от трансформаторов с низким и нормальным рассеянием заключается в наличии подвижной конструкции шунтов и обмоток. Благодаря такому подходу можно получить более высокие рабочие характеристики независимо от массы самого трансформатора.
Среди трансформаторов с повышенным магнитным рассеянием можно найти модели с подвижными обмотками, к примеру, трансформаторы ТСК-300, ТД-300, ТС-500. Кроме этого, существуют модели, у которых имеются подвижные магнитные шунты (ТДМ-317 и СТШ-250). Также можно отметить модели с неподвижными подмагничивающими шунтами и обмотками (ТДФ-2001 и ТДФ-1001) и конструкции со сложной магнитной коммутацией (ВД-306 и ВДУ-506). На сегодняшний день чаще всего используются модели трансформаторов ТД и ТС, а также их модификации ТДЭ и ТДМ.
Тиристорные трансформаторы
Также стоит отметить тиристорные трансформаторы, работа которого основана фазовом регулировании силы тока за счет тиристоров, которые осуществляют преобразование поступающего переменного тока в знакопеременные импульсы. Сначала такие трансформаторы, из-за нестабильности горения дуги, применялись исключительно при контактной и шлаковой сварке. Однако, по мере развития полупроводниковых технологий тиристорные сварочные трансформаторы претерпели определенные изменения и стали одними из лучших аппаратов, которые отлично подходят не только для шлаковой и точечной сварок, но и ручной дуговой.
Фото подключения схема трансформатора силовой тока
Конечно, у нас собстевенное производство, поэтому мы можем производить не стандартные транс р с боковым подключением вводов и выводов высокого и низкого напряжения. Вправо и влево – вверх и вниз, типа НН и ВН и дополнительными опциями! Сборка любых технических параметров первичной и вторичной обмотки
Да, мы сотрудничаем с официальными дилерами, представительство в России, список таких заводов:
Казахстан – Кентауский трансформаторный завод
Белоруссия Минск – Минский электротехнический завод им Козлова
Украина Богдано Хмельницчкий (Запорожский) – Укрэлектроаппарат
Алтайский Барнаул – Барнаульский Алттранс
Тольяттинский
Самарский – Самара ЗАО Электрощит СЭЩ
Санкт Петербург СПБ Невский – Волхов Великий Новгород
Подольский – ЗАО Трансформер
Чеховский Электрощит
Георгиевский ОАО ГТЗ
Компания кубань электрощит
Виды баков гофро (гофрированный) и с радиаторами (радиаторный)
А так же доступны линейки сухих трансформаторов ТС ТСЗ ТСЛ ТСЛЗ
Производим повышающие и понажающие напряжение заземление тока, большие цеховые, производственные, промышленные и общепромышленные трансформаторы собственных нужд общего назначения внутренней встроенные в помещение ТП и наружной установки закрытого типа. Выбор наминалы мощности 25 40 63 100 160 250 400 630 1000 (1 мВа) 1250 (1 25 мВа) 1600 (1 6 мВа) 2500 4000 6300 кВа и напряжением 6 10 35 110 0.4 кВ кВт. Можем сделать испытание напряжением под заказ, например компоновка новые типовые проекты из аморфной стали или с глухозаземлённой нейтралью каскадные, разделительные, фланцевые с боковыми вводами выводами. Строительство соответствует нормам ПУЭ и ТУ сертификация систем охлаждения.
С необходимыми параметрами и тех характеристиками габаритами размерами весом высотой шириной и доп описание из образеца технического задания справочные данные документация условия работы.
Поставляем в дачный посёлок коттеджные дачи коттеджи, садовые СНТ товарищества, сельские деревенские местности деревни
Трансформатор ТМФ 250/10/0,4
Разместить заказ на трансформаторы ТМФ 250/10/0,4 или ТМГФ 250/10/0,4
Трансформатор ТМФ/ТМГФ производится только прямоугольной формы. Отличается от других типов трансформаторов расположением вводов ВН и НН по бокам слева или справа. Возможно исполнение вводов сверху на крышке бака или сбоку – по фланцам трансформатора.
По требованию заказчика возможно изготовление ТМФ/ТМГФ на салазках
Температурные изменения объема масла компенсируются маслорасширителем. Встроенный воздухоосушитель, предотвращают попадание в трансформатор влаги и промышленных загрязнений.
Для измерения температуры верхнего уровня масла в баке устанавливаются термометрические датчики, которые контролируют внутреннее давление и сигнализируют о предельно допустимых величинах давления.
Для установки в условиях тропического климата используются только медные обмотки.
Диапазон мощности трансформатора ТМФ/ТМГФ – 160-2500 кВА
- Номинальное напряжение первичной обмотки ВН-6; 10 кВ
- Регулирование напряжения ПБВ со стороны ВН – ±2×2,5%
- Климатическое исполнение – У1, УЗ, УХЛ1
- Схема соединения – У/Ун-0 (звезда-звезда), Д/Ун-11 (треугольник-звезда)
Трансформаторы силовые трехфазные двухобмоточные с расширителем с естественным охлаждением масла. Маслорасширитель, установленный на крышке бака, имеет вентиляционное отверстие, соединенное через воздухосушитель. Давление масла в трансформаторе остается постоянным и не зависит от температуры. По заказу потребителя трансформатор может быть изготовлен с радиаторным или гофрированным баком
Трансформатор масляный ТМ с естественным воздушным охлаждением предназначен для преобразования электрической энергии одного напряжения в электрическую энергию другого напряжения.
ТМ cостоит из активной части, крышки и сварного бака овальной формы. На крышке расположены вводы ВН и НН, привод переключателя, расширитель с маслоуказателем и воздухоосушителем.
Активная часть масляного трансформатора ТМФ/ТМГФ состоит из магнитопровода с обмотками, нижних и верхних ярмовых балок. Трансформатор помещен в бак с маслом для охлаждения и предотвращения разрушение обмоток трансформатора от внешней среды.
Обмотки ТМ сделаны из алюминиевых обмоточных проводов, межслойная изоляция – из кабельной бумаги.
СТРУКТУРА УСЛОВНОГО ОБОЗНАЧЕНИЯ ТМ(Г)Ф-Х/10(6)-У1
Т – Трансформатор трехфазный
М – МасляныйТ
Г -Герметичный
Ф -Фланцевый
X – Номинальная мощность, кВА
У1 – Климатическое исполнение и категория
размещения по ГОСТ 15150
Условия эксплуатации трансформатора ТМ(Г)Ф
- Окружающая среда не взрывоопасная, не содержащая токопроводящей пыли;
- Высота установки над уровнем моря не более 1000 м;
- Режим работы длительный;
- Температура окружающей среды от -60°С до +40°С;
- Трансформаторы не предназначены для работы в условиях тряски, вибраций, ударов, в химически агрессивной среде.
Скачать опросный лист на трансформатор ТМ(Г)Ф
Трансформаторы тока серии Т01С
РУКОВОДЯЩИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ПРИМЕНЕНИЮ
Токовые трансформаторы (измерительные трансформаторы тока) серии Т01С предназначены для работы в цепях переменного тока и имеют линейную передаточную характеристику во всем диапазоне входных токов. Данные трансформаторы, продолжают линейку высокоточных трансформаторов построенных на магнитопроводах из нанокристаллических сплавов, и при очень малых габаритах (22×11×8 мм для Т/0 и 25х25×15мм для К/0) обеспечивает превосходные метрологические характеристики (кл. точности не хуже 0.5). Выпускаются с 2017г. и являются прекрасной альтернативой по всем параметрам трансформаторам АС1005, АС1010, АС1015, АС1020 TALEMA, а также Т03С в области небольших токов, там, где жестко ограничены габариты. Сравнение по габаритам Т03С и Т01С представлены на фото 1. Габаритные размеры Т01С исп.Т/0 приведены на рис.1,Т01С исп. К/0 приведены на рис.
3. Для заказа также доступны модули трансформаторов Т01С с межцентровым расстоянием 18мм для установки на автоматические выключатели (фото 3 и 4, рис.2).
Фото 1. — Трансформатор Т03С и Т01С
Фото 2. — Трансформатор Т01С-хх-00-К/0 в корпусе 25×25×15 с отв. 8/6мм
Фото 3. — Блок трансформаторов Т01С(3ф) для установки на автоматические выключатели с межцентровым расстоянием 18мм.
Фото 4. — Пример установки блока трансформаторов Т01С(3ф) в щиток
Рис. 1. — Габаритный чертеж Т01С-25А-00-Т/0(1:1000)
Рис. 2. — Габаритный чертеж блока трансформаторов Т01С(3ф)
Рис. 3. — Габаритный чертеж трансформаторов Т01С-хх-К/0
Трансформаторы выпускаются в соответствии с техническими условиями ТУ 27.11.42-001-11976052-2017
Условное обозначение трансформатора Т01С-zz-mm-N/0(Z), где:
| zz | Максимальный ток применения |
| mm | Длина гибких выводов трансформатора в мм. , 00 — жесткие вывода |
| N | Исполнение: Т — бескорпусное с изоляцией термоусадочной трубкой; К — корпус 25х25х15 с отв.8 или 6мм |
| (Z) | Коэфф. трансформации: необязательный параметр; формат записи: (1:2000), где 1 — кол-во витков первичной обмотки, 2000 — кол-во витков вторичной обмотки. |
Пример условного обозначения трансформатора для заказа:
Трансформатор Т01С-25А-90-Т/0 (1:1000)Пример внесения трансформатора в КД:
Трансформатор Т01С-25А-90-Т/0 (1:1000) ТУ 27.11.42-001-11976052-2017 Таблица 1. Обобщенные характеристики токового трансформатора Т01С-25А-хх-Т/0(1:1000)| Измеряемый ток (Iизм): | А | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 |
| Ном. сопротивление нагрузки: | Ом | 100 | 50 | 33,34 | 25 | 20 |
| абсолютная токовая погрешность при Rном, не более: | ||||||
| 0,05 Iном | % | 1,16 | 0,85 | 0,7 | 0,56 | 0,46 |
| 0,1 Iном | % | 1,02 | 0,68 | 0,53 | 0,04 | 0,3 |
| 0,2 Iном | % | 0,73 | 0,45 | 0,29 | 0,19 | 0,12 |
| 1 Iном | % | 0,09 | 0,04 | 0,05 | 0,07 | 0,04 |
| угловая погрешность при Rном, не более: | ||||||
| 0,05 Iном | град. | 0,89 | 0,59 | 0,49 | 0,43 | 0,39 |
| 0,1 Iном | град. | 0,83 | 0,52 | 0,42 | 0,37 | 0,32 |
| 0,2 Iном | град. | 0,71 | 0,43 | 0,32 | 0,28 | 0,25 |
| 1 Iном | град. | 0,37 | 0,23 | 0,18 | 0,18 | 0,2 |
| Коэфф. трансформации | 1:1000 | |||||
| Максимальная ЭДС, не менее: | В | 2 | ||||
| сопротивл. вторичной обм. +/-20% | 59 | |||||
| индуктивность втор. обм.,не менее | Гн | 30 | ||||
| Ток насыщения, не менее на Rном | А | 15 | 18 | 22 | 26 | 28 |
| Габаритные размеры (D*h*d) | мм | 22х11х8 | ||||
| вес | гр. | 8 | ||||
Трансформаторы Т01С выпускаются также на токи 50А и 75А с коэфф.
трансформации 1:2000 и 1:3000 соответственно. Для всех трансформаторов серии Т01 с любым индексом выполняются общие требования:
- начало обмотки выполняется белым проводом или расположен слева (фото 1, вывод 1).
Вариант исполнения может быть в герметизированном исполнении с заливкой эпоксидной композицией (исп. Т/0) или в корпусе (исп. К/0) с гибкими или жесткими выводами (фото 2). Внимание! Одноименные вывода 1 или 2 в исполнении 00 Т/0 нельзя закорачивать!
Следует отметить, что токовые трансформаторы Т01 рекомендуется использовать на низкоомную нагрузку для получения высокой точности.
Фото 5. — Трансформатор Т01
ПРИМЕНЕНИЕ В КАЧЕСТВЕ ТРАНСФОРМАТОРА (ДАТЧИКА) ТОКА
class=”dm”>Передаточная характеристика токовых трансформаторов Т01 линейная в очень широком диапазоне токов и сопротивлений нагрузки, что отражено на графике зависимости напряжения на нагрузочном резисторе от входного тока :
Рис.
4. — Передаточная х-ка трансформатора Т01 на нагрузке 25 и 250 ом.
Неравномерность передаточной характеристики трансформаторов тока обусловлена зависимостью магнитной проницаемости сердечника от напряженности магнитного поля в нем и не может быть абсолютно скомпенсирована конструкцией трансформатора. Характер неравномерности передаточной характеристики отображен на рис.3
Трансформаторы тока Т01С могут применяться в диапазоне 30 Гц-10 кГц. Температурный диапазон применения трансформаторов составляет −40…+85 град.С.
Рис. 5. — Неравномерность передаточной характеристики трансформатора Т01С при Rнагр=25 Ом
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
class=”dm”>Трансформаторы тока серии Т01С являются универсальными в применении для измерения переменного тока и значительно превосходят трансформаторы, выполненные на сердечниках из электротехнического железа как по точности, так и по линейности АЧХ.
Если возникают затруднения при выборе трансформатора, или указанные характеристики не устраивают — рекомендуем обратиться к нам с запросом по эл.
почте [email protected]. В запросе обязательно укажите номинальный и максимальный измеряемый ток, измерительное напряжение и входное сопротивление устройства измерения, габариты (если важно), другие параметры которые для Вас важны.
Можете просто объяснить задачу, которая перед Вами стоит. В этом случае мы обеспечим Вас БЕСПЛАТНОЙ консультацией с расчетом характеристик трансформатора, моделированием передаточной и точностной характеристик трансформатора применительно к Вашим условиям эксплуатации.
Обратите внимание — цена таких заказных трансформаторов не отличается от цен стандартных трансформаторов и зависит только от объема закупки, т.е. ДЕНЕГ ЗА РАЗРАБОТКУ И КОНСУЛЬТАЦИИ МЫ НЕ БЕРЕМ!
Монтаж силовых трансформаторов и автотрансформаторов
Монтаж силовых трансформаторов должен выполняться специализированными бригадами под руководством высококвалифицированных прорабов и мастеров, имеющих опыт по монтажу трансформаторов, в строгом соответствии с ТТМ 16.
800.723-80 [11]. Масляные силовые трансформаторы отправляются заводом-изготовителем высушенными и в зависимости от размеров и массы в следующем состоянии: а) полностью собранные и залитые маслом; б) частично демонтированные и загерметизированные в собственном баке, залитые маслом ниже крышки с заполнением инертным газом или сухим воздухом надмасляного пространства; в) частично демонтированные в собственном баке без масла, заполненные инертным газом (азотом) с автоматической подпиткой. Составляющие детали частично демонтированных силовых трансформаторов отправляются с завода в упаковке, ящиках или надежно защищенными от влаги.
Работы по монтажу силовых трансформаторов подразделяются на следующие этапы:
выгрузка силовых трансформаторов с железнодорожной платформы или транспортера после прибытия с завода;
транспортировка силовых трансформаторов от места выгрузки до места установки; хранение силовых трансформаторов и его частей на месте установки до начала монтажа; подготовительные работы к монтажу;
проверка состояния изоляции обмоток силовых трансформаторов, установка его на фундамент и монтаж силовых трансформаторов, его охлаждающей системы, а также обработка масла и заливка маслом силовых трансформаторов;
испытания силовых трансформаторов в процессе и по окончании монтажа, пробное включение силовых трансформаторов в эксплуатацию вхолостую и под нагрузкой.
Прибывший с завода-изготовителя или компании по продаже, силовой трансформатор разгружают. В тех случаях, когда работы по монтажу силового трансформатора не могут быть начаты немедленно, организовывают хранение силового трансформатора и его частей.
Подготовительные работы по монтажу трансформаторов
До начала монтажа трансформатора выполняют следующие работы:
- фундамент под силовой трансформатор помещение трасформаторно-масляного хозяйств (ТМХ), баки для хранения масла с коммуникациями маслопроводов, железнодорожные пути вдоль силового трансформатора и ТМХ, противопожарный водопровод и другие устройства принимают под монтаж от строительной организации по акту;
- монтажные механизмы, аппараты и инвентарные устройства, необходимые для монтажа в соответствии с ППЭР и технологической картой, доставляют на монтажную площадку, испытывают и подготавливают к работе;
- трансформаторное масло в необходимом количестве просушивают и заливают в баки, оборудованные масломерным устройством и системой «дыхания»;
- подбирают необходимые средства пожаротушения и организуют противопожарный пост на время прогрева или сушки трансформатора.
Монтаж трансформаторов начинают с подготовки всех комплектующих его узлов, подлежащих монтажу. К таким узлам относятся вводы, система охлаждения, встроенные ТТ, термосифонные фильтры, газовые реле, реле уровня масла, расширитель, выхлопная труба и пр.
Встроенные трансформаторы тока, хранящиеся залитыми маслом в кожухах, подвергают проверке соответствия их характеристик паспортным данным. После вскрытия ТТ могут находиться на открытом воздухе не более 24 часа.
Термосифонные фильтры перед установкой на силовой трансформатор разбирают, очищают, промывают сухим трансформаторным маслом и засыпают силикагелем марки КСК (крупный силикагель крупнопористый), дробленым или гранулированным силикагелем по ГОСТ 3056-74. Размер зерен в пределах 2,5—7 мм. Возможно также использование активной окиси алюминия сорта А-1. Перед засыпкой силикагель подвергают сушке 8 ч при температуре t = 140 “С или в течение 2 ч при t = 300 °С.
Расширитель и выхлопную трубу испытывают на чистоту и герметичность.
Газовое реле проверяют перед установкой в лаборатории наладочной организации или службы эксплуатации.
Рис. 3. Трансформатор трехфазный с естественным масляным охлаждением: 1 — термосифонный фильтр; 2 — воздухоочиститель; 3 — расширитель; 4 — маслоуказательное стекло; 5 — предохранительная труба; б — ввод ВН; 7 — ввод ВН; 8 — привод переключателя ответвлений; 9 — бак; 10 — радиатор
Система охлаждения масла типа М применяется для силовых трансформаторов мощностью до 10 000 кВ-А и подготовки до монтажа не требует, так как радиаторы уже смонтированы на силовой трансформатор (рис. 3).
Система охлаждения типа Д используется для силовых трансформаторов напряжением 35, 110 и 220 кВ мощностью более 10000 кВ • А (рис. 4).
Рис. 4. Трансформатор трехфазный масляный с дутьем: 1 — встроенные трансформаторы тока; 2 — вывод ВН; 3 — вывод НН; 4 — расширитель; 5 — бак; 6 — вентилятор; 7 — радиатор; 8 — воздухоочиститель; 9 — нулевой вывод
При подготовке этой системы необходимо сделать ревизию электродвигателей, промыть радиаторы горячим маслом при температуре t = 50— 60 °С с помощью фильтр-пресса или центрифуги, испытать радиаторы давлением столба масла, распаковать и отревизовать шкаф питания электродвигателей.
Система охлаждения типа ДЦ применяется для мощных трансформаторов от 90 000 кВ • А и выше.
При подготовке системы к монтажу делают ревизию электродвигателей и вентиляторов, распаковывают, промывают и испытывают электронасос трансформаторным маслом под давлением Р = 0,2 МПа. Также промывают горячим маслом и спрессовывают под давлением все трубы и узлы охлаждающего устройства.
До установки силового трансформатора производят осмотр кареток и катков, их очистку и смазку тавотом. Под специальные площадки силовых трансформаторов устанавливают гидродомкраты, силовой трансформатор приподнимают и под него подводят и устанавливают каретки с катками. После этого силовой трансформатор плавно опускают домкратами на рельсовый путь. Выполняется предварительная оценка состояния изоляции и решается вопрос о включении силового трансформатора под напряжение без сушки. Влагосодержание образца изоляции, закладываемого в силовой трансформатор толщиной 3 мм, должно быть не более одного процента.
Если были нарушены условия выгрузки, хранения или транспортировки трансформатора, то необходима его ревизия. Дальнейший монтаж силового трансформатора и заливку его маслом после ревизии следует производить согласно указанному ниже.
Монтаж составных частей, требующих разгерметизации бака трансформатора
После выполнения подготовительных работ трансформатор подается по рельсовому пути либо в мастерскую ТМХ, либо в машзал на фундамент или монтажную крестовину.
Монтаж составных частей силового трансформатора ведут без ревизии активной части и подъема «колокола», если не было нарушений условий транспортировки, выгрузки с повреждениями внутри бака трансформатора и хранения их.
Разгерметизацию силового трансформатора для установки составных частей (вводов, цилиндров, ТТ) следует производить в ясную сухую погоду. До этого следует подготовить рабочее место: установить подмости, стеллажи, ограждения. При разгерметизации принимаются меры к предохранению изоляции от увлажнения в процессе монтажа.
Очень эффективным устройством, значительно замедляющим процесс увлажнения изоляции при разгерметизации, является установка осушки воздуха «Суховей». Установка «Суховей» служит для глубокой осушки и очистки от механических примесей воздуха, используемого для подачи в бак трансформатора при его вскрытии, и производстве ревизии активной части. Опыт применения такой установки показывает, что воздух, прошедший через установку «Суховей», во много раз меньше увлажняет твердую изоляцию активной части трансформатора. Время разгерметизации в этом случае может быть значительно увеличено, но при этом не должно превышать 100 ч, а допустимое время разгерметизации больших люков под трансформаторы тока и вводы – 3 ч на каждый.
Работы во время разгерметизации силового трансформатора следует вести по разработанному часовому графику и выполнять с большой осторожностью и аккуратностью во избежание загрязнения внутреннего объема бака и падения внутрь инструментов и посторонних предметов.
Монтаж составных частей силового трансформатора производят в следующем порядке. Удаляют из бака бакелитовые цилиндры вводов и крепеж к ним. Снимают транспортные детали и детали крепления отводов Проводят внешний осмотр креплений активной части и состояния механизма и контактов устройства РПН. Устанавливают патрубки вводов, встроенные ТТ. При установке вводов 110 кВ силовых трансформаторов мощностью до 100 МВА масло сливать не требуется.
Для установки ввод следует застропить, поднять, произвести центровку над патрубком, опустить, закрепить его и присоединить токоведущий стержень к отводу обмотки. При монтаже герметичных вводов перед установкой необходимо проверить и отрегулировать давление масла во вводе, обратить особое внимание на правильное размещение и установку соединительных трубок, а также контрольных манометров.
При монтаже наклонных вводов строповка, подъем и установка вводов выполняются с помощью специальной траверсы, полиспаста или талрепов.
После окончания монтажа внутренних частей остатки трансформаторного масла сливают (у трансформаторов, транспортируемых без масла) через донную пробку и герметизируют бак для последующего вакуумирования и заливки или доливки масла в трансформатор.
Монтаж охлаждающей системы и других частей трансформатора
При монтаже системы охлаждения типа Д на баке силового трансформатора устанавливают кронштейны и распределительные коробки; на кронштейнах – электродвигатели с вентиляторами, монтируют электрическую схему питания, размещают радиаторы и открывают их краны. Мегаомметром на 500 В проверяют сопротивление изоляции электрических цепей (0,5 МОм), вращение крыльчатки вентиляторов (возможна проверка от руки). Крыльчатки должны свободно вращаться и не иметь вибрации.
Система охлаждения типа ДЦ поставляется в навесном или выносном исполнении. При навесном исполнении на месте монтажа устанавливают охладители на бак трансформатора и соединяют с ним трубами. При выносном исполнении охладители размещают на отдельных фундаментах и соединяют с силовым трансформатором также трубами. Устанавливают и закрепляют стойки охладителей, навешивают охладители, размещают электронасосы и термосифонные фильтры. Маслопровод из трубных заготовок сваривают, очищают металлическими ершами, промывают горячим маслом и испытывают давлением Р = 0,2 МПа в течение 1 ч.
Одновременно с монтажом системы охлаждения производят монтаж термосифонных фильтров, расширителя и выхлопной трубы, присоединение воздухоосушителя к расширителю, установку газового реле и сигнальных манометрических термометров.
После окончания монтажа охлаждающей системы и других частей доливают маслом силовой трансформатор и заливают маслом охлаждающую систему.
Заполнение системы охлаждения рекомендуется производить маслом из бака трансформатора. Для этого при доливке масла в трансформатор в расширитель заливается масло выше нормального уровня. Заливка масла в охлаждающую систему производится через незначительно открытую нижнюю задвижку на баке трансформатора и при полностью закрытой верхней задвижке. На время заливки открывают верхние пробки для выпуска воздуха. После окончательного заполнения всей системы маслом и выпуска воздуха все пробки уплотняют, а задвижки на баке трансформатора полностью открывают. Собирают электрическую схему охлаждающего устройства.
После окончания монтажа все электрические цепи проверяют мегаомметром на 500 В. При этом сопротивление изоляции относительно корпуса не должно быть меньше 0,5 0м.
Также после окончания и в процессе монтажа силового трансформатора
необходимы проверки, испытания и наладка силового трансформатора и его отдельных частей и деталей, а также электрооборудования ячеек силовых трансформаторов и всех цепей и устройств управления и РЗиА.
По окончании проверок и испытаний, в зависимости от увлажнения изоляции и номинального напряжения трансформатора производят следующие виды технологической обработки активной части: прогрев активной части, контрольную подсушку или сушку трансформатора.
Ещё по теме:
Трансформатор ТПШЛ-10
ГП “Антонов”
ГП “НПЦ “Титан” ИЭС им. Е. О. Патона
ООО “Золотой Урожай”
ГП “НСК “Олимпийский”
ЗАО “Керченский стекольный комбинат”
ПрАТ “Трест Киевгорстрой-3”
ЧАО “Сумское НПО им. Фрунзе”
ЧАО “Староконстантиновский спецкарьер”
ООО “БРВ-Украина”
СП ООО “МОДЕРН-ЕКСПО”
ООО “Компания Вежа”
ООО “ЦБМ “Осмолода”
ПАО “КИЕВЭНЕРГО”
ПАО “Закарпатьеоблэнерго”
ГП “НЭК” Укрэнерго”
ООО “Крымтеплоэлектроцентраль”
ООО “ЛЗТА “Маршал”
ПАО “Интерпайп НМТЗ”
ООО “ТПК “Буран”
ООО “Завод Проммаш”
ООО “ТПК “Вектор-ВС”
ООО “Промкабель-Электрика”
ООО “ПП “Электросервис”
ООО “ВАП-Буд”
ПАО “Укрэлектроаппарат”
ООО “ГРУППА КОМПАНИЙ БЕТИ”
ООО “ПКФ “Символ”
ООО “КС Инвест”
ДОЧП ОАО “Ивано-ФранковскЦемент”
ООО “Кнауф Гипс Скала”
ООО “Кен-Пак “Яворов”
ООО “НПФ” Техвагонмаш”
ООО “Мастер-Кабель Украина”
ООО “ЗМК-1”
ООО ЗНА “Лидер Электрик”
Измаильское управление водного хозяйства
ООО “Скорзонера”
Отель “Ялта-Интурист”
Горный отель “Карпатские полоныны”
АО “Газэнергокомплект”
ООО “Союз-Свет”
ООО “Укрсиликат”
ООО “Лакомка-2010”
ООО “Технотон-Энерго”
Хлебопекарский Комплекс “Кулиничевский”
МосСтройПрокат аренда инструмента в Москве
Скорость процесса гидратации, в результате которого происходит твердение бетонного раствора, зависит от нескольких факторов.
Одним из главных условий схватывания смеси является поддерживание температуры на заданном уровне.
Уменьшение сроков затвердения бетонного монолита находится в прямой зависимости от температуры.
При температуре воздуха ниже 20°C бетон твердеет примерно месяц.
Нагретый до 25-30°C бетонный раствор схватывается за 7 дней.
Если нагреть изделие до 40-50°C, время, необходимое на затвердевание бетона, сокращается до 16-20 часов.
Затраты на нагрев бетона на каждые 10°C окупятся сокращением сроков строительства.
Очевидно, то аренда трансформатора прогрева бетона – это разумное решение.
Следует помнить, что в погоне за скоростью раствор не следует перегревать.
При температуре порядка 90°C вода усиленно испаряется, и бетонная смесь высыхает, не успев набрать марочную прочность.
Что следует учесть при выборе трансформатора прогрева бетона
Агрегаты данного типа делятся на аппараты с воздушным и масляным охлаждением.
Первые также подразделяются на трансформаторы с естественной и принудительной циркуляцией воздуха.
Масляное охлаждение действует более эффективно, но имеет большие габариты и значительно утяжеляет конструкцию.
Приобретая в аренду трансформатора прогрева бетона с масляным охлаждением, следует подумать о том, что для перемещения данного агрегата понадобится кран-манипулятор или другое грузоподъемное оборудование.
Следующая градация – максимальная мощность.
Чтобы правильно выбрать трансформатор прогрева бетона, требуется учесть площадь и объем заливаемого бетона.
Также имеет значение степень утепления изделия и температура воздуха.
Рассчитывать необходимую мощность должен специалист, имеющий профильное образование и достаточный опыт в данной сфере.
Если к срокам не предъявляется серьезных требований, и трансформатор арендуется для того, чтобы просто предотвратить замерзание свежеуложенного бетона, можно сделать небольшие допуски.
Примерные параметры можно рассчитать по простой закономерности: один киловатт мощности трансформатора способен прогревать 0,8 м2 бетонной смеси.
Снижение температуры затвердевшего прогретого бетона требуется снижать плавно.
Если просто отключить трансформатор после схватывания смеси, в изделии образуются температурные напряжения.
Данное явление вызвано физическими процессами: верхний слой охлаждается быстрее, его линейные размеры уменьшаются, внутренняя же часть монолита остается теплой и не сжимается.
Возрастающие напряжения приводят к разрушению структуры бетона.
Набор фотографийRise of the Beasts открывает первый взгляд на Mirage
Основная фотография продолжается на Transformers: Rise of the Beasts, , седьмом фильме во франшизе Transformers , и фанаты, возможно, уже впервые увидели одного из главных героев фильма. В пятницу в социальных сетях появились фотографии, на которых изображена пара серебряных Porsche, «альтернативная» форма Миража, автобота-шпиона, который последний раз появлялся в Transformers: Age of Extinction.
Эти «Трансформеры: Восстание зверей» дают нам возможность впервые взглянуть на альтернативный режим Mirage Porsche
– TFsource – Магазин игрушек (@TFsource) 8 июля 2021 г.
📸 Protoman / TFW2005 pic.twitter.com/bocX2BhIeQ
Rise of the Beasts находится в уникальном положении, поскольку это и продолжение Bumblee , и приквел к Transformers (2007). После шести полнометражных фильмов создатели фильма захотели добавить в проект новых персонажей; в то время как Мираж появился вместе со своими друзьями-автоботами в паре фильмов, автоботы сразятся с парой новых фракций в Rose of the Beasts – Terrorcons и Predacons.
«Мы хотели расширить вселенную, у вас есть автоботы и десептиконы, и я бы сказал, что мое новое чутье в этом – это террорконы», – сказал на пресс-конференции в прошлом месяце директор Beasts Стив Кейпл-младший. «Терраконы представляют собой новую угрозу для Оптимуса Прайма, и это то, чем я горжусь, когда вступаю в франшизу. Я работал над Рокки с Кридом, и вы приносите ностальгию, которую хотят фанаты, но также приносите то, чего они не ожидают, и Terracons таковы.«
Вы также увидите предаконов.» Предаконы в нашем фильме больше похожи на рептилий по своей природе. Мы видели несколько фильмов в других фильмах про Трансформеров, но у нас никогда не было возможности сосредоточиться на их логотипе, их племени, если хотите, и мы можем увидеть их с другой стороны, – сказал Кейпл-младший. Все дело в создании предыстории этих персонажей, которые больше, чем просто «давайте захватим мир» ».
Transformers: Rise of the Beasts разворачивается в 1994 году и станет духовным преемником шмеля 2018 года. Планируется, что он появится в кинотеатрах 24 июня 2022 года.
ONE: Уникальные изображения на основе фотографий – Трансформаторная подстанция Трансформаторная подстанция
Пятница, 18 сентября 2020 г. – воскресенье, 31 января 2021 г.
РАСШИРЕННЫЕ ДАТЫ, теперь доступны для просмотра до воскресенья, 31 января 2021 г.
Нажмите здесь чтобы зарезервировать БЕСПЛАТНЫЙ входной билет!
ONE: Уникальные фотообъекты
Эта выставка уникальных фотообъектов основана в основном на работах из коллекции Фреда и Лоры Рут Бидуэлл.Хотя среда фотографии характеризуется своей способностью воспроизводить несколько изображений одного и того же изображения, художники в ONE все манипулировали или разрушали среду, чтобы создать уникальные объекты ручной работы. Многие работы в ONE напоминают живопись или ремесло и исследуют идеи, выходящие за рамки традиционных ролей и функций фотографического изображения.
Пока мы временно закрыты для публики, посмотрите эти интервью с художниками на выставке ниже:
Работы Криса МакКоу, Мэрайи Робертсон , Джозеф Майнек и Кристофер Рассел используют процессы и инструменты, которые изначально были разработаны для объективного представления, в качестве средств для создания личных и эмоциональных жестов, раскрывающих процесс ручной работы для зрителя.Крис Маккоу раскрывает жестокость западного солнца, чтобы выжег его путь по небу радикально переэкспонированных ландшафтов. В абстрактном экспрессионистском свитке Мэрайи Робертсон развернулась абстрактная картина длиной 130 дюймов в ядовитой цветовой фотохимии. Джозеф Минек создает строго дисциплинированные абстракции, заменяя инструкции производителя своими собственными процессами. Кристофер Рассел вписывает поверхность цветных абстракций с помощью фигуративных офортов, меняя традиционные роли фотографии и рисунка.
Фотографы всегда выборочно раскрывали или скрывали наш мир, помещая рамку вокруг своего поля зрения. Кайл Мейер и Уилмер Уилсон IV фокусируются на поверхности изображения, а не на его краях, как способ редактирования нашего обзора. Портреты Мейерса людей из сообщества ЛГБТК в Свазиленде прославляют их индивидуальность и культуру, защищая при этом их идентичность, ткут тканевые реквизиты, используемые в их портретах, вместе с фотопечатью, чтобы создать новую «ткань». Уилсон увеличивает найденные листовки из районов Вашингтона, округ Колумбия.C. и репостит их, покрытые завитками скоб, затемняя и обнажая изображения внизу и превращая их в бюллетени как свободы, так и угнетения.
Сэм Фоллс, Лиз Ридил, Лорен Дэвис и Нобутака Аозаки создают уникальные работы, которые расширяют границы фотографического изображения за пределы представления до концептуального. Фоллс бросает вызов стереотипам искусства, смешивая условности коммерческой «товарной фотографии» с печатью и живописью. Аозаки также использует язык коммерческой фотографии, чтобы проиллюстрировать найденные списки покупок таким образом, чтобы дать зрителю открытый и слегка вуайеристский взгляд на жизнь незнакомцев.Лорен Дэвис создает смесь между фотографируемым предметом и скульптурным объектом и усложняет отношения между реальным и искусственным. Фотобудка из мелкого магазина была использована Лиз Ридил для активации натюрмортов с тюльпанами, которые напоминают голландские натюрморты и модернистские сетки.
В то время, когда многие художественные опыты были перенесены онлайн и на экран, все работы, показанные в ONE , отмечают важность физического объекта искусства, неся знаки и жесты руки и ума художника в Физический мир.
Параллельная выставка: Дэйв Джордано: (Человеческие) пейзажи
Эта выставка была организована Transformer Station при частичной поддержке жителей округа Кайахога за счет государственного гранта от Cuyahoga Arts & Culture.
Подробнее о CAC
Изображение GPT
Мы обнаружили, что точно так же, как большая модель преобразователя, обученная на языке, может генерировать связный текст, та же самая точная модель, обученная на последовательностях пикселей, может генерировать согласованные дополнения и образцы изображений.Устанавливая корреляцию между качеством выборки и точностью классификации изображений, мы показываем, что наша лучшая генеративная модель также содержит функции, конкурирующие с лучшими сверточными сетями в неконтролируемой настройке.
Содержание
- Введение
- Выполнено
- Образцы
- От языка GPT к образу GPT
- На пути к общему обучению без учителя
- Подход
- Результаты экспериментов
- Ограничения
- Заключение
Введение
Неконтролируемое и самостоятельное обучение или обучение без данных, помеченных людьми, – давняя проблема машинного обучения.В последнее время он добился невероятных успехов в области языка, поскольку модели преобразователей, такие как BERT, GPT-2, RoBERTa, T5 и другие варианты, достигли максимальной производительности в широком спектре языковых задач. Однако тот же самый широкий класс моделей не смог создать сильных характеристик для классификации изображений. Наша работа направлена на то, чтобы понять и устранить этот пробел.
Модели преобразователей, такие как BERT и GPT-2, не зависят от предметной области, что означает, что их можно напрямую применять к одномерным последовательностям любой формы.Когда мы обучаем GPT-2 изображениям, развернутым в длинные последовательности пикселей, которые мы называем iGPT, мы обнаруживаем, что модель, похоже, понимает характеристики двухмерного изображения, такие как внешний вид и категория объекта. Об этом свидетельствует широкий спектр образцов когерентного изображения, которые он генерирует, даже без указания ярлыков, предоставленных человеком. В качестве дополнительного доказательства, функции модели обеспечивают высочайшую производительность для ряда наборов классификационных данных и почти самую современную неконтролируемую точность в ImageNet.
| Оценка | Набор данных | Наш результат | Лучший результат без поддержки iGPT |
|---|---|---|---|
| Логистическая регрессия по изученным признакам (линейный зонд) | CIFAR-10 | 96,3 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами |
95,3 SimCLR с 8192 функциями |
| CIFAR-100 | 82,8 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами |
80.2 SimCLR с 8192 функциями |
|
| STL-10 | 95,5 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами |
94,2 AMDIM с 8192 функциями |
|
| ImageNet | 72,0 iGPT-XL a 64×64 с 15360 элементами |
76,5 SimCLR с 8192 функциями |
|
| Полная тонкая настройка | CIFAR-10 | 99.0 iGPT-L 32×32, обучено на ImageNet |
GPipe, обучено на ImageNet |
| ImageNet 32×32 |
Чтобы подчеркнуть потенциал моделирования генеративной последовательности как универсального алгоритма неконтролируемого обучения, мы намеренно используем ту же архитектуру преобразователя, что и GPT-2 в языке. Как следствие, нам требуется значительно больше вычислительных ресурсов для создания функций, конкурентоспособных по сравнению с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями.Однако наши результаты показывают, что при столкновении с новой областью, где правильные априорные значения модели неизвестны, большой GPT-2 может изучить отличные функции без необходимости выбора архитектурного дизайна для конкретной области.
Выполнено
Созданные на основе модели доработки полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.Созданные на основе модели завершенные полуизображения, созданные человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.
Образцы
Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен.Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен. Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.
От языка GPT к образу GPT
В области языка алгоритмы неконтролируемого обучения, основанные на предсказании слов (например, GPT-2 и BERT), оказались чрезвычайно успешными, достигнув максимальной производительности в широком спектре языковых задач.Одна из возможных причин этого успеха заключается в том, что экземпляры последующих языковых задач естественным образом появляются в тексте: за вопросами часто следуют ответы (которые могут помочь с ответами на вопросы), а отрывки часто сопровождаются резюме (которые могут помочь в резюмировании). Напротив, последовательности пикселей явно не содержат меток для изображений, которым они принадлежат.
Даже без этого явного надзора есть причина, по которой GPT-2 на изображениях может работать: достаточно большой преобразователь, обученный предсказанию следующего пикселя, может в конечном итоге научиться генерировать различные образцы с четко распознаваемыми объектами.Как только модель научится это делать, идея, известная как «Анализ путем синтеза», предполагает, что модель также будет знать о категориях объектов. Многие ранние генеративные модели были мотивированы этой идеей, и совсем недавно BigBiGAN был примером, который произвел обнадеживающие образцы и функции. В своей работе мы сначала показываем, что лучшие генеративные модели обеспечивают более высокую эффективность классификации. Затем, оптимизируя GPT-2 для генеративных возможностей, мы достигаем производительности классификации верхнего уровня во многих условиях, предоставляя дополнительные доказательства для анализа путем синтеза.
На пути к общему обучению без учителя
Моделирование генеративной последовательности – это универсальный алгоритм обучения без учителя: поскольку все типы данных могут быть представлены как последовательности байтов, преобразователь может быть напрямую применен к любому типу данных без дополнительной инженерии. Наша работа проверяет силу этой универсальности, напрямую применяя архитектуру, используемую для обучения GPT-2 на естественном языке, для создания изображений. Мы сознательно отказались от ручного кодирования каких-либо знаний, связанных с изображениями, в форме сверток или техник, таких как относительное внимание, разреженное внимание и встраивание двухмерных позиций.
Вследствие его универсальности, наш метод требует значительно больше вычислительных ресурсов для достижения конкурентоспособной производительности в неконтролируемой среде. В самом деле, контрастные методы по-прежнему являются наиболее эффективными с вычислительной точки зрения методами получения высококачественных элементов из изображений. Однако, показывая, что модель неконтролируемого преобразователя конкурентоспособна с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями, мы предоставляем доказательства того, что можно обменять знания предметной области, кодированные вручную, на вычисления.В новых областях, где не так много знаний в коде, масштабирование вычислений кажется подходящим методом для тестирования.
Подход
Мы обучаем iGPT-S, iGPT-M и iGPT-L, трансформаторы, содержащие параметры 76M, 455M и 1.4B соответственно, в ImageNet. Мы также обучаем iGPT-XL, преобразователь 6,8 миллиардов параметров, на сочетании ImageNet и изображений из Интернета. Из-за больших вычислительных затрат на моделирование длинных последовательностей с повышенным вниманием, мы тренируемся с низкими разрешениями 32×32, 48×48 и 64×64.
Хотя заманчиво работать с еще более низкими разрешениями для дальнейшего снижения затрат на вычисления, предыдущие исследования показали, что производительность человека при классификации изображений начинает быстро падать ниже этих размеров. Вместо этого, руководствуясь ранними цветовыми палитрами отображения, мы создаем нашу собственную 9-битную цветовую палитру для представления пикселей. Использование этой палитры дает длину входной последовательности в 3 раза короче стандартной (R, G, B) палитры, при этом все еще точно кодирует цвет.
Результаты экспериментов
Есть два метода, которые мы используем для оценки производительности модели, каждый из которых включает задачу последующей классификации.Первый, который мы называем линейным зондом, использует обученную модель для извлечения функций из изображений в последующем наборе данных, а затем подгоняет логистическую регрессию к меткам. Второй метод точно настраивает всю модель в последующем наборе данных.
Поскольку предсказание следующего пикселя явно не имеет отношения к классификации изображений, признаки из последнего слоя могут не быть наиболее предсказуемыми для категории объектов. Наш первый результат показывает, что качество элементов резко возрастает, а затем слегка уменьшается от глубины.Такое поведение предполагает, что генеративная модель преобразователя работает в два этапа: на первом этапе каждая позиция собирает информацию из своего окружающего контекста, чтобы создать контекстуализированную функцию изображения. На втором этапе эта контекстуализированная функция используется для решения задачи условного прогнозирования следующего пикселя. Наблюдаемые двухступенчатые характеристики наших линейных зондов напоминают другую неконтролируемую нейронную сеть, автокодировщик узких мест, который спроектирован вручную так, чтобы использовались функции в середине.
Качество элемента во многом зависит от слоя, который мы выбираем для оценки. В отличие от моделей с учителем, лучшие функции этих генеративных моделей находятся в середине сети.
Наш следующий результат устанавливает связь между производительностью генерации и качеством функций. Мы обнаружили, что как увеличение масштаба наших моделей, так и обучение для большего количества итераций приводят к лучшей генеративной производительности, что напрямую влияет на лучшее качество функций.
Наведите курсор, чтобы увидеть образцы изображений вверх
Каждая линия отслеживает модель на протяжении генеративного предварительного обучения: пунктирные маркеры обозначают контрольные точки на этапах 131K, 262K, 524K и 1000K.Положительные наклоны предполагают связь между улучшенной производительностью генерации и улучшением качества функций. Более крупные модели также обладают лучшими характеристиками, чем модели меньшего размера. iGPT-XL не включен, потому что он был обучен на другом наборе данных.
Когда мы оцениваем наши функции с помощью линейных датчиков на CIFAR-10, CIFAR-100 и STL-10, мы опережаем возможности всех контролируемых и неконтролируемых алгоритмов передачи. Наши результаты также убедительны при полной настройке.
| Предварительное обучение в ImageNet | ||||
|---|---|---|---|---|
| Оценка | Модель | Точность | без этикеток | с этикетками |
| CIFAR-10 Линейный датчик |
ResNet-152 | 94.0 | проверка | |
| SimCLR | 95,3 | проверка | ||
| iGPT-L 32×32 | 96,3 | проверка | ||
| CIFAR-100 Линейный пробник |
ResNet-152 | 78,0 | проверка | |
| SimCLR | 80,2 | проверка | ||
| iGPT-L 32×32 | 82.8 | проверка | ||
| STL-10 Линейный датчик |
AMDIM-L | 94,2 | проверка | |
| iGPT-L 32×32 | 95,5 | проверка | ||
| CIFAR-10 Точная настройка |
AutoAugment | 98,5 | ||
| SimCLR | 98,6 | проверка | ||
| GPipe | 99.0 | проверка | ||
| iGPT-L | 99,0 | проверка | ||
| CIFAR-100 Точная настройка |
iGPT-L | 88,5 | проверка | |
| SimCLR | 89,0 | проверка | ||
| AutoAugment | 89,3 | |||
| EfficientNet | 91.7 | проверка | ||
Сравнение точности линейного датчика и точной настройки между нашими моделями и высокопроизводительными моделями, которые используют неконтролируемую или контролируемую передачу ImageNet. Мы также включаем AutoAugment, самую эффективную модель, полностью обученную на CIFAR.
Учитывая возрождение интереса к неконтролируемому и самостоятельному обучению в ImageNet, мы также оцениваем производительность наших моделей, используя линейные датчики в ImageNet.Это особенно сложная настройка, поскольку мы не тренируемся при стандартном входном разрешении ImageNet. Тем не менее, линейный зонд на 1536 объектах из лучшего слоя iGPT-L, обученный на изображениях 48×48, дает точность 65,2%, превосходя AlexNet.
Контрастные методы обычно сообщают о своих лучших результатах по 8192 функциям, поэтому в идеале мы бы оценили iGPT с размером встраивания 8192 для сравнения. Однако обучение такой модели непомерно дорого, поэтому вместо этого мы объединяем функции из нескольких слоев в качестве приближения.К сожалению, наши функции имеют тенденцию коррелировать по уровням, поэтому нам нужно их больше, чтобы быть конкурентоспособными. Использование 15360 функций из 5 уровней в iGPT-XL дает 72,0% точности, превосходя AMDIM, MoCo и CPC v2, но все же уступая SimCLR с приличным отрывом.
| Метод | Входное разрешение | Характеристики | Параметры | Точность |
|---|---|---|---|---|
| Вращение | оригинал | 8192 | 86М | 55.4 |
| iGPT-L | 32×32 | 1536 | 1362M | 60,3 |
| BigBiGAN | оригинал | 16384 | 86М | 61,3 |
| iGPT-L | 48×48 | 1536 | 1362M | 65,2 |
| AMDIM | оригинал | 8192 | 626M | 68.1 |
| MoCo | оригинал | 8192 | 375M | 68,6 |
| iGPT-XL | 64×64 | 3072 | 6801M | 68,7 |
| SimCLR | оригинал | 2048 | 24М | 69,3 |
| CPC v2 | оригинал | 4096 | 303М | 71.5 |
| iGPT-XL | 64×64 | 3072 х 5 | 6801M | 72,0 |
| SimCLR | оригинал | 8192 | 375M | 76,5 |
Сравнение точности линейных датчиков наших моделей и современных моделей с самоконтролем. Мы достигаем конкурентоспособных результатов при обучении с гораздо более низким входным разрешением, хотя наш метод требует большего количества параметров и вычислений.
Поскольку модели языка с масками, такие как BERT, превзошли генеративные модели в большинстве языковых задач, мы также оцениваем производительность BERT на наших моделях изображений. Вместо того, чтобы обучать нашу модель предсказанию следующего пикселя с учетом всех предыдущих пикселей, мы маскируем 15% пикселей и обучаем нашу модель предсказывать их на основе немаскированных. Мы обнаружили, что, хотя характеристики линейных пробников на моделях BERT значительно хуже, они превосходны во время точной настройки:
CIFAR-10
ImageNet
Сравнение генеративного предварительного обучения с предварительным обучением BERT с использованием iGPT-L при входном разрешении 32 2 × 3.Жирные цвета показывают повышение производительности за счет ансамбля масок BERT. Мы видим, что генеративные модели после предварительного обучения дают гораздо лучшие характеристики, чем модели BERT, но модели BERT догоняют после точной настройки.
В то время как неконтролируемое обучение обещает отличные возможности без необходимости в данных, помеченных людьми, в последнее время был достигнут значительный прогресс в рамках более щадящей структуры полууправляемого обучения, которая допускает ограниченные объемы данных, помеченных человеком. Успешные полууправляемые методы часто основываются на умных методах, таких как регуляризация согласованности, увеличение данных или псевдо-маркировка, а чисто генеративные подходы не были конкурентоспособными в течение многих лет.Мы оцениваем iGPT-L на конкурентном тесте для этого подполя и обнаруживаем, что простой линейный анализ функций из нерасширенных изображений превосходит Mean Teacher и MixMatch, хотя и уступает FixMatch.
| Модель | 40 этикеток | 250 этикеток | 4000 этикеток |
|---|---|---|---|
| Улучшенный GAN | – | – | 81,4 ± 2,3 |
| Средний учитель | – | 67.7 ± 2,3 | 90,8 ± 0,2 |
| MixMatch | 52,5 ± 11,5 | 89,0 ± 0,9 | 93,6 ± 0,1 |
| iGPT-L | 73,2 ± 01,5 | 87,6 ± 0,6 | 94,3 ± 0,1 |
| УДА | 71,0 ± 05,9 | 91,2 ± 1,1 | 95,1 ± 0,2 |
| FixMatch RA | 86,2 ± 03,4 | 94.9 ± 0,7 | 95,7 ± 0,1 |
| FixMatch CTA | 88,6 ± 03,4 | 94,9 ± 0,3 | 95,7 ± 0,2 |
Сравнение производительности на CIFAR-10 с низким объемом данных. Используя множество немаркированных изображений ImageNet, iGPT-L может превзойти такие методы, как Mean Teacher и MixMatch, но по-прежнему уступает современным методам. Наш подход к полу-контролируемому обучению очень прост, поскольку мы подбираем классификатор логистической регрессии только для функций iGPT-L без какого-либо дополнения или тонкой настройки данных – существенное отличие от специально разработанных полу-контролируемых подходов.
Ограничения
Хотя мы показали, что iGPT способен изучать мощные функции изображений, наш подход все же имеет существенные ограничения. Поскольку мы используем общий преобразователь последовательности, используемый для GPT-2 на языке, наш метод требует большого объема вычислений: iGPT-L был обучен примерно за 2500 V100-дней, в то время как аналогичная модель MoCo может быть обучена примерно за 70 V100-дней.
Соответственно, мы моделируем входы с низким разрешением с помощью трансформатора, в то время как большинство результатов с самоконтролем используют сверточные кодеры, которые могут легко потреблять входы с высоким разрешением.Для дальнейшего масштабирования может потребоваться новая архитектура, например, многомасштабный преобразователь, не зависящий от предметной области. Учитывая эти ограничения, наша работа в первую очередь служит доказательной демонстрацией способности больших языковых моделей, основанных на преобразователях, изучать отличные неконтролируемые представления в новых предметных областях без необходимости в жестко закодированных знаниях предметной области. Однако значительные затраты ресурсов на обучение этих моделей и более высокая точность методов на основе сверточных нейронных сетей исключают эти представления из практических приложений реального мира в области видения.
Наконец, генеративные модели могут демонстрировать смещения, которые являются следствием данных, на которых они были обучены. Многие из этих смещений полезны, например, если предположить, что комбинация коричневых и зеленых пикселей представляет собой ветвь, покрытую листьями, а затем использовать это смещение для продолжения изображения. Но некоторые из этих предубеждений будут вредными, если рассматривать их через призму справедливости и репрезентативности. Например, если модель развивает визуальное представление об ученом, которое искажает мужчин, то она может последовательно дополнять образы ученых с людьми, представляющими мужчин, а не смесью полов.Мы ожидаем, что разработчикам потребуется уделять больше внимания данным, которые они вводят в свои системы, и лучше понимать, как они связаны с предвзятостью в обученных моделях.
Заключение
Мы показали, что, жертвуя двумерными знаниями в пользу масштаба и выбирая функции прогнозирования из середины сети, преобразователь последовательности может быть конкурентоспособным с верхними сверточными сетями для классификации изображений без учителя. Примечательно, что мы достигли наших результатов, напрямую применив языковую модель GPT-2 к генерации изображений.Наши результаты показывают, что из-за своей простоты и универсальности преобразователь последовательности при наличии достаточных вычислительных ресурсов может в конечном итоге стать эффективным способом изучения отличных функций во многих областях.
Если вам нравится работать с нами в этой области исследований, мы ищем!
Изображение переключателя ответвлений трансформатора, фотографии и изображения на Alibaba
Примечание. Некоторые элементы запрещены для отображения / продажи на нашем веб-сайте в соответствии с Политикой листинга продуктов. Например, такие лекарства, как аспирин.
US $ 2000-4000 / Комплект (Цена FOB)
1 Комплект (Мин. Заказ)
600-3000 US $ / шт. (Цена FOB)
5 шт. (мин. Заказ)
12-25 / 9000 долларов США 3 штуки (цена FOB)
10 штук (минимальный заказ)
5-10 /
долларов США 3 штуки (цена FOB)
200 Штука (мин.Заказ)
US $ 3000-21000 / Единица (Цена FOB)
1 Единица (Мин. Заказ)
US $ 15-30 / Штука (Цена FOB)
100 штук (минимальный заказ)
2000-30000 долларов США / Комплект (цена FOB)
1 комплект (минимальный заказ)
1500,0-1500,0 долларов США / штук (цена FOB)
шт. (мин.Заказ)
20-35 долларов США / 9000 3 штуки (цена FOB)
10 штук (минимальный заказ)
200-40000 долларов США / комплект (цена FOB)
1 комплект (Мин. Заказ)
3000-21000 долларов США / Единица (Цена FOB)
1 Единица (Мин. Заказ)
15-30 /
US $ (Цена FOB)
100 штук (мин.Заказ)
US $ 5-10 / 9000 3 шт. (цена FOB)
200 штук (минимальный заказ)
20-25 US $ / шт. (цена FOB)
100 штук (Мин. Заказ)
18-35 долл. США / шт. (цена FOB)
10 шт. (минимальный заказ)
1000,0–1000,0 долл. США / шт. (цена FOB)
шт. (мин.Заказ)
15-30 долларов США / 9000 3 штуки (цена FOB)
100 штук (минимальный заказ)
100-1000 долларов США / штуки (цена FOB)
1 штука (Мин. Заказ)
11500-12000 долл. США / Комплект (Цена FOB)
1 комплект (Мин. Заказ)
0,1-0,3 долл. США / шт. (Цена FOB)
1000 штук (мин.Заказ)
US $ 10000-17000 / Комплект (Цена FOB)
1 Комплект (Мин. Заказ)
US $ 800,0-10000,0 / Комплект (Цена FOB)
1 Комплект (мин. Заказ)
60000,0-60000,0 долл. США / шт. (цена FOB)
шт. (мин. Заказ)
0,1-0,3 долл. США / шт. (цена FOB)
1000 штук (мин.Заказ)
US $ 6499-6999 / Комплект (Цена FOB)
1 Комплект (Мин. Заказ)
US $ 3000-22000 / Шт. (Цена FOB)
1 Шт. (минимальный заказ)
600-3000 долларов США / штука (цена FOB)
5 штук (минимальный заказ)
1000-10000 долларов США / штука (цена FOB)
1 Единица (Мин.Заказ)
4000-7800 долларов США / Комплект (цена FOB)
1 комплект (минимальный заказ)
US $ 9000-80000 / Коробка (цена FOB)
1 коробка (Мин. Заказ)
200-300 долл. США / Коробка (цена FOB)
10 коробок (Мин. Заказ)
0,35-0,35 долл. США / шт. (цена FOB)
100 штук (мин.Заказ)
3950–9300 долларов США / шт. (цена FOB)
1 шт. (минимальный заказ)
0,12–3,12 долл. США / шт. (цена FOB)
1 шт. (Мин. Заказ)
{{#if priceFrom}}{{priceCurrencyType}} {{priceFrom}} {{#if priceTo}} – {{priceTo}} {{/если}} {{#if priceUnit}} / {{priceUnit}} {{/если}}
{{/если}} {{#if minOrderQuantity}}{{minOrderQuantity}} {{#if minOrderType}} {{minOrderType}} {{/если}}
{{/если}}Создание изображений с высоким разрешением с использованием трансформаторов –
Трансформаторы известны своим долгосрочным взаимодействием с последовательными данными и легко адаптируются к различным задачам, будь то обработка естественного языка, компьютерное зрение или аудио.Трансформаторы могут свободно изучать все сложные отношения на данном входе, поскольку они не содержат индуктивного смещения, в отличие от сверточных нейронных сетей (CNN). Это, с одной стороны, увеличивает выразительность, но делает его непрактичным с вычислительной точки зрения для длинных последовательностей или высококачественных изображений. В декабре 2020 года Патрик Эссер, Робин Ромбах и Бьёрн Оммер, исследователи искусственного интеллекта из Гейдельбергского университета, Германия, опубликовали статью о сочетании сверточной нейронной сети (CNN) и трансформаторов для решения проблемы создания изображений с высоким разрешением: Taming Transformers для Синтез изображений высокого разрешения.
Чтобы сделать трансформаторы более эффективными, метод Taming Transformer объединяет индуктивное смещение CNN с выразительностью трансформаторов. Для получения изображений с высоким разрешением предлагаемые методы демонстрируют:
Зарегистрируйтесь в нашей бесплатной мастерской
- Они используют CNN VQGAN для эффективного изучения кодовой книги контекстно-зависимых визуальных частей.
- Использование трансформаторов для эффективного моделирования их состава в изображениях с высоким разрешением.
Модель архитектуры приручивающих трансформаторов
Архитектура модели использует сверточный нейронный VQGAN, который содержит кодер-декодер и состязательные методы обучения для создания кодовой книги (эффективных и богатых представлений) изображений. Эта архитектура GAN используется для обучения генератора для вывода изображений с высоким разрешением. По окончании обучения GAN архитектура модели принимает только часть декодера в качестве входных данных для архитектуры преобразователя, a.k.a кодовая книга. Эта кодовая книга содержит эффективное и богатое представление изображений (вместо пикселей) в сжатой форме, которая может быть прочитана последовательно. Затем преобразователь обучается с помощью этой кодовой книги для прогнозирования следующего распределения индексов в данном представлении, аналогично модели авторегрессии, чтобы синтезировать требуемый выходной сигнал.
Источник: https://compvis.github.io/taming-transformers/Некоторые результаты Taming Transformer
Источник: https: // compvis.github.io/taming-transformers/Задачи, выполняемые Taming Transformers
- Завершение изображения
- Генерация глубины изображения
- Создание метки в изображение
- Создание изображения человека
- Суперразрешение
Быстрый старт с приручением трансформаторов
Установка и зависимости
Клонируйте репозиторий через git и скачайте все необходимые модели и конфигурации.
! Git clone https: // github.com / CompVis / укрощение-трансформеры % cd приручение-трансформеры ! mkdir -p журналы / 2020-11-09T13-31-51_sflckr / контрольные точки ! wget 'https://heibox.uni-heidelberg.de/d/73487ab6e5314cb5adba/files/?p=%2Fcheckpoints%2Flast.ckpt&dl=1' -O 'журналы / 2020-11-09T13-31-51_sflckr / checkpoints / last.ckpt ' ! mkdir журналы / 2020-11-09T13-31-51_sflckr / configs ! wget 'https://heibox.uni-heidelberg.de/d/73487ab6e5314cb5adba/files/?p=%2Fconfigs%2F2020-11-09T13-31-51-project.yaml&dl=1' -O 'журналы / 2020- 11-09T13-31-51_sflckr / configs / 2020-11-09T13-31-51-project.yaml '
Установите все зависимости через pip.
% pip install omegaconf == 2.0.0 pytorch-lightning == 1.0.8
import sys
sys.path.append (".")
Демо – Укрощение трансформаторов с помощью предварительно обученной модели
Смотрите также- Загрузите модель и распечатайте конфигурации.
от omegaconf import OmegaConf config_path = "журналы / 2020-11-09T13-31-51_sflckr / configs / 2020-11-09T13-31-51-project.yaml" config = OmegaConf.load (config_path) импортировать ямл печать (ямл.дамп (OmegaConf.to_container (config)))
- Инициализировать модель.
из taming.models.cond_transformer import Net2NetTransformer модель = Net2NetTransformer (** config.model.params)
- Загрузите контрольные точки.
импортная горелка ckpt_path = "журналы / 2020-11-09T13-31-51_sflckr / checkpoints / last.ckpt" sd = torch.load (ckpt_path, map_location = "cpu") ["state_dict"] отсутствует, неожиданно = model.load_state_dict (sd, strict = False) model.cuda ().eval () torch.set_grad_enabled (Ложь)
- Загрузите пример семантического изображения и преобразуйте его в тензор. Здесь мы берем в качестве примера создание ярлыка к изображению.
из изображения импорта PIL импортировать numpy как np segmentation_path = "данные / sflckr_segmentations / norway / 25735082181_999927fe5a_b.png" segmentation = Image.open (segmentation_path) segmentation = np.array (сегментация) segmentation = np.eye (182) [сегментация] segmentation = torch.tensor (segmentation.transpose (2,0,1) [Нет]).в (dtype = torch.float32, device = model.device)
- Визуализируйте сегментацию.
def show_segmentation (s): s = s.detach (). cpu (). numpy (). transpose (0,2,3,1) [0,:,:, None ,:] colorize = np.random.RandomState (1) .randn (1,1, s.shape [-1], 3) colorize = colorize / colorize.sum (ось = 2, keepdims = True) s = [адрес электронной почты защищен] s = s [..., 0 ,:] s = ((s + 1.0) * 127.5) .clip (0,255) .astype (np.uint8) s = Image.fromarray (s) дисплей (ы) show_segmentation (сегментация)
- Закодируйте вышеуказанные тензоры изображений, чтобы получить кодовую книгу через VQGAN.
c_code, c_indices = model.encode_to_c (сегментация)
print ("c_code", c_code.shape, c_code.dtype)
print ("c_indices", c_indices.shape, c_indices.dtype)
assert c_code.shape [2] * c_code.shape [3] == c_indices.shape [1]
segmentation_rec = model.cond_stage_model.decode (c_code)
show_segmentation (torch.softmax (segmentation_rec, dim = 1))
- Возьмите выход декодера, чтобы передать его в качестве входа для модели трансформатора.
def show_image (s): s = s.detach ().cpu (). numpy (). transpose (0,2,3,1) [0] s = ((s + 1.0) * 127.5) .clip (0,255) .astype (np.uint8) s = Image.fromarray (s) дисплей (ы) codebook_size = config.model.params.first_stage_config.params.embed_dim z_indices_shape = c_indices.shape z_code_shape = c_code.shape z_indices = torch.randint (codebook_size, z_indices_shape, device = model.device) x_sample = model.decode_to_img (z_indices, z_code_shape) show_image (x_sample)
- Последний шаг – обучить трансформатор для получения требуемой мощности.Фрагмент кода доступен здесь. Вы можете проверить на каждом шаге, как трансформатор обучается на выходе декодера, чтобы получить окончательное изображение. Размер окна для обучения – 16 X 16.
Важные ссылки
- Щелкните эту ссылку, чтобы запустить Streamlit на Colab.
- Предварительно обученные модели для генерации изображений, генерации глубины изображения, сверхвысокого разрешения и т. Д. Доступны здесь.
- Для обучения данных с нуля вы можете обратиться сюда.
Заключение
В этой статье мы сделали обзор приручения преобразования для синтеза изображений с высоким разрешением.Вместо использования пикселей модель обучается в кодовой книге из VQGAN, декодер которой затем передается в архитектуру преобразователя для генерации требуемых результатов. В этом посте обсуждались необходимость, архитектура модели, результаты и задачи предлагаемого метода. Он также состоит из основных руководств по использованию предварительно обученных моделей Taming Transformers. Окончательный результат показывает, что этот метод превзошел предыдущие современные методы, основанные на сверточных архитектурах.
Официальные ссылки доступны по адресу:
Присоединяйтесь к нашему серверу Discord.Станьте частью интересного онлайн-сообщества. Присоединиться здесь.
Подпишитесь на нашу рассылку новостей
Получайте последние обновления и актуальные предложения, поделившись своей электронной почтой.LMT Комплект светодиодного трансформатора низкого напряжения мощностью 12 Вт с фотоэлементом
Страна США —————– AfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua И BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia И HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика TheCook IslandsCosta RicaCote D «ivoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинские) острова Фарерские IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-bissauGuyanaHaitiHeard остров и МакДональда IslandsHond urasHong Kong (Республика Китай) HungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Исламская Республика OfIraqIrelandIsle Of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейской Народно-Демократической Республики OfKorea, Республика OfKuwaitKyrgyzstanLao Народно-Демократической RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan арабских JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшей югославской Республики OfMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты OfMoldova, Республика OfMonacoMongoliaMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian территории, OccupiedPanamaPapua Новая ГвинеяПарагвайПеруФилиппиныПиткэрнПольшаПортугалияПуэрто-РикоКатарВоссоединениеРумынияРоссийская ФедерацияРуандаСвятой ЕленыСент-Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МикелонСент-Винсент и Гре nadinesSamoaSan MarinoSao Фолиант И PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbia И MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian арабских RepublicTaiwan (Республика Китай) TajikistanTanzania, Объединенная Республика OfThailandTimor-lesteTogoTokelauTongaTrinidad И TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks И Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Королевство (Великобритания) Соединенные StatesUnited Штаты Малые отдаленные острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан-государствоВенесуэлаВьетнамВиргинские острова, Британские Виргинские острова, U.s.Wallis And Futuna, Западная Сахара, Йемен, Зайр, Замбия, Зимбабве,
государство
Почтовый индекс / Почтовый индекс
Отказ от ответственности за доставку: Все заказы подлежат подтверждению. Дополнительные расходы на доставку, хотя и редкие, могут применяться из-за веса, размера, местоположения и / или других переменных. Если для вашего заказа потребуются дополнительные средства для покрытия транспортировки товаров, с вами свяжутся до обработки заказа для утверждения.
Играя с лучшей игрушкой Hasbro, самотрансформирующимся Optimus Prime
Когда я рос, я думал, что у моего поколения лучших игрушек :
Бластеры Nerf, лазертаг, Game Boy, Lego в лучшем виде, по-настоящему мощные суперсокеры и, конечно же, всевозможные трансформирующие фигурки.Но я так и не попал в Transformers , потому что игрушки с медленным преобразованием казались утомительными по сравнению с шоу. В итоге я остановился на более простых игрушках, таких как Key Force, все время мечтая о том дне, когда Трансформеры могут трансформироваться.
Если у вас есть деньги и твердый пол, возможно, этот день наконец-то настал.
За 750 долларов Hasbro теперь продаст вам 19-дюймового робота Optimus Prime, который может буквально разворачиваться из полуфабриката в робота-гуманоида, и это только начало.Созданный Robosen, компанией, которая годами строила этот момент, новый Optimus может позировать; ходить; танец; взорвать и нарезать; делать отжимания; выкатывайся и гони; даже автоматически имитировать дыхание, при этом воспроизводя широкий спектр оригинальных реплик голосового актера Оптимуса Прайма Питера Каллена. Отлично .
После нескольких продолжительных игровых сессий я был готов сказать, что это одна из самых крутых игрушек из когда-либо созданных – пока вчера вечером, казалось, не сломалось мое устройство во время последних тестов.
Прежде чем я перейду к этому и некоторым другим важным ограничениям, предупреждаю: эта игрушка может быть продана или уже продана, пока вы продолжаете читать. Hasbro говорит, что он доступен в «ограниченных количествах», начиная с 13:00 по восточноевропейскому времени сегодня, в то же время, когда я опубликовал эту историю, и компания не сказала мне, сколько это значит. По состоянию на 16:24 по восточноевропейскому времени новые заказы будут отправляться весной 2022 года. Первоначально на сайте был указан декабрь, а те, кто разместил заказы в первоначальной ранней волне, должны были получить их в ноябре.Мы спрашиваем Hasbro, какие даты на самом деле.
Еще одно примечание: если вы нажмете на такие ссылки, вы обнаружите, что я проиллюстрирую множество своих предстоящих идей с помощью видеоклипов!
Красная пластина за его головой сразу появляется, если хотите, но вы захотите, чтобы она была на нем, когда он трансформируется.Замаскированные программируемые моторы
Первое, что вы, вероятно, должны понять о «Программируемом роботе Transformers Optimus Prime с автопреобразованием», это то, что это скорее робот , чем игрушка – и я имею в виду тупой программируемый робот, а не интеллектуальный обучающийся вид.Не ждите, что фигурку можно будет оставить на полке: ей нужен постоянный поток электричества к своим 27 серводвигателям, чтобы она не рухнула на груду роботизированных шарниров на земле.
Не ожидайте больших быстрых шагов при ходьбе: Оптимус имеет удивительно изящную походку, и ему приходится шаркать ногами по земле, чтобы повернуться, вероятно, потому что в противном случае его высокий центр тяжести заставил бы его опрокинуться.
На самом деле, это такой баланс, что Оптимус не может даже стоять или ходить, если на вашем полу есть хоть малейшая набивка.Мой первый час с лидером автоботов был наполнен разочарованием, когда я пробовал ковры, коврики, циновки и приподнятую плитку с затиркой на полу на кухне только для того, чтобы наблюдать, как Оптимус плюхается на лицо, или слушать постоянное «ЛЕВАЯ НОГА» ЗАСТРЕВАЕТСЯ, ПЕРЕЗАГРУЗИТЬ, ЧТОБЫ ВОССТАНОВИТЬ », издающиеся из динамика бота.
Что внутри Optimus Prime от Робосена: множество маленьких черных моторных коробок, покрытых панелями и стыками. Изображение: RobosenКаждый раз, когда это происходит, даже если это просто колесо, которое больше не может вращаться после того, как вы въехали в подушку, вам нужно выключить всю систему и начать заново.Простое изменение положения поврежденного сустава не помогает: если какой-либо из этих 27 двигателей отключится, чтобы защитить себя, вы прервете игру на 20 секунд, чтобы выключить и снова включить питание.
При шести фунтах Оптимус также достаточно тяжелый, чтобы я не хотел, чтобы он был рядом с детьми младшего возраста. Моему четырехлетнему нравилось смотреть и помогать мне играть, но у бота нет никакого ума, чтобы удержать его от защемления пальцев или падения, если вы с ним столкнетесь. Я даже испугался на кухне, когда бот мгновенно выключил и упал камнем , когда я слишком много раз нажимал кнопку в приложении iOS.
Пока я говорю о грубых углах, вы также должны умерить свои ожидания в отношении голосового управления: Google или Alexa это не так. В то время как Hasbro создает впечатление, что вы можете просто сказать «Привет, Оптимус Прайм» и начать выкрикивать самые разные команды, я обнаружил, что четкое изложение даже очень конкретных, четко определенных фраз в руководстве редко срабатывает, обычно вообще ничего не делая. – кроме той, которая заставляет Оптимуса преобразовывать полу и гуманоидную форму. Даже в этом случае вы должны выбрать правильный момент.
Но самая большая проблема, с которой я столкнулся, это, конечно, та, которая, кажется, навсегда лишила меня взятого мной Оптимуса Прайма. Не знаю, было ли это прошлой осенью или что-то в этом роде, но со вчерашнего вечера весь его тазобедренный сустав больше не функционирует, и у меня не было времени отправить его обратно для проверки или даже получить ответ от компании.
Надеюсь, это случайность – потому что в тот самый первый день, когда я вывел Оптимуса на свой внутренний дворик из бетонных плит и перестал полагаться на голос, я не мог перестать улыбаться этой потрясающей игрушке.
Больше, чем кажется на первый взгляд
Наблюдать, как настоящий робот Оптимус Прайм оживает, зажигает фары и задние фонари, выкатывается, встает, вспыхивает своими голубыми электрическими глазами, и явно начинает дышать. – это абсолютное путешествие. Высказывание крутых реплик, танцевальные позы и отжимания: черт возьми, да.
Пенопластовый кейс высокой плотности выглядит и прекрасно себя чувствует, как и его культовый ионный бластер и полностью полупрозрачный энергон-топор – даже если это очень странно. Робосен решил использовать звуки пулемета вместо ионных взрывов.Также есть множество полупрозрачных и хромированных деталей, и вы даже можете открыть боковые зеркала Optimus и наручные коммуникаторы.
Вид сетки
- Оптимус Прайм в режиме грузовика, с красивыми яркими светодиодными фарами и складывающимися боковыми зеркалами. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Светодиоды вокруг задних фонарей тоже! К сожалению, прицепа для буксировки нет.Фото Шона Холлистера / The Verge
- Передняя крышка откидывается, открывая цилиндрический разъем для зарядки и порт micro-USB для подключения к ПК. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Вот Оптимус встает.Фото Шона Холлистера / The Verge
- Рост фигуры 19 дюймов, а вот дополнительное оружие. Руки не открываются; они просто скользят прямо внутрь. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Через плечо вы можете увидеть часть схем внутри.Робосен говорит, что существует 60 микрочипов. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Щиколотка обеспечивает самый четкий обзор одного из 27 серводвигателей, которые приводят в действие Optimus. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Трансформация может быть грубой для кулаков, которые будут царапаться об пол, когда вы это делаете.Фото Шона Холлистера / The Verge
- То же самое и со ступнями – так они выглядят после нескольких преобразований на бетоне. Фото Шона Холлистера / The Verge
- На холостом ходу Оптимус имеет тенденцию вытирать.Серьезно, это одна из его досужих поз, которую он сделает автоматически. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Вот прилагаемый кейс для переноски с парой утопленных боковых защелок, чтобы он не раскрылся. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Внутри есть идеально подходящие колодцы для Optimus, коробка для аксессуаров, руководства, зарядное устройство и многое другое.Фото Шона Холлистера / The Verge
- В ствол ионного бластера. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Моя дочь намного выше Оптимуса, но она хотела эту фотографию.Фото Шона Холлистера / The Verge
- Она также запрограммировала Оптимуса на такую позу. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Когда эта сторона грузовика перекидывается на руку Оптимуса, на нем оказывается открывающийся наручный коммуникатор.Фото Шона Холлистера / The Verge
- Вот другой коммуникатор на запястье. Фото Шона Холлистера / The Verge
- Вы можете снять красную заслонку, она просто отрывается, но она служит для закрытия верхней части кабины, когда голова оказывается внутри.Фото Шона Холлистера / The Verge
- Нанесите оружие. Фото Шона Холлистера / The Verge
Изначально я ожидал, что новинка исчезнет через несколько минут, после того как я несколько раз трансформировался туда-сюда, выслушал дюжину фраз и погнал Оптимуса.Но после того, как я получил первое предупреждение о низком заряде батареи после почти двух часов игры (хороший результат для любой игрушки с дистанционным управлением, а тем более с 27 моторами, светом и звуком!), Я был уже готов снова зарядить ее и запрограммировать несколько новых ходов сам.
Помимо голоса, есть четыре основных способа играть с Optimus с помощью приложений iOS и Android. Во-первых, есть ограниченный прямой пульт дистанционного управления , где вы перемещаете виртуальный джойстик, чтобы двигаться или ходить, а также кнопки для преобразования, гудка, нарезки, стрельбы или запуска случайного «действия».«Здесь есть место для улучшения: виртуальный джойстик довольно неаккуратный, вождение немного резкое, и по какой-то причине Оптимус продолжал гудеть, когда я поворачивал, но это отличный способ быстро продемонстрировать диапазон движений.
Или вы можете выполнить несколько действий по команде: нанесение удара, нанесение серии ударов, произнесение наполненной жестами речи о свободе или принятие позы героя, и это лишь некоторые из них. Вы можете разблокировать больше действий, голосовых реплик и оригинальной музыки Transformers , выполнив миссий.
Миссиипроведут вас через новые позы одним из двух способов: либо чрезвычайно простая система кодирования на основе блоков, где вы перетаскиваете желаемое вращение, скорость и время для каждого сустава, который вы хотите переместить (скажем, потянув за локоть, плечо) , и запястье медленно назад на мгновение, прежде чем вы быстро поднимете кулак в воздух) – или метод, при котором вы фактически физически толкаете каждый из суставов Оптимуса в желаемое положение, чтобы создать позу, а затем выстраиваете целую последовательность этих поз, чтобы Оптимус может плавно перемещаться между ними.Затем вы можете свободно переключиться в режим создателя и самостоятельно создавать совершенно новые действия.
Вы можете «заблокировать» и «разблокировать» суставы по одному, чтобы упростить задачу, но это займет некоторое время.Программное обеспечение довольно громоздкое, и это может быть кропотливым процессом – как с точки зрения удержания всех суставов бота в вертикальном положении в нужном вам положении, так и с точки зрения проб и ошибок, которые вы будете выполнять, чтобы увидеть, какие движения Оптимус действительно может делать без опрокидывания.Я потратил 30 минут, пытаясь заставить Оптимуса встать на одну ногу, но я не совсем уверен, что это возможно, начиная с положения стоя – что программа всегда предполагает, что вы это сделаете. Фактически, нет никакого способа запрограммировать что-либо для формы грузовика Оптимуса Прайма или заставить колеса вообще крутиться в этих режимах.
И хотя мобильное приложение позволяет вам разблокировать режим USB, в котором вы можете получить доступ к внутренней флеш-памяти робота и теоретически запрограммировать свои собственные действия с более простым интерфейсом на ПК, у компании пока нет приложения, доступного для загрузки, и пока Не ответил на вопросы о том, когда можно будет приехать.Я попытался загрузить один из существующих файлов в приложение для Windows, которое позволяет программировать более раннего бота Robosen T9, но оно сразу же вылетело.
Тем не менее, как ни неприятно, что я издаю этот звук, ничто из этого не убило мой энтузиазм: до того, как мое устройство сломалось, я с нетерпением ждал возможности запрограммировать несколько танцевальных движений на этих выходных. Ну что ж.
Заключительные мысли
Я не куплю ни одного из них. Я не могу оправдать эту цену в 750 долларов, теперь, когда все знают, что «это научит моих детей программировать!» извинение не звучит.Но мне интересно, пожалею ли я об этом, точно так же, как я сожалею, что не купил «Тысячелетний сокол» Lego Ultimate Collector’s Edition за 800 долларов, когда у меня был шанс – или, возможно, появится еще лучшая версия, которая еще более верна. мультсериал 80-х, который не нужно переворачивать, прежде чем трансформируется, и, надеюсь, с инерционными датчиками, чтобы уравновесить себя.
Я бы не стал это считать, потому что сейчас мы живем в золотую эру великолепных игрушек, которые дети никогда не могли себе позволить: картинги на воздушной подушке за 2200 долларов, бластеры Nerf за 300 долларов, цифровые водные пистолеты с самовозбуждением за 160 долларов, портативные игры за 400 долларов ПК, летающие камеры и складные телефоны стоимостью более 1000 долларов и одна невероятная игрушка Star Wars за другой (Radio Flyer Landspeeder, корабль Razor Crest, шлем Бобы Фетта, винтовка Mandalorian Nerf).И Lego R2-D2 – прекрасный пример того, как эта игрушка улучшилась.
Черт возьми, у Lego уже есть целая кампания «Добро пожаловать для взрослых», в которой выделяется невероятно подробный ряд дорогих и часто вызывающих ностальгию наборов, таких как Space Shuttle Discovery за 200 долларов.
Я обнаружил, что у моего поколения по-прежнему самые лучшие игрушки, потому что они делают их для нас, взрослых.
Обновление , 16:25 по восточному времени: Hasbro, похоже, изменила целевую страницу для этого продукта с этой ссылки на эту и теперь перечисляет даты отгрузки весной 2022 года вместо декабря 2021 года.
.