Рхх что за датчик: устройство, неисправности и выбор нового

Содержание

устройство, неисправности и выбор нового

Клапан холостого хода, который многие автолюбители называют датчиком холостого хода, является одним из важных компонентов современных двигателей. Принцип его работы на словах очень прост: пропускать воздух во впускной коллектор (по сути, в обход дроссельной заслонки) и удерживать холостые обороты силового агрегата авто в заданных конструктивно пределах. Если рассмотреть особенность его работы, а также изучить основные неисправности, станет ясно, что это небольшое устройство хитрее, чем могло казаться на первых порах. Давайте разберемся.

Подробнее о конструкции и работе

Итак, регулятор холостого датчика (РХХ), он же датчик и клапан холостого хода. Работает в тандеме с электронным блоком управления авто. На вопрос о том, где находится датчик холостого хода, ответить очень просто — рядом с дроссельной заслонкой. В современных авто он зачастую размещается внутри дроссельного узла, защищенного кожухом. Само устройство состоит из таких элементов:

  1. Игла
    ;
  2. Шаговый электромотор со штоком;
  3. Пружина.

Суть работы регулятора в изменении сечения канала, по которому воздух поступает к двигателю в том случае, когда дроссельная заслонка закрыта. Как только зажигание включается, РХХ выдвигает шток и игла попадает в специальное калибровочное отверстие. Уже при запуске мотора регулятор приоткрывает проход, через который воздух может пройти дальше. В случае если охлаждающая жидкость недостаточно прогрета, регулятор подает еще больше воздуха — это позволяет двигателю работать на более высоких оборотах и, соответственно, быстрее прогреваться. Кстати, именно благодаря работе регулятора автомобиль может стартовать с места практически сразу — риска заглохнуть минимален. На сегодняшний момент регуляторы холостого хода подразделены на три типа. А именно:

  1. Соленоидный. Работает с использованием электромагнитной силы. При подаче напряжения на катушку, находящийся внутри нее сердечник втягивается, уводя за собой механически связанную заслонку и открывая канал. Работа устройства регулируется изменением частоты подачи т.н. командных сигналов. В исправно работающем регуляторе частота сигналов очень велика, а воздух подается двигателю мелкими порциями;
  2. Шаговый. В конструкции такого регулятора имеется четыре электромагнитные обмотки и кольцевой магнит. На обмотки поочередно подается напряжение, и они создают вокруг себя магнитное поле. За счет очередности поле в устройстве вращается, а вместе с ним вращается и ротор. Последний соединен с механизмом, отвечающим за отпирание и запирание воздушного канала;
  3. Роторный. По сути, это видоизмененный регулятор соленоидного типа. Управления осуществляется частотными импульсами, однако ключевым исполнительным элементом является именно ротор.

Как показала практика, регуляторы всех трех типов имеют неплохой эксплуатационный ресурс и выходят из строя по одним и тем же причинам. Схемы подключения регуляторов одинаковы для всех трех типов.

 Неисправности датчика холостого хода

К несчастью, даже современные датчики холостого хода не имеют системы самодиагностики, так что владельцу авто придется выявлять поломку по косвенным признакам. Заметим, что при поломке даже не загорится индикатор “Check Engine”. Проблема будет крыться в недостатке или, напротив, избытке кислорода, поступающего к двигателю на холостых. Это и нужно учитывать. Признаки поломки РХХ будут следующими:

  • Двигатель глохнет на холостых;
  • Обороты «плавают» на холостом ходу;
  • Двигатель глохнет сразу после того, как водитель переводит РКПП в нейтральное положение;
  • Силовой агрегат требует долгого прогрева для нормальной работы.

Как видите, симптомы практически те ж, что и при поломке датчика положения дроссельной заслонки, однако есть одно важное отличие — при его поломке загорается “

Check Engine”. Как и в случае проблем с ДПДЗ игнорирование проблемы чреваты ускоренным износом двигателя, а также практически всех элементов топливной системы. К слову, сам регулятор изнашивается быстрее, если в дроссельный узел попадают сторонние жидкости, а также редко меняется воздушный фильтр.

Проверка и ремонт

Как уже было сказано выше, в случае если дроссельный узел вашего автомобиля защищен кожухом, добраться до регулятора может быть не просто. Перед началом проверки советуем изучить этой узел, а также проверить целостность проводки. Важный момент: дальнейшая проверка регулятора не может быть произведена корректно при разряженном аккумуляторе. Если со всем этим проблем нет, то можно приступить к проверке. Существует несколько методов:

  1. Проверить сопротивление между обмотками. Между С и B, а также A и D должен быть обрыв (бесконечное сопротивление). А вот между
    A
    и B, C и D сопротивление должно составлять от 30 до 100 Ом;
  2. Проверка самодельным тестером. Сделать его можно из трансформатора переменного тока на 6V. Вооружившись таким тестером необходимо будет проверить, нормально ли ходит шток регулятора. Некоторые автолюбители просто слегка упирают палец в конец штока и пытаются понять, приходит ли шток в движении.

Сразу отметим, что в случае выхода из строя элементов «начинки» датчика менять придется все устройство — оно не является ремонтопригодным. Однако некоторые манипуляции могут решить проблему хотя бы на время. Так, например, если вы проверили регулятор вторым методом и убедились в том, что шток перестал двигаться, проделайте следующее:

  1. Расклиньте регулятор силиконовой смазкой. Если она попадет внутрь устройства, последствий не будет;
  2. Если смазывание не помогло, замочите шток в спирте и протрите ватной палочкой. Спирт может заменить и средство для чистки карбюраторов;
  3. В случае неэффективности вышеперечисленных чистящих средств воспользуйтесь WD-40. Это крайне агрессивное средство, которым стоит пользоваться в последнюю очередь.

Если чистка регулятора не дала результатов, придется покупать новое устройство. Автолюбитель может его разобрать и попытаться выявить причину поломки. В большинстве случаев регулятор перестает исправно работать в случае негодности направляющей конусной иглы (клин, истирание, деформация).

Подбор нового датчика холостого хода

С выбором нового устройства нет особых сложностей. Особых нюансов в подборе датчика в зависимости от страны сборки автомобиля тоже нет. Обращать внимание при выборе устройства стоит скорее на фирму-производителя, о чем чуть позже. Чтобы быть уверенным в том, что регулятор подойдет к вашему двигателю, при выборе необходимо руководствоваться чем-то из следующего:

  • Данными автомобиля: маркой, моделью, а также параметрами ДВС, годом выпуска;
  • Кодом имеющегося регулятора холостого хода;
  • VIN-кодом автомобиля.

Сегодня все больше автолюбителей ищут запчасти по данным своего транспортного средства. Такой метод поиска стал невероятно удобным благодаря развитию интернет-магазинов. Впрочем, в них также реализован поиск по кодам. Как и было указано выше, отдавать предпочтение стоит регуляторам от известных производителей. Например: Bosch, Valeo, Continental, VDO/Siemens. Более дешевые устройства от Era, LCC и других фирм нижнего звена имеют значительно меньший эксплуатационный ресурс, так что особого смысла в экономии нет. Стоит опасаться лишь подделок.

Как распознать поддельный регулятор холостого хода

К несчастью, современный рынок контрафактной продукции предлагает практически все, что автолюбителю может понадобиться для ремонта. В большинстве случаев распознать подделку несложно, особенно если производитель оригинальный запчастей защищает свои товары QR-кодом, голограммой или индивидуальными проверочными кодами. Вот только серьезных и хорошо заметных

защитных признаков у регуляторов холостого хода большинства производителей попросту нет. Вполне надежная проверка подлинности требует наличия оригинального регулятора, с которым и будет сравниваться купленный/запланированный к покупке. Вот что нужно сделать:

  • Проверить QR-код, защитный кода и убедиться в подлинности голограммы. Так защищают свою продукцию далеко не все фирмы;
  • Проверить упаковку. Дизайн должен быть оригинальным, полиграфия четкой, все надписи должны хорошо читаться. Обязателен логотип производителя;
  • Изучить пружину штока. В большинстве подделок пружина имеет частую навивку;
  • Изучить заклепки. Как показала практика, на поддельных регуляторах заклепки имеют крайне неряшливый вид;
  • Проверить корпус регулятора. Он должен быть выполнен качественно, без единых сколов и следов оплывшего пластика. Особое внимание уделите крепежным отверстиям;
  • Убедитесь в том, что регулятор имеет полную комплектацию. Подделки часто поставляются без резиновых и металлических колец.

К несчастью, сегодня распознать поддельный регулятор становится все сложнее. Если в прошлом подделку можно было распознать по наклейке, то теперь наклейки имеют правильную форму и даже содержать информация для проверки подлинности продукта (на неофициальных ресурсах, разумеется). Что производителе подделок действительно делают плохо, так это упаковку. Если элементы оригинальной картонной упаковки склеиваются по точкам, то упаковки с подделкой в 90% случаев имеют линии из клея (часто его количество избыточно). Правда, для такой проверки упаковку придется разорвать. Мы советуем вам быть предельно внимательными при покупке автозапчастей. Так, например, поддельная голографическая наклейка может содержать надпись… с грамматической ошибкой. Также не советуем руководствоваться одной лишь ценой. Подделка всегда стоит дешевле фирменного продукта и поначалу вызывает больший интерес у потенциального покупателя, на чем играют недобросовестные продавцы.

Вывод

Регулятор холостого хода — небольшой компонент дроссельного узла, который выполняет очень серьезную работу. Благодаря регулятору двигатель автомобиля не требуют долгого прогрева и хорошо работает на холостых оборотах. Подход к регулировке холостого хода за последние 10-15 лет серьезно изменился. Все более востребованными становятся электронные дроссельные заслонки, которые не нуждаются в регуляторе, так как с его задачами справляется сама заслонка. Такие дроссели не боятся низких температур и поломки «механики», так как ее практически нет. Что касается автомобилей с классическими дроссельными заслонками двигателей, то подобрать соответствующие им регуляторы сегодня довольно просто. Выпускать их будут еще очень долгое время.

7 неисправностей датчика холостого хода и как их починить — Статьи

Неисправности датчика холостого хода внешне схожи с возникновением сбоев в других узлах инжектора. Но вместе с тем проверить его работоспособность порой существенно легче, нежели планомерно перебирать каждый узел в поисках неисправности. К тому же проведение его диагностики не составит труда даже для слабо разбирающегося в автоэлектрике водителя.

Узнайте стоимость диагностики датчика холостого хода онлайн за 3 минуты

Не тратьте время впустую – воспользуйтесь поиском Uremont и получите предложения ближайших сервисов с конкретными ценами!

Зачем нужен датчик

ДХХ, также называемый регулятором холостого хода, является одним из элементов впускной системы инжекторного двигателя внутреннего сгорания. Его назначение кроется в стабилизации оборотов холостого хода мотора.

Для работы ДВС необходимо тщательно сбалансированная смесь горючего и воздуха — только в этом случае может быть обеспечена стабильная работа мотора с выдачей оптимальной мощности. Именно при помощи РХХ обеспечивается регулировка подачи воздуха в камеры сгорания мотора, что способствует достижению оптимального соотношения пропорций в топливной смеси. Поскольку при холостом ходе дроссельная заслонка полностью закрыта, работа мотора в этом режиме осуществляется исключительно при помощи регулятора, и в случае его неисправности отличается нестабильностью.

При одновременном включении сразу нескольких потребителей электроэнергии (кондиционер плюс свет, аудиосистема, вентилятор охлаждения) возникает высокая нагрузка на генератор, передающееся непосредственно на ДВС. Датчик холостого хода помогает стабилизировать работу мотора при резком увеличении энергопотребления. Выполняется это путём увеличения подачи воздуха в цилиндры. Аналогичным способом поддерживаются высокие обороты при прогреве мотора.

Стоит отметить, что при неисправности датчика серьёзно нарушается качество топливно-воздушной смеси, приводящее к детонации либо невозможности воспламенения топлива в цилиндрах. Это существенно снижает мощность мотора, повышает расход топлива.

Как показала практика, подобные симптомы чаще всего наблюдаются на инжекторных автомобилях ВАЗ. Поэтому рассматривать основные проблемы и пути их решения на примере авто этой марки.

Виды неисправностей датчика холостого хода

Наиболее распространённые неисправности ВАЗовского датчика холостого хода следующие:

  1. потеря контакта либо неустойчивый контакт. Основная причина этого кроется в окислении разъёма либо попадании внутрь него влаги. Часто эта неисправность возникает периодически, что затрудняет диагностику;
  2. загрязнение штока, существенно затрудняющего его ход. Обычно это связано с несвоевременной заменой воздушного фильтра;
  3. выход из строя электродвигателя штока. Является одним из симптомов повышенного напряжения в бортовой сети. Или же свидетельствует о низком качестве используемого регулятора холостого хода, что тоже не редкость;
  4. подсос воздуха в связи с разрушением уплотнительного кольца датчика;
  5. износ штока. В этом случае может возникнуть зависание штока в одном положении, его самопроизвольное движение, что негативно отражается на качестве топливной смеси.

Наиболее характерная неисправность, встречающаяся не только на автомобилях ВАЗ, но и на большей части современных иномарок — загрязнение штока. Воздушный фильтр задерживает только крупные частицы пыли, и проникающие через него микроскопические пылинки со временем откладываются на дроссельной заслонке и штоке регулятора. Несвоевременная замена фильтра, использование так называемого «нулевика» и нарушение герметичности только приближают момент выхода регулятора из строя.

В турбированных моторах ещё одной причиной неисправности является износ турбины: при этой поломке масло попадает в воздушный патрубок, где загрязняет буквально всё — дроссельную заслонку, шток регулятора, сам ресивер, воздушные каналы и пр.

Одним из важных моментов в профилактике неполадок является регулярная чистка заслонки — она не только поможет предотвратить возможные поломки регулятора, но и стабилизирует работу двигателя, его отклик на нажатие педали газа. В качестве средства для промывки рекомендуется применять стандартный очиститель карбюратора.

Важно знать, что при критическом загрязнении штока датчика создаётся повышенная нагрузка на электродвигатель, которая может привести к выходу его из строя. Также на некоторых моделях ЭБУ замечена довольна слабая защита от повышенного потребления, что становится причиной перегорания резистора блока электронного управления. Несмотря на относительно невысокую стоимость самого резистора, восстановление блока является весьма дорогостоящей процедурой, тем более что для определения этой неисправности необходимо проведение диагностики с использованием специального оборудования.

Диагностика датчика и порядок замены

Основные признаки неисправности датчика холостого хода следующие:

  • неустойчивые обороты ХХ мотора;
  • повышение или понижение оборотов без видимых причин на прогретом двигателе;
  • самопроизвольная остановка двигателя;
  • низкие обороты мотора при прогреве;
  • резкое снижение оборотов при включении энергопотребителей.

При их обнаружении необходимо приступить к процессу диагностики регулятора.

Делается это следующим образом:

  1. Автомобиль устанавливается на ровную поверхность.
  2. Откручивается 2 болта крепления регулятора, затем он вытаскивается. Все операции необходимо проводить при выключенном зажигании.
  3. Затем следует визуально осмотреть шток на наличие загрязнений, мешающих его свободному движению.
  4. Если таковых не оказалось, то можно включить зажигание и подключить датчик к разъёму — на исправном регуляторе игла заметно сдвигается.

Если под рукой есть мультиметр, то можно провести более точную диагностику. Для этого сперва необходимо замерить поступающее к датчику напряжение — для регулятора холостого хода ВАЗ 2114 оно должно составлять порядка 20 Вольт. При отсутствии напряжения необходимо проверить контракты либо блок ЭБУ, превышении или снижении номинала — состояние электрооборудования авто. Замер сопротивления обмотки на датчике должен показывать значение в пределах 53 Ом.

Замена регулятора осуществляется довольно просто:

  1. Отключается разъём.
  2. Откручиваются болты крепления.
  3. Удаляется неисправный датчик и на его место устанавливается новый.
  4. Закручиваются болты.
  5. Устанавливается контактная фишка.

Внимание!
Все работы необходимо проводить при отключённом зажигании.

После монтажа датчика необходимо выполнить его калибровку. Для этого нужно включить на 5–10 минут зажигание, запустить ДВС и дать ему поработать около минуты на холостом ходу, после чего заглушить. При повторном запуске мотора датчик уже откалибруется самостоятельно.

Следует учитывать, что восстанавливать работоспособность неисправного датчика не имеет смысла — он может повторно выйти из строя в любой момент, а стоимость новой детали, даже для иномарок, невысока.

С помощью сервиса Uremont.com вы сможете провести диагностику и отремонтировать свой автомобиль на ваших условиях. Просто создайте заявку и выберете подходящую для вас СТО. Ремонт с нами — это быстро, выгодно, надёжно.

как проверить, симптомы неисправности, где находится

Датчик холостого хода, который также принято называть регулятором, выполняет задачу по стабилизации работы двигателя на холостом ходу. Он располагается неподалеку от датчика, контролирующего положение дроссельной заслонки. Датчик является довольно надежным, и его выход из строя – это большая редкость. Тем не менее, такая проблема может возникнуть, и водитель должен знать, как проверить датчик холостого хода самостоятельно и убедиться, что проблемы в неправильной работе двигателя неподвижной машины связаны именно с его выходом из строя.

Симптомы неисправности датчика холостого хода

При выходе из строя датчика холостого хода водителя об этом оповестит лампочка Check Engine («Проверьте двигатель»). Однако если она загорелась и автомобиль имеет проблемы при работе на холостом ходу, это вовсе не значит, что неисправность однозначно связана с датчиком. Без проверки регулятора сложно точно сказать, исправен он или нет.

Можно выделить ряд признаков, которые являются «маяками», что в работе датчика холостого хода имеются проблемы:

  • Автомобиль глохнет на холостом ходу или у него «плавают» обороты;
  • Чтобы двигатель работал без сбоев, ему требуется значительное время на прогрев;
  • При переводе рычага коробки передач в нейтральное положение, двигатель глохнет.

Описанные выше проблемы возникают из-за недостатка или избытка воздуха, подаваемого в двигатель при работе на холостых оборотах. Однако не только датчик холостого хода может вызывать подобные симптомы, именно поэтому его необходимо диагностировать, перед тем как подбирать новый на замену.

Как проверить датчик холостого хода самостоятельно

Проверить самостоятельно датчик холостого хода довольно просто, и основной проблемой является его предварительный демонтаж. Первым делом следует определить, где находится датчик холостого хода. Чаще всего ориентиром при его поиске должен служить датчик положения дроссельной заслонки. Если обнаружить при осмотре двигателя регулятор холостого хода не получилось, следует обратиться к технической документации по конкретной модели автомобиля.

Когда датчик холостого хода будет снят с двигателя, можно приступать к его диагностике:

  1. Подсоедините к датчику провода;
  2. Положите на иглу регулятора палец;
  3. Попросите помощника включить зажигание двигателя;
  4. Если при старте мотора (в момент поступления на датчик напряжения) вы почувствовали, что конусная игла регулятора сдвинулась, значит, датчик исправен. Когда никаких толчков зафиксировано не было, это говорит о выходе датчика из строя.

Еще одним способом проверки датчика холостого хода является диагностика сопротивления дроссельного узла. Необходимо проверить сопротивление обмоток при помощи мультиметра. Если результат находится в диапазоне от 50 до 55 Ом, то датчик исправен.

Обратите внимание: Часто водители после проверок, приведенных выше, делают вывод, что датчик холостого хода неисправен, но это не всегда так. Нужно проверить не только сам регулятор, но и цепь подачи на него управляющих сигналов (питающую датчик). Убедитесь, что на клеммах соединительной колодки при старте зажигания напряжение находится на уровне в 12 Вольт. Если оно меньше, вероятнее всего проблема связана с разряженным аккумулятором. Когда напряжение полностью отсутствует, виновен в этом управляющий блок или проводка.

Загрязнение датчика холостого хода

Часто причиной неправильной работы регулятора холостого хода является его загрязнение. В такой ситуации можно заменить датчик (стоимость которого невелика) или очистить его. Очистка датчика холостого хода проходит в два этапа:

  1. Специальным средством (например, которое используется для очистки карбюратора) нужно смочить ватную палочку и ею очистить контакты датчика. Делать это необходимо осторожно, чтобы не повредить их;
  2. Остальные детали регулятора можно очистить механическим путем с использованием обозначенного выше средства. Смочите им, например, зубную щетку и аккуратно прочистите иглу, шток, пружину, удаляя накопившуюся грязь.

Обратите внимание: При очистке датчика холостого хода рекомендуется также почистить дроссельную заслонку.

Загрузка…

Принцип действия и признаки неисправности регулятора холостого хода ВАЗ

Регулятор холостого хода является важным устройством современного автомобиля, отвечающим за стабильную работу двигателя на минимальных оборотах. Неисправность данного устройства проявляется в плавающем числе оборотов двигателя и его частыми остановками. Своевременный контроль состояния регулятора холостого хода обеспечит Вам надежную работу автомобиля.

Для нормального функционирования автомобиля нужна слаженная работа всех его устройств, поскольку выход из строя даже какой-либо единичной детали ведет к последующей каскадной разбалансировке всей системы и может впоследствии привести к серьезной аварии.


Назначение и конструкция регулятора холостого хода ВАЗ

Неисправность регулятора холостого хода не позволит автомобилю полноценно продолжать движение. При нормальной штатной работе двигатель глохнет только после выключения зажигания водителем с помощью ключа. В случае остановки автомобиля при включенном моторе он должен продолжать работать на минимальных оборотах, или, как принято говорить, на холостом ходу. Именно регулятор холостого хода и обеспечивает стабильные обороты двигателя во время стоянки, поэтому его неисправность будет приводить к тому, что автомобиль будет глохнуть, как только будет отпускаться педаль газа.

Регулятор холостого хода располагается на дроссельной заслонке рядом с датчиком положения. Корпус регулятора имеет цилиндрическую форму с крепежным фланцем, прилегающим к телу дроссельной заслонки и фиксирующийся с помощью двух или трех винтов в зависимости от модификации. В передней части устройства расположен шток, с помощью которого и происходит регулирование работы мотора. В задней части корпуса оборудованы электрические разъемы, посредством которых электронный блок управления контролирует и руководит регулятором. Число оборотов двигателя задается электронной системой автоматически и меняется в зависимости от условий работы силового агрегата.


Принцип действия регулятора холостого хода ВАЗ

В техническую задачу регулятора холостого хода входит изменение площади сечения канала дополнительной подкачки воздуха без участия дроссельной заслонки, что приводит к изменению частоты вращения коленвала на холостом ходу. Поступательное движение регулирующей иглы достигается путем преобразования вращения якоря с помощью червячной передачи. При перекрытии канала доступ воздуха уменьшается, и обороты снижаются, при обратном движении штока происходит обратный процесс. Всего движение штока рассчитано на 250 шагов. Нулевой шаг или исходная позиция соответствует полностью выдвинутой игле и перекрытому отверстию. В зависимости от степени прогрева двигателя и его стабильной работы электронный контроллер регулирует количество шагов, обеспечивая надежную работу при любых условиях. Вручную влиять на работу регулятора холостого хода невозможно, программа управления закладывается в контроллер при производстве и может быть перепрошита только в специализированных мастерских.

Регулятор холостого хода отвечает только за объем подаваемого воздуха, предельное количество которого в дальнейшем контролирует датчик расхода воздуха, управляющий также подачей в двигатель соответствующего количества бензина.


Признаки неисправности регулятора

Регулятор ВАЗа не оборудуется системой самодиагностики, поэтому бортовой компьютер не может отследить неисправность в случае ее возникновения. Несмотря на неполадку на приборной панели не загорится предупреждающий сигнал о неисправности двигателя, поэтому аварию регулятора можно определить только по косвенным признакам.

При поломке регулятора симптомы поведения двигателя автомобиля следующие:

  • Глохнет мотор, холостые обороты не держатся;
  • Обороты двигателя «плавают», то есть, самопроизвольно увеличиваются и уменьшаются;
  • При запуске «на холодную» отсутствуют высокие обороты первичного прогревания;
  • При снятии или переключении передач на КПП двигатель глохнет.

Если при работе двигателя есть подобные симптомы и при этом не горит лампочка «CHECK ENGINE», то с большой вероятностью можно утверждать, что существует неисправность в регуляторе холостого хода.

К сожалению, без снятия самого устройства невозможно определить, насколько серьезна поломка, и обойдется ли все мелким ремонтом, чисткой регулятора или придется приобретать полностью новый механизм.

На сайте представлены образцы регуляторов холостого хода ВАЗ от нескольких как отечественных, так и иностранных производителей. Вариативность цены представленных товаров позволит Вам подобрать регулятор, идеально подходящий по соотношению цена-качество.


проверка и частые неисправности РХХ

Инжекторный двигатель, в отличие от устаревших карбюраторных аналогов, работает под управлением электронно-механической системы. При этом электронные компоненты являются основными, образуя электронную систему управления двигателем (ЭСУД).

Если просто, электронная система управления двигателем фактически является набором датчиков, которые передают свои показания на ЭБУ. В свою очередь, контроллер фиксирует полученные данные, после чего формирует управляющие сигналы и посылает команды на исполнительные механизмы.

При этом в списке основных датчиков можно выделить: датчик коленвала, датчик распредвала, температурный датчик,  датчик положения дроссельной заслонки, а также ДМРВ и датчик-регулятор холостого хода (датчик РХХ). Далее мы рассмотрим,  где находится датчик холостого хода, какие признаки его неисправности, а также как проверить датчик холостого хода.

Содержание статьи

Неисправности датчика холостого хода

Итак, датчик холостого хода (также называют регулятор холостого хода, клапан холостого хода) отвечает за работу двигателя в режиме холостого хода. Как правило, находится РХХ рядом с ДПДЗ (датчик положения дроссельной заслонки), то есть на дроссельном узле.

На практике, неисправности указанного датчика встречаются не часто, так как устройство достаточно надежное. Однако на бюджетных отечественных авто (например, датчик холостого хода ВАЗ), а также на старых иномарках неполадки и сбои в работе такого регулятора вполне возможны.

При этом водитель должен знать, какие признаки неисправности датчика холостого хода можно выделить, а также как проверить датчик холостого хода:

  1. Прежде всего, на проблемы с указанным датчиком укажет нарушение работы ДВС на холостых оборотах.  Двигатель может работать нестабильно, глохнуть, обороты могут плавать, поднимаясь и опускаясь. При этом данные признаки проявляются «на холодную» и/или «на горячую», на неподвижном авто или в движении при переходе на нейтральную передачу.
  2. Бывает и так, что не прогретый двигатель работает крайне нестабильно, однако после прогрева работа ДВС нормализуется. При этом, пока мотор не прогреется, приходится подгазовывать, или постоянно держать холостые обороты повышенными.
  3. Также на приборной панели автомобиля часто горит «чек». Если загорание данного индикатора неисправности сопровождается сбоями в работе на ХХ, тогда необходимо проверять регулятор холостого хода в первую очередь.

Сама проблема состоит в том, что по причине неисправного РХХ на холостых рабочая смесь оказывается слишком «бедной» (много воздуха и мало топлива) или наоборот обогащенной, когда топлива много, но воздуха для эффективного сгорания смеси недостаточно.

Так или иначе, причин для такой неисправности много, при этом одной из них вполне может оказаться датчик холостого хода. Само собой, указанный датчик нужно проверять.

Чистка регулятора холостого хода

Вполне очевидно, что на любом автомобиле с инжектором датчик холостого хода может выйти из строя (РХХ ВАЗ или регулятор холостого хода на иномарке). Обнаружив рассмотренные выше симптомы неисправности и признаки неполадок датчика-регулятора холостых оборотов во время работы ДВС на холостом ходу, клапан холостого хода ВАЗ или другого автомобиля нуждается в диагностике. 

При этом не следует торопиться приобретать новый датчик для замены без проверки старого. Еще раз напомним, двигатель может работать нестабильно по целому ряду причин, тогда как регулятор является только одним из возможных вариантов. Также датчик может быть исправен, но загрязнен.

  • Для начала нужно почистить датчик холостого хода, так как его загрязнение обычно приводит к серьезным сбоям. При этом место установки такое, что датчик загрязняется достаточно активно, а сам РХХ в силу особенностей конструкции отличается чувствительностью к загрязнениям.

Чистка датчика холостого хода не является сложной процедурой. Основная проблема – снятие самого регулятора. Если вы не уверены, где находится датчик холостого хода на конкретном авто, необходимо заранее изучить мануал. Как показывает практика, РХХ стоит возле датчика положения дроссельной заслонки. В свою очередь, остается только определить местоположение дроссельного узла и ДПДЗ.

На деле, достаточно карбиклинером или любым другим похожим очистителем намочить мягкую ветошь или вату, после чего аккуратно почистить контакты датчика. Далее остальные элементы регулятора также активно протираются ветошью, смоченной в очистителе. При этом чистить можно интенсивно (например, при помощи мягкой щетки), удаляя грязь с иглы, штока, пружины РХХ.

Как проверить регулятора холостого хода

Что касается диагностики, проверить датчик холостого хода своими руками относительно просто. Сняв регулятор холостого хода, необходимо подать питание на устройство. Далее, на иглу регулятора следует положить палец.

После помощник в салоне включает зажигание. В этот момент на датчик идет напряжение, конусная игла в норме должна сдвинуться с места. Если же игла не движется, это говорит о том, что на датчик не приходит питание или же само устройство неисправно.

Еще одним доступным способом проверки датчика холостого является проверка его сопротивления. Так как регулятор является шаговым электродвигателем, нужно мультиметром проверить сопротивление обмоток. Если показания составляют 50 — 55 Ом, тогда можно считать, что датчик в порядке.

Добавим, что  кроме проверок самого регулятора важно проверять и цепи питания/сигналов управления от ЭБУ. Для этого на клеммах разъема датчика во время включения зажигания должно быть напряжение 12 В. Меньшее напряжение укажет на слабый заряд АКБ или другие возможные потери по питанию.

Если же напряжения нет, тогда причиной может быть проводка или блок управления. По этой причине рекомендуется отдельное внимание уделять всем рассмотренным элементам, а не только РХХ.

Рекомендуем также прочитать статью о том, что такое датчик Холла (ДПКВ). Из этой статьи вы узнаете, как работает указанный датчик, для чего он предназначен и где используется в автомобиле, а также какие признаки и симптомы указывают на сбои в работе указанного датчика.

В качестве примера ниже рассмотрена пошаговая проверка РХХ ВАЗ 2115. Подготовив тестер, с регулятора снимается  колодка проводов, поле чего проверяется цепь питания. Для этого в режиме вольтметра подсоединяется минусовая колодка на массу, то есть на двигатель, а плюс к колодке проводов (вывод А, вывод D на колодке). Затем включается зажигание и оценивается напряжение (норма — 12 В).

Далее клеммы тестера подсоединяют к выводам A и B, после C и D, замеряя сопротивление (норма 53 Ом). После сопротивление меряется по парам A/C, B/D (норма — бесконечно большое сопротивление). Если показания отличаются, регулятор нужно чистить, ремонтировать или менять.

В любом случае, нужно снять датчик ХХ с автомобиля, подсоединить колодку и пальцем определить работоспособность иглы при подаче питания. В тот момент, когда зажигание включается, игла должна выдвигаться полностью (пальцем можно определить легкий толчок). Опять же, если толчка нет, скорее всего, регулятор неисправен.

Подведем итоги

Как видно, датчик холостого хода является важной и ответственной деталью в устройстве ЭСУД двигателя автомобиля. При этом важно понимать, что РХХ представляет собой электромеханическое решение, то есть проблемы могут возникать части электрики или механики.

При этом важно, чтобы датчик корректно работал, на него приходило питание, а также команды ЭБУ выполнялись регулятором точно и своевременно. По этой причине необходимо проверять электрические цепи, контакты и разъемы, а также качество работы самой иглы регулятора и других элементов датчика.

 

Регулятор Холостого Хода (РХХ) — Устройство, Неисправности, Проверка

Смысл назначения РХХ — регулятора холостого хода, вытекает из его названия — стабилизация оборотов двигателя на холостом ходу.

Содержание

Принцип работы и местонахождение РХХ

Вкратце, все происходит следующим образом. Когда двигатель работает на холостых, в него поступает определенный объем воздуха, который позволяет ему ровно функционировать.

ДПКВ учитывает количество оборотов, эти данные поступают на блок управления, с которого на РХХ дается команда уменьшить или увеличить подачу воздуха. Что он и делает, игнорируя прикрытую дроссельную заслонку.

Устройство РХХ: 1) клапан; 2) корпус регулятора; 3) обмотка статора; 4) ходовой винт; 5) штекерный вывод обмотки статора; 6) шариковый подшипник; 7) корпус обмотки статора; 8) ротор; 9) пружина.

Если прогреть двигатель до рабочей температуры, контроллер автоматически начинает поддерживать обороты холостого хода. Если же двигатель не нагрелся до нужного градуса, тогда сам контроллер за счет РХХ увеличит обороты, тем самым обеспечив прогрев двигателя на повышенных оборотах. Такой режим работы двигателя разрешает начать движение автомобиля сразу, без прогрева.

Где находится регулятор холостого хода? Да в корпусе дроссельной заслонки — там крепится двумя винтами. Встречаются автомобили, головки крепежных винтов на которых могут быть рассверлены или же сами винты посажены на лак, что, безусловно, может значительно усложнить замену или прочистку воздушного канала РХХ. В таких случаях крайне сложно обойтись без демонтажа корпуса дроссельной заслонки.

В настоящее время автопроизводители используют следующие типы регуляторов холостого хода:

  • соленоидный;
  • шаговый;
  • роторный.

Рассмотрим каждый из перечисленных типов более детально.

Соленоидный регулятор холостого хода работает, используя электромагнитную силу. Так, когда на его катушку подается напряжение, сердечник втягивается, а механически связанная с ним заслонка поднимается, открывая тем самым воздушный канал. Когда напряжение пропадает (то есть, соленоид отключается), заслонка возвращается на свое место, перекрывая канал.

Регулировка работы соленоидного РХХ выполняется путем изменения частоты подачи командных сигналов на исполнительный орган. Для того чтобы пропустить через себя точно отмеренное количество воздуха, на рабочий орган подаются сигналы большой частоты. Это позволяет подавать воздух небольшими порциями.

Шаговый регулятор холостого хода имеет в своей конструкции кольцевой магнит, а также четыре электромагнитные обмотки. На них поочередно подается напряжение, благодаря чему создается вращающееся магнитное поле, заставляющее вращаться управляющий ротор. Он соединен с исполняющим механизмом, который и запирает или отпирает воздушный канал.

Что касается роторных регуляторов холостого хода, то они управляются с использованием частотных импульсов. Алгоритм работы схож с соленоидным типом, однако вместо соленоида в данном случае используется именно ротор.

Неисправности регулятора холостого хода

Как и любая другая деталь, РХХ не застрахован от поломок. При этом признаки выхода из строя во многом сходны с теми, которые возникают при проблемах с датчиком положения дроссельной заслонки. Только в отличии от ДПДЗ, уведомление об ошибке (чек энджин) — не появится, поскольку регулятор ХХ — устройство исполнительное.

О неисправности РХХ можно судить по таким признакам:

Обрыв электропроводки на РХХ

  1. Неустойчивость оборотов двигателя на холостом ходу, в некоторых случаях отключение двигателя (если не поддерживать обороты с помощью педали акселератора).
  2. Снижение или повышение оборотов без причины.
  3. Полная остановка двигателя в момент включении передач или при трогании машины с места.
  4. При холодном запуске двигатель работает не на повышенных оборотах.
  5. Падение оборотов двигателя на холостом ходу при включении фар или печки.

Далее рассмотрим причины неисправности регулятора холостого хода. Их всего две:

  • естественный износ направляющей иглы регулятора;
  • обрыв электрических контактов внутри корпуса регулятора.

Как проверить регулятор холостого хода

Исходя из этих симптомов, можно сделать вывод, что регулятор холостого хода нуждается в проверке. Существует несколько методов.

Проверка мультиметром

Несколько способов проверить РХХ

Самый известный способ. Сначала надо выключить зажигание и отсоединить фишку жгута от регулятора. Затем мультиметром померить сопротивление обмоток. Если между С и В, А и D показывает обрыв цепи, не стоит волноваться, так и должно быть. А вот между А и В или С и D сопротивление должно находится в пределах 40-80 Ом.

Проверка самодельным тестером

На впрысковых авто от проверки мультиметром мало толку. Зачастую поломка РХХ кроется в том, что регулятор заедет в открытом или закрытом состоянии.

Если вышло так, тогда подойдет и самодельный тестер, который можно смастерить своими руками из трансформатора переменного тока на 6В (подойдет от обычной зарядки для мобильного телефона). Играя выключателями, следует проверить ход штока регулятора холостого хода. При исправном штоке лампочка будет еле светиться, а яркий свет говорит о том, что шток где-то заедает.

Визуальный осмотр

Самая простая и, пожалуй, первоочередная диагностика — визуальный осмотр. Он проводится после демонтажа узла из посадочного места. При визуальном осмотре можно выявить дефекты корпуса, износ иглы или другие, видимые глазу, неисправности. Однако если в процессе такой проверки вы выявили повреждение останавливаться лишь на этом этапе нельзя. Необходимо продолжить проверку для выявления возможных причин поломки.

Если в случае выполнения визуальной проверки вы обнаружили значительное загрязнение корпуса или внутреннего объема регулятора, то рекомендуем вам выполнить его очистку. Причем независимо от того, находится ли РХХ в исправном или неисправном состоянии.

РХХ и дроссельная заслонка

Снятие/замена РХХ

Рассмотрим детальнее процесс демонтажа и замены регулятора холостого хода. Стоит сразу отметить, что на разных автомобилях процесс может отличаться в некоторых деталях, однако в целом же алгоритм будет состоять из следующих этапов:

  1. Все работы необходимо выполнять при выключенном двигателе. Также желательно отсоединить минусовую клемму от аккумуляторной батареи.
  2. Отсоединить разъем (фишку) контакта, идущего к регулятору.
  3. Открутить монтажные болты, с помощью которых крепится корпус регулятора. При этом следите, чтобы открученные болты не упали в двигательный отсек.
  4. Извлечь непосредственно регулятор из посадочного места.

Установка нового регулятора выполняется в обратной последовательности. Однако перед тем как выполнять монтаж, необходимо смазать уплотнительное кольцо фланца моторным маслом. Марка в данном случае неважна, главное, чтобы оно было неагрессивным по отношению к резине. Также проверьте расстояние от фланца до крайней точки конусной иглы. Оно должно составлять 23 мм. Такой зазор нужен для того, чтобы при монтаже РХХ его конусная игла не смогла упереться в седло на корпусе дроссельной заслонки. Значение зазора можно регулировать с помощью специального мультитестера или формирователя управляющих импульсов.

Как не попасться на подделку при выборе РХХ

Если проверка показала поломку регулятора, стоит быть готовым к его замене, о которой было упомянуто чуть выше. Если говорить о РХХ на ВАЗ, то по качеству и надежности выделяются регуляторы холостого хода ОМЕГА и КЗТА (Калуга). Разумеется, речь идет об оригинальных деталях, а не подделках.

Выявить поддельный РХХ можно уже по коробке, в которую он упакован. Дешевая упаковка, странный шрифт, плохая, размазанная печать — все это указывает на подделку.

Сама поддельная деталь тоже имеет изъяны. Как правило, это люфт направляющей втулки и самой шляпки. Со временем люфт только увеличивается, что негативно сказывает на работе РХХ. Кроме этого на корпусе регулятора может быть зазор, из-за которого появится подсос воздуха. Не исключена и плохая припайка контактов.

Уберечься от подделки можно и с помощью самого производителя, который применяет меры защиты. Это может быть уникальный код запчасти, который можно сверить по СМС или на сайте.

Спрашивайте в комментариях. Ответим обязательно!

Какие датчики влияют на работу Рхх?

Как проявляется неисправность датчика холостого хода?

Основные признаки неисправности датчика холостого хода следующие: неустойчивые обороты ХХ мотора; … низкие обороты мотора при прогреве; резкое снижение оборотов при включении энергопотребителей.

Для чего служит регулятор холостого хода?

Регулятор холостого хода — устройство, которое необходимо системе, для того, что бы стабилизировались обороты двигателя на холостом ходу. В процессе работы двигателя на холостом ходу, из — за изменений в дополнительном канале подачи воздуха в обход закрытой дроссельной заслонки.

Какие датчики влияют на холостой ход?

Для определения режима холостого хода используется датчик положения дроссельной заслонки (ДПДЗ). Если он показывает, что дроссельная заслонка закрыта, то система управления двигателем переходит в режим поддержания оборотов холостого хода.

Как работает регулятор холостого хода?

Соленоидный регулятор холостого хода работает, используя электромагнитную силу. Так, когда на его катушку подается напряжение, сердечник втягивается, а механически связанная с ним заслонка поднимается, открывая тем самым воздушный канал.

Можно ли ездить без датчика холостого хода?

можно конечно,только на морозе надо будет немного газовать чтоб машина прогрелась,а то заглохнет.

Как влияет Датчик холостого хода на запуск двигателя?

Следующий индикатор, который непосредственно влияет на нормальный запуск движка — датчик регулятора холостого хода. Он определяет, какое количество топливно-воздушной смеси необходимо для нормальной работы мотора на холостом ходу и во время пуска мотора.

Как проверить датчик холостого хода на карбюраторе?

Как проверить датчик холостого хода самостоятельно

  1. Подсоедините к датчику провода;
  2. Положите на иглу регулятора палец;
  3. Попросите помощника включить зажигание двигателя;
  4. Если при старте мотора (в момент поступления на датчик напряжения) вы почувствовали, что конусная игла регулятора сдвинулась, значит, датчик исправен.

Как работает рхх ваз 2114?

Находящийся на РХХ шток при включении водителем зажигания автомобиля выдвигается на всю свою длину, а затем упирается в калибровочное специальное отверстие, которое располагается в дроссельном патрубке. После того, как регулятор отметит определенное число шагов, он возвращает в начальное положение клапан.

Куда вставляется регулятор холостого хода?

РХХ монтируется в специальном канале (обходном, байпасном), расположенном в обход дроссельной заслонки, а его клапанный узел управляет проходом этого канала (регулирует его диаметр от полного закрытия до полного открытия) — именно так и осуществляется регулировка подачи воздуха в ресивер и далее в цилиндры.

Какие датчики влияют на работу двигателя?

Датчики температуры и давления воздуха во впускном коллекторе, расходомер, датчики положения и закрытия дроссельной заслонки — это лишь некоторые из тех датчиков, которые влияют на работу двигателя. В текущих конструкциях правильная работа двигателя зависит от показаний к его использованию.

Почему плавают обороты двигателя на холостом ходу?

Плавающие обороты на холостом ходу наиболее часто проявляются на инжекторных двигателях. Связано это с особенностью регулирования работы системы холостого хода электронным блоком управления двигателя (ЭБУ). … Вторая причина плавания оборотов на холостом ходу – выход из строя регулятора холостого хода (РХХ).

Почему обороты двигателя то поднимаются то падают?

Плавающие обороты инжекторного двигателя

При постороннем подсосе воздуха датчик массового расхода воздуха дает неправильные данные в ЭБУ, который то добавляет, то уменьшает количество топлива, чтобы выровнять соотношение смеси. Обороты, соответственно, то падают, то поднимаются.

Что такое Рхх в машине?

Клапан холостого хода (КХХ) — деталь двигателя внутреннего сгорания в современных автомобилях. Неправильное название — «датчик холостого хода».

Как проверить мультиметром регулятор холостого хода?

Берём вольтметр и подсоединяем минусовую колодку на массу (на двигатель), плюс подсоединяем к колодке проводов на вывод А и на вывод D (выводы обозначены на колодке) Включаем зажигание и смотрим на показания тестера: напряжение должно быть не менее 12 вольт. Если оно меньше, вероятно разряжен аккумулятор.

Персональный монитор RKI Instruments GX-3R Pro — без 4 датчиков газа — без дополнительного датчика токсичных газов — только блок щелочных батарей


72-PXX-A Персональный монитор GX-3R Pro — без 4 датчиков газа — без дополнительного датчика токсичных газов — щелочной Аккумуляторный блок Только от RKI Instruments

GX-3R Pro — это самый маленький в мире газоанализатор на 5 газов, который весит всего 4,58 унции и умещается на ладони (2,9″ Ш x 2,6″ В x 1,06″ Г). Он одновременно контролирует и отображает различные газы 5. В дополнение к мониторингу стандартных газов в замкнутом пространстве, LEL, O 2 , CO и H 2 S, GX-3R Pro имеет 5-й канал, куда вы можете добавить инфракрасные датчики или датчики токсичных газов.Два из четырех слотов для датчиков имеют сменные датчики, обеспечивающие гибкие конфигурации, которые можно легко заменить в полевых условиях.

GX-3R Pro оснащен беспроводной связью Bluetooth, сигнализацией падения человека, возможностью выбора щелочного или перезаряжаемого источника питания и 3-летней гарантией. Литий-ионный аккумулятор проработает 25 часов и полностью зарядится за 3 часа.

GX-3R Pro использует связь Bluetooth для прямого отображения показаний газа с прибора на телефонное приложение, которое доступно бесплатно на телефонах iOS или Android.Автоматические уведомления можно запрограммировать на отправку текстовых сообщений или сообщений электронной почты при возникновении тревожного события с GX-3R Pro.

Инспекторы по технике безопасности оценят индикатор несоответствия. Прибор мигает тремя светодиодами каждые 30 секунд при следующих условиях: если прибор не прошел функциональное испытание, или если требуется калибровка, или если имело место событие газовой тревоги. 3 светодиодных индикатора будут продолжать мигать каждые 30 секунд до тех пор, пока не будет устранено условие несоответствия.30-секундный интервал регулируется.

Характеристики

  • Самый маленький и легкий 5 газоанализаторов: 2,9″ Ш x 2,6″ В x 1,06″ Г, 4,58 унции
  • Одновременное обнаружение 5 газов: LEL, O 2 , H 2 S, CO и другие дополнительные датчики; H 2 Доступен датчик CO с компенсацией
  • Простое управление двумя кнопками
  • Связь Bluetooth с приложением iOS и Android
  • Индикатор несоответствия
  • 3 настраиваемых пользователем уровня тревоги
  • Тревога паники — коснитесь прибора дважды
  • Сигнал тревоги «Человек на месте»
  • Ударопрочный корпус
  • Большой полноточечный дисплей с автоматической подсветкой и автоматическим поворотом
  • Скрытый режим для правоохранительных органов
  • Сменные датчики и фильтры
  • Водо- и пыленепроницаемое исполнение, IP66/68
  • 3 года гарантии

Приложения

  • Персональный мониторинг
  • Закрытые помещения
  • Нефтеперерабатывающие/нефтехимические заводы
  • Коммунальные услуги
  • Нефть и газ
  • Вода/сточные воды
  • Пожарные службы
  • Строительство

* Обратите внимание, что мы можем поставлять продукты RKI только клиентам в Соединенных Штатах

Бесконечно большие датчики со случайным подключением не могут предсказать свои входные данные, если они не близки к детерминированным

Abstract

Создание прогностических датчиков имеет первостепенное значение в науке.Можем ли мы сделать случайно подключенный датчик «достаточно хорошим» для предсказания его входных данных, просто увеличив его размеры? Мы показываем, что бесконечно большие беспорядочно подключенные датчики неспецифичны для своих входных данных и, следовательно, не могут предсказывать будущие входные данные, если только они не близки к детерминированным. Почти детерминированные датчики со случайным подключением могут захватывать ~ 10% прогностической информации своих входов для «типичных» сред.

Образец цитирования: Marzen S (2018) Бесконечно большие беспорядочно подключенные датчики не могут предсказать свои входные данные, если они не близки к детерминированным.ПЛОС ОДИН 13(8): е0202333. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333

Редактор: Брайан С. Дэниелс, Университет штата Аризона и институт Санта-Фе, США

Поступила в редакцию: 7 марта 2018 г.; Принято: 1 августа 2018 г .; Опубликовано: 29 августа 2018 г.

Copyright: © 2018 Сара Марцен. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все данные доступны через protocols.io по адресу dx.doi.org/10.17504/protocols.io.p3kdqkw.

Финансирование: Автор был профинансирован MIT Physics of Living Systems Fellowship. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Автор заявил об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Считается, что предсказание имеет фундаментальное значение для функционирования организма, т.е.г. см. ссылку [1] и ссылки в нем. Лучше предсказывая окружающий мир, организмы могут лучше выбирать действия, которые максимизируют полученную ими награду. С другой стороны, предсказание будущего временного ряда из его прошлого движет большей частью науки, например. осознание того, что можно предсказать будущие положения частиц по некоторым параметрам (таким как массы и заряды частиц), а также текущим положениям и скоростям частиц.

Итак, как следует строить предсказательные модели временных рядов? Один из распространенных приемов состоит в том, чтобы передать данные, которые мы хотим предсказать, в рекуррентную сеть, состояние которой может содержать достаточно памяти о прошлом, чтобы можно было предсказывать будущее.Иногда эти сети обучаются так, чтобы параметры, определяющие динамику сети, давали оптимальные прогнозы входных временных рядов, например. как в исх. [2] и ссылки в нем. Однако большую пользу принесло использование случайно соединенных сетей (или резервуаров) [3–6], где просто тренируется считывание сети. Такие сети могут иметь почти максимальную предсказательную силу, если сети достаточно велики [7]. Такой вывод может также означать, что, возможно, эволюции не нужно так усердно работать, чтобы построить прогностические сети (или датчики) в организмах; скорее, случайное подключение больших биологических датчиков может привести к достаточно хорошей прогностической эффективности.

Здесь мы определяем ключевое свойство сенсора, без которого сенсор имеет небольшую предсказательную силу: детерминизм. Детерминизм означает, что текущее состояние датчика и текущее состояние ввода однозначно определяют будущее состояние датчика. Чтобы было ясно, датчики, изученные в работах. [3, 4, 6] являются детерминированными до тех пор, пока нет добавленного шума, поэтому влияние недетерминизма на прогностические возможности рекуррентных сетей/резервуаров до некоторой степени не изучено. Интересно, что мы обнаружили, что пагубные последствия недетерминизма усугубляются, а не смягчаются большим размером датчика, когда датчик имеет повторяющиеся соединения.

Мы находим численные и аналитические доказательства того, что недетерминизм сильно ограничивает способность (рекуррентного) случайно подключенного датчика предсказывать свои входные данные из-за слабого закона больших чисел. Для некоторых недетерминированных датчиков со случайным подключением существует конечный оптимальный размер датчика, при котором прогностическая способность максимальна. Этот оптимальный размер датчика, по-видимому, уравновешивает большую прогностическую способность больших датчиков с тенденцией к неспецифичности входных данных, требуемых слабым законом больших чисел.

Когда соединения датчиков почти детерминированы, более крупные датчики в среднем более предсказуемы. Большие, детерминированные датчики со случайным подключением могут собирать около 10% всей возможной прогностической информации. Это сравнимо с примерно 20% прогностической информации, полученной датчиками, веса которых были (локально) оптимизированы с помощью алгоритма BFGS.

Настройка

Во-первых, мы обсудим модель среды, которая дается выходом однофилярной скрытой марковской модели.Затем мы обсуждаем модель датчика, уточняя обозначения для динамики условно марковского дискретнозначного датчика. Наконец, мы опишем показатели производительности сенсора: память; и полученная прогностическая информация.

В дальнейшем мы будем характеризовать временные ряды и отношения между ними через энтропию и взаимную информацию. Энтропия случайной величины X с реализациями x и распределением вероятностей Pr ( X = x ) определяется выражением (1) в то время как взаимная или общая информация между случайной величиной X и случайной величиной Y с реализациями x и y соответственно и совместным распределением вероятностей Pr ( X = x , = y ) определяется выражением (2) Энтропию можно рассматривать как меру неопределенности случайной величины.Максимально неопределенные случайные величины имеют равномерное распределение по значениям, и это максимизирует энтропию; минимально неопределенные случайные величины поддерживаются отдельно, и это минимизирует энтропию. Взаимную информацию можно рассматривать как меру нелинейной зависимости двух случайных величин. Из тождества I [ X ; Y ] = H [ X ] − H [ X | Y ], взаимная информация — это уменьшение неопределенности в отношении случайной величины X , которое происходит благодаря знанию потенциально связанной случайной величины Y .Оперативный смысл энтропии и взаимной информации вытекает из теорем Шеннона о кодировании источника и кодировании зашумленного канала [8, 9].

Модель среды

Чтобы проверить прогностические способности датчиков, мы хотим построить немарковскую среду, которая хотя бы в некоторой степени предсказуема. Немарковская природа окружающей среды заставит прогностический датчик запоминать все более и более продолжительное прошлое, а предсказуемость входных данных гарантирует, что запоминание «правильных» сведений о прошлом окружающей среды приводит к измеримым прогностическим преимуществам.В идеале также было бы сложно вывести правильные прогностические функции, так что среда создает проблемы для датчиков, которые хотят предсказывать свои входные данные. Среды, порожденные случайными минимальными унифилярными Скрытыми марковскими моделями (или ϵ Ms [10]), как указано ниже, оказываются удовлетворяющими всем этим требованиям.

Мы рассматриваем случайно сгенерированные бинарно-алфавитные среды, то есть среды, сгенерированные случайно нарисованной однофилярной скрытой марковской моделью. Здесь — случайная величина для скрытого состояния в момент времени t , а X t — случайная величина для наблюдаемого символа в момент времени t .Скрытая марковская модель дискретного времени с краевым излучением задается набором внутренних «скрытых» состояний σ S , набором возможных наблюдаемых и помеченной динамикой перехода . Для целей настоящей статьи . Когда S счетно, мы можем представить помеченную динамику перехода набором помеченных матриц перехода T ( x ) с элементами (3) Унифилярная скрытая марковская модель — это модель с единственной поддержкой, т. е. модель, для которой текущее состояние и испускаемый символ однозначно определяют следующее состояние.Это версия детерминизма, в которой следующее состояние определяется однозначно, но следующий символ не определяется однозначно.

Для случайной генерации сред мы случайным образом генерируем помеченные матрицы перехода T ( x ) следующим образом. В каждом скрытом состоянии σ мы выбираем (вероятность испускания 0) равномерно случайным образом из единичного интервала; это указывает для процессов с двоичным алфавитом (вероятность выдачи 1). Затем мы случайным образом выбираем состояние, в которое человек переходит, увидев 0, и состояние, в которое человек переходит, увидев 1.Тот факт, что существует только одно состояние, в которое человек переходит, увидев 0 или 1, подразумевает унифилярность результирующей Скрытой марковской модели. Состояния минимальной однофилярной Скрытой марковской модели называются каузальными состояниями [10].

Мы хотим понять, сколько памяти требуется для максимально точного прогнозирования выходных данных этих скрытых марковских моделей, а также их предсказуемость. Обозначим прошлые экологические воздействия, …, X t −2 , X t −1 , X 7

4 5 t

4Требуемая память характеризуется статистической сложностью [10], а предсказуемость характеризуется общей скоростью корреляции [11], также известной как частное значение предиктивной информации [12, 13].

По мере роста базовой модели вероятность ρ μ , по-видимому, стремится к ∼ 0,2 нат. Эти однофилярные скрытые марковские модели порождают марковские процессы бесконечного порядка, то есть процессы, для которых следующий символ в некоторой степени зависит от всех предыдущих символов.Однако процесс, технически являющийся марковским бесконечного порядка, все же может быть приближенно марковским [14]. Датчик, который точно запоминает текущий наблюдаемый символ и ничего больше (марковская модель), будет фиксировать прогностическую информацию I [ X t ; X т +1 ]. Типичное значение I [ X t ; X t +1 ] для этих сред равно 0.002 нац, когда среда имеет размер | С | = 30, поэтому типичное значение I [ X t ; X t +1 ]/ ρ μ для этих сред составляет 0,01. Другими словами, эти среды имеют тенденцию быть строго немарковскими. И, наконец, статистическая сложность C μ этих сред, как правило, составляет от 2 до 3 натов, что указывает на то, что эти среды создают проблемы для датчиков.

Модель датчика

Исправить реализацию среды, x 1 , x 2 , …. Пусть R t — случайная величина, обозначающая состояние датчика в момент времени t . Мы рассматриваем условно марковские датчики с конечным числом состояний и с пространством состояний s , вероятность которых эволюционирует согласно закону (4) который мы представляем в матрично-векторной нотации как (5) Учитывая его связь с условным распределением вероятностей, M ( x t ) является матрицей перехода, сумма столбцов которой должна равняться 1.См. рис. 1, на котором стрелки между состояниями датчика указывают вероятности перехода, а стрелка от входа к состоянию датчика указывает на зависимость вероятностей перехода от входа.

Рис. 1. Модель датчика.

Вход здесь двоичный — 0 или 1 — и состояния датчика составляют набор { A , B , C , D , E , F , 901 Различные входные данные окружающей среды вызывают разные вероятности перехода между состояниями датчика.Эти вероятности перехода могут быть большими (жирные стрелки) или маленькими (тонкие стрелки). Показанный здесь датчик является почти детерминированным при вводе 0, поскольку каждое состояние датчика переходит только в одно или два других состояния датчика.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g001

Текущее состояние датчика зависит как от предыдущего символа окружающей среды, так и от предыдущего состояния датчика, и рекурсия приводит к текущему состоянию датчика в зависимости от произвольно длинного прошлое.По своей конструкции датчик понимает будущее среды только через прошлое среды. Другими словами, имеет место соотношение Маркова [9], означающее, что .

Показатели датчика: память и прогнозная информация

Мы определяем память I mem как (6) что представляет собой достижимую минимальную стоимость кодирования прошлого, то есть минимальное количество места, необходимое для записи информации об упомянутом прошлом, чтобы сохранить информацию о будущем [15].В терминах стационарного распределения вероятностей по входным каузальным состояниям и сенсорным состояниям p ss ( r , σ ) мы имеем (7) Где P SS ( R ) = Σ Σ P P SS ( R , σ ) и P SS ( Σ ) = ∑ r p сс ( r , σ ).Память I MEM составляет 0, когда P SS ( R , Σ ) = P SS ( R ) P ss ( σ ) – то есть, когда датчик неспецифичен в отношении прогностических характеристик своего входа. Обратите внимание, что из стандартного тождества теории информации I [ X ; Y ] ≤ H [ X ], что (8) и, таким образом, память ограничена статистической сложностью, которая вычисляется из p ss ( σ ).

Мы определяем мгновенную прогностическую информацию (которую мы для краткости называем прогностической информацией) I пред как (9) Эта прогностическая информация соответствует (при некоторых предположениях) увеличению ожидаемой логарифмической скорости роста популяции, размножающейся бесполым путем, достижимой с данной памятью, и всегда является верхней границей увеличения ожидаемой логарифмической скорости роста, достижимой с данной памятью [16]. . С точки зрения стационарного распределения p ss ( r , x ) по состояниям датчика и будущим входам, мы имеем (10) Раньше причинность давала нам ; а поскольку скрытые состояния однофилярной Скрытой марковской модели являются минимальной достаточной статистикой предсказания [10], мы также имеем .Вместе это дает , и поэтому неравенство обработки данных [9] показывает (11) То есть полученная прогностическая информация всегда меньше памяти. Другое применение неравенства обработки данных показывает (12) Таким образом, общая скорость корреляции является достижимой верхней границей прогностической информации. Для достижения этой верхней границы необходимо, чтобы сенсорные состояния однозначно определяли все причинные состояния σ .

Мы также определяем, по причинам, которые станут очевидными позже, (13) Это мера отклонения между распределением стационарного состояния по сенсорным состояниям и входными каузальными состояниями, p ss ( r , σ ), от распределения по сенсорным состояниям и входным каузальным состояниям, которые были сенсор неспецифичен для своего входа и , если каждое состояние сенсора равновероятно.Если датчик неспецифичен для своего входа, но если распределение по состояниям датчика неравномерно, то значение будет ненулевым. Как обсуждалось в разделе B в файле S1, (14) В результате, если мы можем утверждать, что стремится к 0, мы также будем утверждать, что I mem и, таким образом, I pred стремятся к 0.

Методы

Мы хотим рассчитать вышеупомянутые показатели датчика. Может симулировать последовательности Σ T , R T , и x T +1 с помощью T ( x ) , м ( x ) для случайного выбора будущего датчика и экологические состояния, а затем подсчитать количество вхождений конкретной комбинации Σ T , R T , x т +1 .В случае большого пространства состояний сенсора в идеале было бы использовать оценщик энтропии, такой как оценщик энтропии NSB [17], для вычисления прогностической информации, чтобы избежать непомерно длинных симуляций.

Однако мы придерживаемся другого подхода, который ведет к более простому расчету метрик датчика и к аргументам правдоподобия, которые подчеркивают общность наших результатов. Чтобы вычислить I mem , мы хотим найти p ( r t , σ 910Для расчета мгновенной прогностической информации I PRET , мы хотим найти P ( R T , x T +1 ). Мы можем получить последнее распределение вероятностей, P ( R T , x T +1 ), из прежнего распределения вероятностей, P ( R T , σ t ), используя цепь Маркова: (15) (16) Чтобы найти p ( r t , σ t ), мы можем составить уравнение Чепмена-Колмогорова: (17) (18) (19) (20) Уравнение 20 определяет вектор с | Р || С | элементы и соответствующую матрицу переходов.Нормализованный эгистент EigenValue 1 соответствует желаемому P SS ( R , σ ), а затем можно рассчитать мгновенную прогнозную информацию напрямую от P ( R T , x t +1 ) через (21) Это служит альтернативой для расчета P SS ( R , σ ), и, следовательно, I MEM и I и I PRET , через симуляцию.

Results

Есть два параметра, с которыми можно играть при проектировании наших беспорядочно соединенных датчиков: размер датчика, определяемый количеством состояний датчика N ; и метод, с помощью которого связи между состояниями датчиков генерируются случайным образом.

Использование датчика размера N соответствует кластеризации прошлых событий в N кластеров: входное прошлое приводит к состоянию датчика r с вероятностью . Когда датчик не является детерминированным, эти кластеры представляют собой мягких кластера , то есть прошлые события назначаются кластерам вероятностно.Когда соединения датчиков ближе к детерминированным, эти кластеры «затвердевают». Затем из раздела A в файле S1 мы ожидаем, что память и прогностическая информация, получаемая датчиками, будут увеличиваться (но насыщаться) с увеличением размера датчика и усилением детерминизма.

Другими словами, спецификация датчика со случайным подключением соответствует случайной мягкой кластеризации прошлого в прогностические признаки, хотя отображение спецификации датчика на кластеризацию прошлого нетривиально. Несмотря на наличие такого отображения, спецификация сенсора имеет одно важное преимущество перед спецификацией вероятностной кластеризации прошлого: это конечное описание потенциально сложной кластеризации.Более конкретно, более экономично указывать оптимальный предиктор ( х M [10]) с помощью переходов состояний, зависящих от входных данных, M ( x ) , вместо заданного условного распределения вероятностей скрытых состояний входные истории, .

Во-первых, мы рассматриваем полностью недетерминированные датчики со случайным подключением, для которых столбцы M ( x ) независимы и одинаково распределены (i.i.d) из распределения Дирихле с параметром концентрации .Начнем со странного числового факта. По мере того как такие датчики увеличиваются в размерах, когда α достаточно велики, как память, так и прогностическая информация имеют тенденцию к уменьшению. См. рис. 2. На самом деле, по мере роста N p ( r | σ ) имеет тенденцию к увеличению, то есть датчик становится неспецифическим для своего входа. Другими словами, способность датчика запоминать свои входные данные увеличивается по мере увеличения размера датчика, но эта способность вообще не используется полностью подключенными датчиками со случайным подключением.

Рис. 2. Большие, полностью недетерминированные датчики со случайным подключением неспецифичны для своих входных данных.

Как описано в основном тексте, параметр концентрации α управляет распределением, из которого получаются вероятности перехода в датчике. Мы показываем 〈 I mem 〉 (синий) и 〈 I pred 〉 (красный) для трех значений α – 1,3 . Оба количества информации уменьшаются с разной скоростью с N и α : примерно 0.1/ αn для < I MEM >, и примерно 0,01 / ( αn ) 2 для < I PRE на >. Соответствующие линии в черных штрихах нарисованы для направления взгляда. Окружающая среда имеет общую скорость корреляции ρ μ = 0,198 нат и статистическую сложность C μ = 2,205 нат, поэтому общая память и прогностическая информация, захваченная датчиком, составляет максимально три порядка. чем общая возможная память и полученная прогностическая информация.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g002

Мы приводим аргумент правдоподобия этой неспецифичности, который сводится к утверждению о собственном векторе собственного значения 1 матрицы перехода между наборами причинных состояний и состояния датчика ( σ , r ) с элементами, как описано в методах. Этот аргумент обобщен и расширен в разделе B файла S1. Существует единственный собственный вектор с собственным значением 1 для этих матриц перехода по теореме Перрона-Фробениуса.Мы будем утверждать, что этот собственник дан в большом пределе N , откуда P SS ( Σ ) = EIG 1 x T ( x ) ) σ . Если , то Чтобы понять, правдоподобно это или нет, сосредоточимся на упрощении правой части этого уравнения. Напомним, что распределение Дирихле, в котором вектор параметра концентрации принимает форму, может быть сгенерировано путем рисования реализаций идентичных и независимо распределенных (т.i.d.) Гамма-случайные величины и нормирование их суммой. Следовательно, мы можем написать, где были нарисованы i.i.d. из распределения с функцией плотности вероятности . Затем сумма представляет собой отношение двух примерно независимых гамма-распределений, оба с параметром формы и масштабом 1. Отношение двух таких гамма-распределений достигает максимума, равного 1, для больших . Таким образом, стремится к 1, что означает, что по желанию, используя . Другими словами, когда ≫ 1, кажется разумным предположением для стационарного распределения p ss ( r | σ ).Это, в свою очередь, предлагает, что I MEM имеет тенденцию к 0 с вероятностью 1, что бы дать I PRE → 0 от 0 ≤ I PRES I память . Дополнительный аргумент, приведенный в разделе B в файле S1, предполагает, что это , хотя мы подчеркиваем, что это аргумент правдоподобия, а не набросок доказательства.

Другими словами, бесконечно большие полносвязные беспорядочно подключенные датчики неспецифичны для своих входов, независимо от входных данных .Это справедливо даже в том случае, когда параметр концентрации, определяющий стохастичность датчика, зависит от входных данных и состояния, поскольку расширение аргумента правдоподобия, приведенного выше, справедливо, как подробно описано в разделе B в файле S1. Числовые данные см. на рис. 3.

Рис. 3. Большие недетерминированные датчики со случайным подключением неспецифичны для своих входных данных, даже если стохастичность зависит от входных данных и состояния.

Как описано в основном тексте, параметр концентрации описывает случайное подключение датчиков.Здесь α ( x , r ) равномерно случайным образом рисуется в интервале [0, 10] для каждого x . Как средняя память, так и средняя прогностическая информация уменьшаются с размером сенсора N . Окружающая среда снова имеет | С | = 30, но с ρ μ = 0,19 нац и C μ = 3,1 нац. 50% доверительные интервалы в памяти и прогностической информации уменьшаются с увеличением размера сенсора N , подразумевая, что более крупные сенсоры с большей вероятностью будут неспецифическими для их входных данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g003

В более общем плане мы обнаруживаем, что память и прогностическая информация, получаемая случайными датчиками, управляются двумя тенденциями. Обе тенденции могут быть описаны с точки зрения их влияния на кластеры, которые описывают, как конкретно можно определить входное прошлое из состояния датчика r и наоборот. В соответствии с первой тенденцией собранная информация имеет тенденцию увеличиваться с увеличением количества кластеров, как подробно описано в нулевой модели в разделе A в файле S1.В соответствии со второй тенденцией, экспоненциальный взрыв возможных путей между сенсорными состояниями при любом конкретном вводе в прошлом приводит к увеличению неспецифичности. Для достаточно малых α , как показано на рис. 4, поведение памяти и прогностической информации, полученной датчиками со случайным подключением, кажется балансом этих двух тенденций. Однако последняя тенденция для полностью недетерминированных датчиков всегда побеждает, и поэтому бесконечно большие, полностью недетерминированные датчики со случайным подключением совершенно неспецифичны для своих входных данных, даже если динамика датчика зависит от входных данных.

Рис. 4. Прогностическая информация может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от размера сенсора.

Мы показываем среднюю прогнозную информацию < I PRET > как функция N для α = 0,1, где < I PRET > оценивается из 100 случайных рисунков датчик. Окружающая среда имеет | С | = 30, и немонотонность 〈 I пред 〉 с N для этого значения α , по-видимому, сохраняется независимо от окружающей среды.Столбики погрешностей указывают 50% доверительные интервалы.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g004

Как может большая система с неизбежной случайностью в своих соединениях избежать, казалось бы, неизбежного движения к неспецифичности своих входных данных? В конце концов, большие датчики обладают большой способностью к предсказанию, в принципе использованной в работах. [3, 4]. Нет ли способа, которым можно ограничить случайность в проводке, чтобы можно было использовать эту емкость?

Подсказка дается рассмотрением минимального оптимального предсказательного датчика входов [10] – ϵ M, размером .Этот оптимальный датчик устроен так, что каждому r соответствует разное причинное состояние σ с переходами . (Когда равен нулю, конкретное входное слово запрещено, и можно выбрать любое.) Обратите внимание, что для этого датчика с оптимальным прогнозированием при заданном входном сигнале x конкретное состояние датчика r может перейти только в одно другое состояние датчика. р ′. Таким образом, минимально оптимальные прогностические датчики имеют большую структуру: они детерминированы.Многие переходы между состояниями датчика запрещены.

Действительно, датчики, оптимизированные таким образом, чтобы максимизировать прогностическую информацию с использованием алгоритма L-BFGS, также являются почти детерминированными. Эти (локально) оптимальные датчики, как правило, создают марковские модели входных данных, фиксируя 0,04 ната или 20% всей прогностической информации, которую можно захватить вместе с состояниями.

Возможно, неудивительно, что большие случайно подключенные датчики оказываются специфичными для своих входных данных, когда датчик очень близок к детерминированному.Тогда не будет сильно сконцентрирован вокруг 1, и аргументы правдоподобия, приведенные выше для неспецифичности, потерпят неудачу. Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим случай датчика, в котором для каждого начального состояния датчика r ‘ отличен от нуля только для k случайно выбранных состояний датчика r ; и в котором распределение вероятностей по k ненулевым является распределением Дирихле с параметром концентрации α . Из рис. 5 мы видим, что чем больше детерминизм (т.е. чем меньше k ), тем выше средняя прогностическая информация; и что, независимо от k , полученная прогностическая информация фактически увеличивается с размером датчика. Большие, почти детерминированные, случайно подключенные датчики имеют переменные значения прогностической информации, в отличие от больших, полностью недетерминированных, случайно подключенных датчиков, как описано в разделе C в файле S1. Средняя полученная прогностическая информация, по-видимому, насыщается с увеличением размера сенсора, и поэтому качество сенсора растет с 90 134 N 90 135, но фундаментально ограничивается 90 134 k 90 135 .Те же тенденции сохраняются для средней памяти 〈 I mem 〉, показанной на рис. 6.

Рис. 5. Практически детерминированные датчики со случайным подключением собирают больше прогностической информации, чем недетерминированные датчики со случайным подключением.

Почти детерминированные датчики генерируются случайным образом, как описано в основном тексте с α = 3, k , как указано в легенде, и N , как указано по оси x . Создается 100 датчиков для каждого возможного размера датчика , и их прогностическая информация I пред усредняется, чтобы получить 〈 I пред 〉.50% доверительные интервалы в 〈 I пред 〉 даны планками погрешностей. Окружающая среда имеет | С | = 30, ρ μ = 0,23 нат, и C μ = 2,3 нат, и поэтому эти случайно подключенные датчики по-прежнему фиксируют только ∼ 10%

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g005

Рис. 6. Практически детерминированные датчики со случайным подключением имеют больше памяти, чем недетерминированные датчики со случайным подключением.

Почти детерминированные датчики генерируются случайным образом, как описано в основном тексте с α = 3, k , как указано в легенде, и N , как указано по оси x . Создается 100 датчиков для каждого возможного размера датчика, и их прогностическая информация I mem усредняется, чтобы получить 〈 I mem 〉. 50% доверительные интервалы в 〈 I mem 〉 даны планками погрешностей.Окружающая среда имеет | С | = 30, ρ μ = 0,23 нат, и C μ = 2,3 нат, поэтому эти беспорядочно подключенные датчики захватывают только ~ 25% возможной памяти.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.g006

Заметим, однако, что если k растет с N так, что lim N →∞ k бесконечно, то аргументы правдоподобия, приведенные ранее, будут применяться, и бесконечно большой, случайно подключенный датчик будет неспецифическим для своего входа.Следовательно, разреженность соединений датчиков — количество соединений, деленное на число возможных соединений, — должна стремиться к 0 по мере увеличения размера датчика, если бесконечно большой датчик со случайным подключением вообще должен быть специфичным для своего входа.

Заключение

Перед эволюцией и учеными стоит трудная задача: создать предсказательные датчики входных временных рядов, которые могут содержать долгосрочные корреляции. Можно подойти к этой проблеме, разработав правила обучения, которые регулируют веса соединений датчиков, чтобы оптимизировать возможности прогнозирования датчиков.Это может привести к недетерминированным датчикам. В качестве альтернативы можно решить эту проблему, подключив датчик случайным образом и оптимизировав показания датчика. Мы показали, что успех последнего подхода требует детерминизма или чего-то близкого к нему, в том смысле, что при наличии текущего состояния датчика и текущего ввода на следующем временном шаге должна быть возможность перейти только к нескольким состояниям датчика.

Один из способов концептуализировать прогностические вычисления сенсора состоит в том, чтобы рассматривать каждое состояние сенсора как кластер прошлых событий, т. е. при заданном входном прошлом существует вероятность оказаться в состоянии сенсора r , определяемом некоторым нелинейным образом динамика входа и динамика датчика.Когда датчик недетерминирован, эти кластеры являются мягкими кластерами, что означает, что число состояний датчика r возможно при заданном входном сигнале в прошлом. Большему количеству состояний датчиков соответствует большее количество кластеров, что, как показано в разделе A в файле S1, имеет тенденцию к увеличению памяти и собираемой прогнозной информации. Однако увеличение количества сенсорных состояний обеспечивает экспоненциально большее количество путей от одного сенсорного состояния к другому для определенного входного прошлого, которые в среднем имеют эквивалентные общие веса для каждого входного прошлого.Эти две конкурирующие тенденции могут привести к немонотонной зависимости памяти и прогнозной информации от размера сенсора. При достаточно больших размерах сенсоров всегда доминирует последняя тенденция. Следовательно, бесконечно большие, полностью недетерминированные, случайно подключенные датчики становятся все более неспецифичными для своего входа. Чтобы сломать тенденцию к неспецифичности, нужно ограничить количество возможных путей между сенсорными состояниями с детерминизмом.

Можно задаться вопросом, что мы узнали об оптимальных датчиках из представленной здесь модели.В конце концов, в задачах оценки сигналов хорошо известно, что стохастичность датчика вредна. Интересный поворот в нашей истории заключается в том, что при обсуждении повторяющихся датчиков пагубные эффекты стохастичности датчиков усугубляются, а не смягчаются за счет увеличения размера датчика. Датчики с прямой связью соответствуют нулевой модели, изученной в разделе A файла S1, а рекуррентные датчики соответствуют анализу собственного вектора основного текста.

По сути, мы задались вопросом, какие наборы случайных датчиков дают большую предсказательную силу.Это, конечно, не первый раз, когда задают такой вопрос, например. Ссылка [7, 18, 19]. Все ранее изученные резервуары были детерминированными — или, скорее, переменная, которая эволюционировала условно марковским образом (например, мембранные напряжения в отличие от нейронной активности) в приложениях для вычисления резервуаров, развивалась детерминистически. Таким образом, наш отчет о чрезвычайно пагубном влиянии недетерминизма на рекуррентные датчики является новым, хотя, возможно, и неудивительным. Когда датчики являются детерминированными, можно изучить влияние спектрального радиуса весовой матрицы, используемой для эволюции состояния датчика, разреженности вышеупомянутой весовой матрицы, функции, применяемой к весовой матрице, умноженной на состояние датчика, и размера датчика (как учился здесь), между прочим.

Истинный детерминизм в физических системах невозможен [20, 21]. Иногда шум может быть полезен для функционирования биологических систем [16, 20, 22, 23], но наша работа здесь предполагает, что этот шум необходимо жестко контролировать, когда кто-то хочет запомнить или предсказать ввод. Например, в сети химических реакций слишком много различных возможных реакций для данного внешнего воздействия (недетерминизм) приведут к неспецифической реакции, т.е. разреженность в сетях случайных реакций была ключом к результатам Ref.[24]. Наши результаты показывают, что при определенной присущей датчику стохастичности существует оптимальный конечный размер датчика, при котором функциональность (прогнозирование) максимальна. Таким образом, размер датчиков в биологических системах не всегда может определяться ограничениями ресурсов [25–27], а вместо этого определяется ухудшением функциональности из-за неизбежного шума.

Вспомогательная информация

S1 Рис. Нулевая модель влияния размера датчика на прогностическую способность предполагает, что датчики большего размера собирают больше информации.

Средняя информация, полученная о соответствующей переменной Y . Различные линии соответствуют различным значениям α , как указано в легендах, а ось x соответствует изменению количества кластеров N . Мы выбрали М = 30.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.s002

(TIFF)

S2 Рис. Изменчивость прогностической информации уменьшается с размером датчика для полностью недетерминированных датчиков.

На оси x — , или N , а на оси y — межквартильный размах (IQR) I до . Окружающая среда имеет ρ μ = 0,147 нат и C μ = 2,36 нат, но эти результаты, казалось, сохранялись качественно независимо от конкретной среды.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202333.s003

(TIFF)

Благодарности

Автор благодарит Дж.П. Кратчфилду и Дж. Англии за полезные обсуждения. SEM финансировался MIT Physics of Living Systems Fellowship.

Каталожные номера

  1. 1. Бубич А., Фон Крамон Д.Ю., Шуботц Р.И. Предсказание, познание и мозг. Границы нейробиологии человека. 2010;4:25. пмид:20631856
  2. 2. Мартенс Дж., Суцкевер И. Обучение рекуррентных нейронных сетей с оптимизацией без гессиана. В: Материалы 28-й Международной конференции по машинному обучению (ICML-11).Читатель; 2011. с. 1033–1040.
  3. 3. Джагер Х. Подход «эхо-состояния» к анализу и обучению рекуррентных нейронных сетей — с примечанием об ошибке. Бонн, Германия: Технический отчет Немецкого национального исследовательского центра информационных технологий GMD. 2001;148(34):13.
  4. 4. Маасс В., Натшлегер Т., Маркрам Х. Вычисления в реальном времени без стабильных состояний: новая структура нейронных вычислений на основе возмущений. Нейронные вычисления. 2002;14(11):2531–2560. пмид:12433288
  5. 5.Маасс В. Машины с жидким состоянием: мотивация, теория и приложения. В: Вычислимость в контексте: вычисления и логика в реальном мире. Всемирный научный; 2011. с. 275–296.
  6. 6. Лукошявичюс М., Ягер Х., Шраувен Б. Тенденции в области вычислений резервуаров. KI-Künstliche Intelligenz. 2012;26(4):365–371.
  7. 7. Марзен С.Е. Разница между памятью и предсказанием в линейных рекуррентных сетях. Phys Rev E. 2017; 96 (3): 032308. пмид:29346995
  8. 8.Шеннон CE. Математическая теория коммуникации. Bell Sys Tech J. 1948; 27: 379–423, 623–656.
  9. 9. Обложка ТМ, Томас Дж.А. Элементы теории информации. 2-е изд. Нью-Йорк: Wiley-Interscience; 2006.
  10. 10. Шализи Ч.Р., Кратчфилд Дж.П. Вычислительная механика: закономерности и предсказания, структура и простота. J Стат. физ. 2001; 104: 817–879.
  11. 11. Джеймс Р.Г., Эллисон С.Дж., Кратчфилд Дж.П. Анатомия бита: информация в наблюдении за временным рядом.ХАОС. 2011;21(3):037109. пмид:21974672
  12. 12. Бялек В., Неменман И., Тишби Н. Предсказуемость, сложность и обучение. Нейронные вычисления. 2001;13:2409–2463. пмид:11674845
  13. 13. Бялек В., Неменман И., Тишби Н. Сложность через неэкстенсивность. Физика А. 2001; 302: 89–99.
  14. 14. Ара П.М., Джеймс Р.Г., Кратчфилд Дж.П. Неуловимое настоящее: скрытое прошлое и зависимость от будущего и почему мы строим модели. Phys Rev E. 2016;93(2):022143.
  15. 15. Марцен С.Е., Кратчфилд Дж.П. Прогнозирующее искажение скорости для марковских процессов бесконечного порядка. J Стат. физ. 2016;163(6):1312–1338.
  16. 16. Марцен С.Е., Кратчфилд Дж.П. Оптимизированные бактерии — это механизмы прогнозирования окружающей среды. Phys. Ред. E 2018;98(1): 012408. pmid:30110764
  17. 17. Неменман И., Шафи Ф., Биалек В. Энтропия и вывод, новый взгляд. В: Достижения в нейронных системах обработки информации; 2002. с. 471–478.
  18. 18.Шраувен Б., Бюзинг Л., Легенштейн Р.А. О вычислительной мощности и фазовом переходе порядок-хаос в резервуарных вычислениях. В: Достижения в нейронных системах обработки информации; 2009. с. 1425–1432 гг.
  19. 19. Verstraeten D, Schrauwen B, d’Haene M, Stroobandt D. Экспериментальное объединение методов расчета пласта. Нейронные сети. 2007;20(3):391–403. пмид:17517492
  20. 20. McDonnell MD, Abbott D. Что такое стохастический резонанс? Определения, заблуждения, дебаты и их отношение к биологии.Вычислительная биология PLoS. 2009;5(5):e1000348. пмид:19562010
  21. 21. Фейсал А.А., Селен Л.П., Вольперт Д.М. Шум в нервной системе. Природа рассматривает нейробиологию. 2008;9(4):292. пмид:18319728
  22. 22. Ma WJ, Beck JM, Latham PE, Pouget A. Байесовский вывод с вероятностными кодами населения. Неврология природы. 2006;9(11):1432. пмид:17057707
  23. 23. McDonnell MD, Ward LM. Преимущества шума в нейронных системах: объединение теории и эксперимента.Обзоры природы Неврология. 2011;12(7):415. пмид:21685932
  24. 24. Горовиц Дж.М., Англия Дж.Л. Спонтанная точная настройка на окружающую среду в сетях химических реакций многих видов. Труды Национальной академии наук. 2017;114(29):7565–7570.
  25. 25. Барлоу ХБ. Возможные принципы, лежащие в основе преобразований сенсорных сообщений. 1961 г.;
  26. 26. Marzen SE, DeDeo S. Слабая универсальность сенсорных компромиссов. Phys Rev E. 2016;94(6):060101.пмид:28085476
  27. 27. Marzen SE, DeDeo S. Эволюция сжатия с потерями. Журнал интерфейса Королевского общества. 2017;14(130):20170166.

Что такое датчик pxx?

Регулятор холостого хода — это устройство, необходимое системе для стабилизации оборотов холостого хода двигателя. Пока двигатель работает на холостом ходу, за счет изменения канала подачи дополнительного воздуха в обход закрытой дроссельной заслонки.

Как понять, что датчик холостого хода неисправен?

Основные признаки неисправности датчика холостого хода следующие:

  1. нестабильная скорость двигателя ХХ;
  2. увеличение или уменьшение частоты вращения без видимой причины на прогретом двигателе;
  3. самопроизвольная остановка двигателя;
  4. низкая частота вращения двигателя при прогреве;
  5. резкое снижение оборотов при включении потребителей энергии.

Как работает клапан холостого хода?

ЭБУ регулирует холостой ход двигателя с помощью клапана холостого хода ( КХХ ), установленного в корпусе дроссельной заслонки. Клапан холостого хода регулирует частоту вращения коленчатого вала, дозируя поток воздуха через перепускной канал, параллельный дроссельной заслонке.

Для чего используется регулятор холостого хода?

Регулятор холостого хода — устройство, которое необходимо системе для стабилизации оборотов двигателя на холостом ходу го.При работающем двигателе на холостом ходу работает, за счет изменения канала подачи дополнительного воздуха в обход закрытой дроссельной заслонки.

Можно ли ездить без датчика холостого хода?

можно конечно, только в мороз надо будет немного газовать чтоб машина прогрелась, иначе заглохнет.

Как работает регулятор холостого хода?

Рабочий IAC

Это устройство открывает и закрывает канал подачи воздуха.Именно с его помощью происходит прогрев двигателя. При включении зажигания шток начинает двигаться, он переходит из одного крайнего положения в другое. В дроссельном узле имеется небольшое отверстие, в которое упирается игла регулятора.

Какое напряжение подается на pxx?

1- IAC (подключить к лабораторному блоку питания и намотать напряжение от 0 до 12 В.

Понравилась статья? -p00-00-0 : Джонсон Контролс


В вашей тележке нет предметов
.
Итого: 0,00 фунтов стерлингов


Сопутствующие датчики CO2 Johnson

Ваша корзина пуста

Быстрая доставка и по хорошей цене
…Калум Стрингер
Очень доволен общим обслуживанием. Хороший практичный веб-сайт. Полезен с окном доставки.
…Питер Грейнджер
Отличный сервис, дружелюбный, услужливый и быстрый.
…Джон Маккуин
первоклассное обслуживание вплоть до момента доставки … курьер был, по словам моей жены, «самой грубой доставкой, которую я когда-либо получал», парень просто хмыкнул: «подпишите здесь…» тогда моя жена спросила, есть ли у него ручка, и он просто сказал «нет»… затем он вытерся в фургоне, положил пакет на пол у двери и ушел!!!! серьезно нет манеры… извините, это оттолкнет меня от вас снова
…Энди Ноулз
Очень доволен вашей быстрой доставкой и обновлениями моих заказов. Установил деталь в качестве ремонта осушителя для бассейна моих клиентов. Клиент остался доволен скоростью ремонта.Большое спасибо.
… Инженерная служба Airwaves
100% отличный сервис, быстрый, эффективный и дружелюбный, определенно рекомендую и воспользуюсь снова.
…Джон Гарлик
Я установил деталь, которую вы мне прислали, и теперь мой холодильник работает отлично, спасибо.
…Нил Биггадике
Заказ прибыл в соответствии с графиком, и заказанные нами запчасти идеально подошли.Обязательно воспользуюсь услугами компании снова.
…ЕА Охотник
Обслуживание и время доставки были превосходными. К сожалению, раковина прибыла без фурнитуры.
…Марина Слейд
часть прибыла сегодня. отличное быстрое обслуживание. снова воспользуюсь вашей компанией. Большое спасибо
… Стив Гловер

Почему стоит выбрать MyTub Limited для датчика co2 johnson серии cd-pxx-00-0 cd-p00-00-0 CD-P00-00-0?

  • Быстрая доставка
  • Общенациональная дистрибьюторская сеть Великобритании
  • Самовывоз при необходимости
  • Профессиональная социальная служба
  • Предпродажная техническая консультация
  • Непревзойденное послепродажное обслуживание
  • Этот датчик co2 johnson серии cd-pxx-00-0 cd-p00-00-0 CD-P00-00-0 является подлинным фирменным продукт
  • Экспорт по всему миру при необходимости
  • Прочтите выше, что говорят эксперты и наши клиенты.

Дизайн проекта > оценки P50 — P90

Оценка P50 — P90 представляет собой вероятностный подход к интерпретации результатов моделирования за несколько лет.

Для этого требуется несколько дополнительных параметров, которые не предусмотрены процессом моделирования и должны быть указаны (предполагаться) пользователем.

Процедура

Для активации инструмента P50/P90 откройте кнопку «Управление энергопотреблением», страница «Оценка P50-P90» в диалоговом окне проекта сетки.

Сначала выберите «Вид данных», и вы можете указать, хотите ли вы P90 или другие значения. Результат появится в отчете, если параметры указаны правильно (без предупреждения).

Примечание. Эта функция недоступна для автономных и насосных систем, где ее сложнее определить.

Вероятностный закон

Этот подход предполагает, что в течение нескольких лет эксплуатации распределение годовых урожаев будет следовать статистическому закону, который считается гауссовым (или «нормальным») распределением.

P50-P90 представляют разные уровни урожайности, для которых вероятность того, что производство в конкретный год превышает это значение, составляет 50%, соответственно. 90%.

Теперь задача состоит в том, чтобы установить 2 параметра этого распределения Гаусса, т. е. среднее значение и стандартное отклонение (называемое сигмой или среднеквадратичным значением).

Основной вклад в эти параметры внесут неопределенность и изменчивость метеоданных. Но следует учитывать и другие неопределенности в процессе моделирования и параметрах.

Неопределенности в метеорологических данных

Общедоступные метеорологические (климатические) данные, как правило, имеют некоторые погрешности разного рода, что может привести к очень значительным различиям между источниками или годами в одном и том же источнике. Это могут быть:

— Годовая изменчивость, которая предположительно имеет гауссово распределение,

— Качество записи данных, забота об операторах, позиционирование, калибровка и дрейф датчиков, возмущения, такие как затенение, грязь или снег на датчиках и т. д.

— Наличие значительного горизонта для наземных измерений,

— Разность местоположений (расстояние до измерительной станции) для наземных измерений,

— Качество моделей, используемых для интерпретации спутниковых данных, которое постоянно улучшается в течение 20 лет,

— Эволюция климата. В Европе кажется, что облучение увеличилось на целых 5% с начала 21-го века.

См. различия в данных PVGIS между старой базой данных и более новой базой данных «Climate-SAF».

Другой пример: в Женеве, для официальных измерений ISM, среднее значение за 2003-1011 гг. на 10% превышает среднее значение за 1980-2002 гг., что, вероятно, является экстремальной ситуацией.

Однако, если у вас есть средние значения за годы, в основном после 2000 г., вы можете установить для этого значения значение null.

Использование инструмента P50-P90 в PVsyst

Определение P50

Результат моделирования тесно связан с входными данными Meteo, используемыми для моделирования. Это могут быть разные виды:

 – если данные представляют собой среднее значение за несколько лет (например, среднемесячные значения или TMY), результат следует рассматривать как среднее значение, соответствующее P50 (среднее значение гауссовой кривой).

Однако PVsyst дает возможность принять во внимание конкретное изменение климата: это сместит среднее значение P50 гауссова по отношению к результату моделирования. Это полезно для интерпретации моделирования, выполненного со старыми средними данными (Meteonorm, PVGIS classic и т. д.), которые, как известно, ниже современного климата.

— Если данные относятся к определенному году, их нельзя считать репрезентативными для значения P50. В отсутствие дополнительной информации вы не можете определить надежный индикатор P50-P90.Но если у вас есть некоторая информация об обычном среднем по сайту, вы можете ввести оценку отклонения этого конкретного года по отношению к среднему. Опять же, это сместит значение P50 по отношению к результату моделирования.

Определение изменчивости

В годовой изменчивости (значение сигма) будет доминировать межгодовая метеоизменчивость. Эта информация не является общедоступной.

В отчете приведены некоторые оценки примерно 30 сайтов в мире.PVsyst предлагает значения по умолчанию в соответствии с этими данными.
Новая версия Meteonorm 7.2, 7.3 и 8.0 предоставляет эту информацию для вашего сайта (см. диалоговое окно «Определение сайта», страница «Ежемесячное метеонаблюдение»).
Некоторые поставщики метеоданных теперь могут предоставлять многолетние метеоданные (наборы от 15 до 25 лет), которые можно напрямую импортировать в PVsyst (например, SolarGIS, 3-Tiers Vortex, Soda-Helioclim , или другой).Если вы пользуетесь такими метеоданными для своего сайта, вы можете рассчитать среднеквадратичное значение годового распределения GlobInc. У вас есть инструмент для этого в PVsyst: используйте «Базы данных > Сравнить метеоданные» и здесь выберите соответствующие файлы MET за разные годы. У вас есть опция «Гисто и вероятности», которая показывает гауссово распределение, среднее значение и среднеквадратичное значение.

В конечном итоге могут быть приняты во внимание дополнительные неопределенности в процессе моделирования. Эти отклонения должны представлять случайную изменчивость неопределенности от года к году, а не абсолютную неопределенность!

— Модель и параметры фотоэлектрических модулей (основная неопределенность после Метео)

— Эффективность инвертора (незначительная)  

— Загрязнение и потеря качества модуля          (сильно зависит от условий площадки)

— Длительная деградация Это несовместимо с концепцией оценки P90.
Мы не знаем, как справиться с этим в настоящее время.

— Прочие таможенные взносы

Все эти случайные вклады складываются квадратично, давая глобальное стандартное отклонение, которое может быть применено для построения окончательной функции распределения Гаусса и дает оценку P90 или любого другого индикатора Pxx.

Это для особых случаев: в обычных ситуациях всем этим значениям можно присвоить нулевые значения.

NB: В функции распределения Гаусса P90 представляет сдвиг на -1,28 сигма, P95 => -1,64 сигма и P99 => -2,35 сигма.

PVsyst показывает графическое представление вашего выбора либо в виде гауссовского распределения вероятностей за несколько лет, либо в виде соответствующего кумулятивного распределения (интеграл Гаусса).

В этом примере моделирование было выполнено с использованием определенного года, который должен был быть на -3% ниже среднегодового значения.Поэтому значение P50 выше. Такой же эффект будет иметь и положительная эволюция климата.

Игра с параметрами неопределенности весьма поучительна в отношении репрезентативности результатов моделирования для будущих лет. Интересно отметить, что в соответствии с вашей интерпретацией результата моделирования (т. е. E_Grid, фиксированная) прогнозируемое распределение добычи может меняться в соответствии с вашим результатом моделирования!

Оценки P90 для месячных или дневных значений

Статистические оценки P50-P90 основаны на годовых значениях.Определение P90 для почасовых или дневных значений  (или даже для ежемесячных накоплений) не имеет смысла!

Когда вариации годовых метеоданных составляют порядка 3-4% (RMS), изменчивость месячных данных от года к году намного выше, и определение профиля вероятности для каждого месяца даст ошибочные результаты.

Кстати, вероятностные профили для определения Р90 являются статистическими оценками, которые должны основываться на значимых метеорядах (не менее 15-20 лет метеоданных).

Но у нас нет таких общих данных для месячных значений, и это будет сильно зависеть от климата и времени года.

Если вы хотите провести такие оценки, вам следует найти ежемесячные метеоданные за 15 или более лет для вашего объекта и оценить распределение вероятностей по месяцам.

Коррекция часовых значений

Для определения почасовых значений P90 некоторые люди думают просто уменьшить годовые почасовые результаты на отношение годовой доходности P90 / P50.

Это неверно, так как поведение вашей системы будет точно таким же при ясных условиях. Возможная «коррекция» P90 повлияет на распределение и частоту плохих погодных условий, а не на абсолютную доходность каждого часа.

Некоторые поставщики метеоданных предлагают временные ряды метеоданных, соответствующие P90 (или другому Pxx). Мы не знаем, как обрабатываются эти данные, и мы не знаем значения таких данных.

PXW-Z90 Ручная видеокамера — 4K HDR

Важное примечание

PXW-Z90 можно приобрести у Sony в двух SKU.PXW-Z90V поддерживает Wi-Fi 5 ГГц и 2,4 ГГц. PXW-Z90T поддерживает Wi-Fi на частоте 2,4 ГГц. Доступность определяется национальными/региональными правилами.

Масса

Прибл. 1020 г (с блендой и наглазником)
Прибл. 2 фунта 4,0 унции (с блендой объектива и наглазником)
Прибл. 1390 г (с блендой объектива, ручкой, наглазником, батареей NP-FV70A)
Прибл. 3 фунта 1 унция (с блендой объектива, ручкой, наглазником, батареей NP-FV70A)

Размеры (Ш x В x Г)

121,0 мм × 104,0 мм × 274,5 мм (с принадлежностями (бленда объектива, большой наглазник), за исключением ремень ручки и включая выступающие части)
4 7/8 x 4 1/8 x 10 7/8 дюйма (с принадлежностями (бленда объектива, большой наглазник), без ремня ручки и включая выступающие части)
130.0 x 181,5 x 287,0 мм (с аксессуарами (бленда объектива, большой наглазник, рукоятка XLR), без ремня захвата и включая выступающие части)
5 1/8 x 7 1/4 x 11 3/8 дюйма (с аксессуары (бленда объектива, большой наглазник, блок рукоятки XLR), за исключением ремня ручки и включая выступающие части)

Требования к питанию

Вход постоянного тока: 8,4 В
Аккумулятор: 7,4 В

Потребляемая мощность

Прибл. 6,5 Вт (при записи с видоискателем и XAVC QFHD 2160/30p 60 Мбит/с)
Прибл.6,9 Вт (при записи с ЖК-дисплеем и XAVC QFHD 2160/30p 60 Мбит/с)

Рабочая температура

от 0°C до 40°C
от 32°F до 104°F

Температура хранения

от -20°C до +60°C C
от -4°F до +140°F

Время работы от батареи

Прибл. 140мин. с аккумулятором NP-FV70A (во время записи с ЖК-дисплеем, XAVC QFHD 2160/30p, 60 Мбит/с)
Прибл. 265 мин. с аккумулятором NP-FV70A (при воспроизведении с ЖК-дисплеем, XAVC QFHD 2160/30p, 60 Мбит/с)

Формат записи (видео)

XAVC QFHD : MPEG-4 AVC/H.264 4:2:0 Длинный профиль
XAVC HD : MPEG-4 AVC/H.264 4:2:2 Длинный профиль
XAVC Proxy : MPEG-4 AVC/H.264 4:2:0 Длинный профиль
MPEG HD422 ( CBKZ-SLMP) : MPEG-2 [email protected] 4:2:2 Длинный профиль
MPEG HD420 (требуется CBKZ-SLMP) : MPEG-2 [email protected] 4:2:0 Длинный профиль
MPEG HD Proxy (CBKZ-SLMP : MPEG-4 AVC/H.264 4:2:0 Длинный профиль
AVCHD : MPEG-4 AVC/H.264 Совместимость с форматом AVCHD 2.0

Формат записи (аудио)

XAVC QFHD : Linear PCM 2ch, 24bit , 48 кГц
XAVC HD : Linear PCM 2ch, 24bit, 48kHz
XAVC Proxy : AAC-LC 2ch、16bit、48kHz
MPEG HD422 (требуется CBKZ-SLMP) : Linear PCM 2ch, 24bit, 48kHz
MPEG HD-SLMP (требуется CBKZ-SLMP) ) : Линейная ИКМ, 2 канала, 16 бит, 48 кГц
MPEG HD Proxy (требуется CBKZ-SLMP) : AAC-LC 2 канала, 16 бит, 48 кГц
AVCHD : Линейная ИКМ, 2 канала, 16 бит, 48 кГц / Dolby Digital 2 канала, 16 бит, 48 кГц

Кадр записи Скорость

XAVC QFHD (3840 x 2160) @29.97p, 25p, 23,98p 100 Мбит/с/60 Мбит/с
XAVC HD (1920 x 1080) @59,94p, 50p, 29,97p, 25p, 23,98p, 50 Мбит/с/35 Мбит/с
XAVC HD (1920 x 1080) @55,94i, 59,94i, 50 Мбит/с/35 Мбит/с/25 Мбит/с
XAVC HD (1280 x 720) @59,94p, 50p, 50 Мбит/с
XAVC Proxy (1280 x 720) @59,94p, 50p, 29,97p, 25p, 23,98p, 9 Мбит/с 4 Proxy3 (60 xAVC
) @59,94p, 50p, 29,97p, 25p, 23,98p, 3 Мбит/с
MPEG HD422 (1920 x 1080) (требуется CBKZ-SLMP) @59,94i, 50i, 29,97p, 25p, 23,98p, 50 Мбит/с
MPEG HD422 (1280 x 720) (требуется CBKZ-SLMP) @59.94p, 50p, 50 Мбит/с
MPEG HD420 (1920 x 1080) @59.94i, 50i, 29.97p, 25p, 23,98p, режим HQ (35 Мбит/с)
MPEG HD420 (1440 x 1080) (требуется CBKZ-SLMP) @59.94i, 50i, режим HQ (35 Мбит/с)

Частота кадров записи (продолжение)

MPEG HD420 (1280 x 720) (требуется CBKZ-SLMP) @59,94p, 50p, Режим HQ (35 Мбит/с)
MPEG HD Proxy (1280 x 720) (требуется CBKZ-SLMP) @59,94p, 50p, 29,97p, 25p, 23,98p, 9 Мбит/с
MPEG HD Proxy (640 x 360) (требуется CBKZ-SLMP) @59.94p, 50p, 29.97p, 25p, 23.98p 3 Мбит/с
AVCHD (1920 x 1080)@59.94p, 50p, режим PS (28 Мбит/с)
AVCHD (1920 x 1080) @59.94i/50i режим FX (24 Мбит/с) режим FH (17 Мбит/с)
AVCHD (1920 x 1080) @29,97p/25p/23,98p, режим FX ( 24 Мбит/с)
AVCHD (1440 x 1080)@59,94i, 50i, режим LP (5 Мбит/с)
AVCHD (1280 x 720)@59,94p, 50p, режим HQ (9 Мбит/с)

Время записи/воспроизведения

XAVC LP2chQFHD 100 Мбит/с
Прибл. 65 мин с картой памяти 64 ГБ
XAVC QFHD @LPCM, 2 канала, 60 Мбит/с
Прибл. 100 мин с картой памяти 64 ГБ
XAVC HD @LPCM, 2 канала, 50 Мбит/с
Прибл.120 мин с картой памяти 64 ГБ
XAVC HD @LPCM, 2 канала, 35 Мбит/с
Прибл. 170 мин с картой памяти 64 ГБ
XAVC HD @LPCM, 2 канала, 25 Мбит/с
Прибл. 220 мин с картой памяти 64 ГБ
MPEG HD422 (требуется CBKZ-SLMP) @LPCM, 2 канала 50 Мбит/с
Прибл. 110 мин с картой памяти 64 ГБ
MPEG HD420 (требуется CBKZ-SLMP) @LPCM 2ch HQ Mode
Прибл. 170 мин с картой памяти 64 ГБ
AVCHD @LPCM, 2 канала, режим PS
Прибл. 305 мин с картой памяти 64 ГБ
AVCHD @LPCM, 2-канальный режим FX
Прибл.360 мин с картой памяти 64 ГБ

Время записи/воспроизведения (продолжение)

AVCHD @LPCM, 2 канала, режим FH
Прибл. 495 мин с картой памяти 64 ГБ
AVCHD @LPCM, 2 канала, режим HQ
Прибл. 880 мин с картой памяти 64 ГБ
AVCHD @LPCM, 2 канала, режим LP
Прибл. 1540 мин с картой памяти 64 ГБ

Классификация доменов гомологии фокс человека (PX) на основе их специфичности связывания фосфоинозитидов

Молекулярная биология и клонирование

Синтетические гены кДНК, кодирующие домены PX суперсемейства белков PX человека (дополнительная таблица) 2), оптимизированные для экспрессии Eschericia coli , были синтезированы Genscript Corporation (США) и впоследствии клонированы в вектор pGEX-4T-2 для экспрессии в виде N-концевых слитых белков GST с сайтами расщепления тромбином.His/Tyr в неканоническом сайте связывания фосфоинозидита вместе с соседним Lys/Arg были заменены на Ala с использованием протокола сайт-направленного мутагенеза QuikChange II (Stratagene), а праймеры перечислены в дополнительной таблице 3.

Экспрессия и очистка рекомбинантного белка

Плазмиды, кодирующие GST-слитые PX-домены, трансформировали в клетки BL21(DE3)/pLysS E. coli (Promega) и экспрессировали в бульоне LB при 37 °C до тех пор, пока A 600 не достигали 0.8. Культуры индуцировали 0,5 мМ изопропил-1-тио-β-D-галактопиранозидом и оставляли расти при 20°C в течение ночи, после чего клетки собирали центрифугированием (6000× г , 10 мин, 4°C). Осадок клеток ресуспендировали в лизирующем буфере (50 мМ Трис (pH 8,0), 300 мМ NaCl, 50 мкг/мл бензамидина, 100 единиц ДНКазы I и 2 мМ β-меркаптоэтанола). Клетки лизировали путем механического разрушения при 30 килофунтов на квадратный дюйм с использованием постоянного системного разрушителя клеток. Лизат осветляли центрифугированием при 50000 ×  g в течение 30 мин при 4 °C.Белки очищали с помощью аффинной хроматографии из осветленного лизата. Очистку проводили на гравитационной колонке с глутатионом-сефарозой (GE Healthcare), а GST-метку расщепляли с добавлением тромбина на шарики при инкубации в течение ночи при комнатной температуре. Белки элюировали 50 мМ Трис (рН 8,0), 300 мМ NaCl и 2 мМ ДТТ. Элюированные аффинно очищенные GST-расщепленные белки, наконец, подвергали эксклюзионной хроматографии с использованием колонки superdex-200 16/600 Hiload, предварительно уравновешенной 50 мМ Трис (pH 8.0), 100 мМ NaCl и 2 мМ DTT, прикрепленные к AKTA pure (GE Healthcare). Очищенный белок концентрировали до 10 мг/мл с использованием центробежного фильтра Centricon Ultra-3 kDa (Millipore, США) для экспериментов по кристаллизации, ITC, BLitz и осаждению липосом. Концентрацию белка определяли с помощью анализа белков Biorad (Biorad, США) после каждого этапа очистки. Для GST-меченых белков SNX13, SNX14, SNX19 и SNX25 использовали ту же процедуру, но этап расщепления тромбином опускали, а белки элюировали из глутатион-сефарозы с 20  мМ глутатиона в буфере для элюции.

Определение кристаллической структуры

Домен PX SNX15, SNX23 и SGK3 подвергали гель-фильтрации в буфере, содержащем 50 мМ Трис (pH 8,0), 100 мМ NaCl, 2 мМ DTT, и концентрировали до 10 мг/мл для кристаллизации при 20 °С. Белок был дополнен 10 мМ DTT перед установкой экранов для кристаллизации висячих капель с использованием робота для работы с жидкостью от комаров (TTP LabTech). Домен РХ SNX15 из одного кристалла кристаллизовали в 100 мМ Трис (рН 8,5), 200 мМ LiSO 4 , 24% ПЭГ4000 и 10% глицерина.Домен РХ SNX15 из 2 кристаллов кристаллизовали в 4 М NaCl, 0,1 Трис (pH 8,5) с добавлением 30 мМ инозитолгексакфосфата (IP6). Несмотря на присутствие IP6, в электронной плотности не наблюдалось связанного лиганда. Домен SNX23 PX кристаллизовали в 50 мМ Трис (рН 8,5), 200 мМ NaCl и 25% ПЭГ3350. Домен SGK3 PX кристаллизовали в 100 мМ цитрате натрия и 2 мМ малонате натрия (pH 5,0). Для кристаллизации комплекса SNX32 с IncE синтетический пептид, используемый для кристаллизации белка, был приобретен у Genscript (США) (остатки IncE PANGPAVQFFKGKNGSADQVILVTQ).Для подготовки к кристаллизации пептиды взвешивали и растворяли в воде, чтобы получить исходную концентрацию пептида 10 мМ. Его разбавляли до 2-кратного молярного избытка по сравнению с молярной концентрацией белка. РХ-домен SNX32 (12 мг/мл) непосредственно смешивали с пептидом IncE при молярном соотношении белка к пептиду 1:2 и инкубировали на льду в течение 1 часа. Экраны для кристаллизации висячих капель с 96 лунками с использованием коммерческих наборов были установлены с использованием робота Mosquito Liquid Handling (TTP LabTech) при 20°C на объекте UQ ROCX.Эти планшеты инкубировали при 20°C в отеле для хранения Rockimager (Formulatrix). Кристаллы SNX32-IncE с оптимизированным дифракционным качеством были получены с использованием полосового посева в пластинах для диффузии паров с сидящими каплями. Оптимизированные условия кристаллизации: 20% ПЭГ 8000, 0,1 М трис (pH 8,0), 0,01 М MgCl 2 .

Данные были собраны на австралийских синхротронах MX1 и MX2 Beamlines. iMOSFLM 36 использовался для интеграции данных, а AIMLESS 37 использовался для масштабирования данных в пакете CCP4 38 .SNX23, SGK3 и SNX32-IncE были решены путем молекулярной замены с использованием PHASER 39 . Структура SNX15 была решена с использованием анамольной дисперсии с одной длиной волны (SAD), а фазы были рассчитаны с использованием данных о длине волны пика Selenium с AUTOSOL с использованием пакета PHENIX 40 . Решение от AUTOSOL было построено с использованием AUTOBUILD, а полученная модель была перестроена с помощью COOT 41 с последующим повторным уточнением и построением модели с помощью PHENIX.refine и COOT.Изображения структуры были подготовлены с помощью PYMOL (pymol.org).

Фосфолипиды

POPC (1-пальмитоил-2олеоил-sn-глицеро-3-фосфохолин) (каталожный номер 850475 P), POPE (1-пальмитоил-2олеоил-sn-глицеро-3-фосфоэтаноламин) (каталожный номер 850757 P), ДОФС (1,2-диолеоил-sn-глицеро-3-фосфосерин) (каталожный номер 850150 P) и биотинилированный POPE (1-пальмитоил-2олеоил-sn-глицеро-3-фосфоэтаноламин-N-(биотинил) ) (номер по каталогу 870285 P) были приобретены у Avanti Polar Lipids. PI (1,2-диолеоил-sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол)) (номер по каталогуP-0016), PI(3) P (1,2-диоктаноил-sn-глицеро-3-(фосфоинозитол-3-фосфат)) (каталожный номер P-3016), PI(4) P ( 1,2-диолеоил-sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-4′-фосфат)) (каталожный номер P-4016), PI(5) P (1,2-диолеоил -sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-5′-фосфат)) (каталожный номер P-5016), PI(3,4) P 2 (1,2-диоктаноил -sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-3′,4′-бисфосфат)) (№ по каталогу P-3416), PI(3,5) P 2 (1, 2-диоктаноил-sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-3′,5′-бисфосфат)) (номер по каталогуP-3516), PI(4,5) P 2 (1,2-диоктаноил-sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-4′,5′-бисфосфат)) ( № по каталогу P-4516) и PI(3,4,5) P 3 (1,2-диоктаноил-sn-глицеро-3-фосфо-(1′-мио-инозитол-3′,4 ‘,5’-трифосфат)) (номер по каталогу P-3916) липиды были получены от Avanti Polar Lipids, Inc.

Препарат липосом

Все фосфоинозитиды были протонированы перед использованием. Вкратце, порошкообразные липиды ресуспендировали в хлороформе (CHCl 3 ) и сушили в атмосфере аргона.Затем высушенные липиды оставляли в эксикаторе на 1 час для удаления оставшейся влаги. Высушенные липиды ресуспендировали в смеси CHCl 3 :метанол (MeOH):1 N соляная кислота в мольном соотношении 2:1:0,01, липиды еще раз высушивали и оставляли для высыхания. Затем липиды ресуспендировали в CHCl 3 :MeOH в соотношении 3:1 и еще раз сушили в атмосфере аргона. Наконец, высушенные липиды ресуспендировали в CHCl 3 и хранили при -20°С.

Исходные растворы липидов смешивали до желаемых молярных соотношений и сушили в атмосфере аргона.Для приготовления контрольных липосом POPC и POPE смешивали в молярном соотношении 90:10, для экспериментов BLiTz липосомы допировали 0,5% биотинилированным POPE. Липосомы, содержащие фосфоинозитиды, готовили путем смешивания ПОФХ, ПОФЭ и ПИФ в молярном соотношении 80:10:10 соответственно. Тридцать процентов POPS было использовано для POPC:POPE:POPS. Высушенные липиды гидратировали в 25 мМ HEPES (рН 7,2) и 220 мМ сахарозы с получением суспензии мультиламеллярных липосом, содержащих сахарозу. Затем этот раствор замораживали-оттаивали пять раз для получения однослойных липосом.Затем липосомы разводили 1:5 в 25 мМ HEPES (pH 7,2) и 125 мМ растворе NaCl. Затем раствор центрифугировали при 250 000  g для удаления сахарозы из среды и сохранения осмолярности. Осажденные липосомы ресуспендировали в 25 мМ HEPES (рН 7,2) и 125 мМ растворе NaCl до желаемой концентрации 0,5 мМ. Все липосомы были использованы в течение 1 дня после приготовления.

Осаждение липосом

Всего к конечному объему 100 мкл липосомального раствора добавляли 20 мкМ интересующего белка.Этот раствор оставляли при комнатной температуре на 25 минут, чтобы обеспечить взаимодействие белок-липосома. После инкубации раствор центрифугировали при 400 000  g в течение 30 мин. Фракции надосадочной жидкости и осадка разделяли, осадок ресуспендировали в 100 мкл 25 мМ HEPES (рН 7,2) и 125 мМ NaCl, затем образцы собирали для анализа на сборном 4–12% бис-трис геле (Novex) с помощью кумасси. окрашивание. Связывание взаимодействий белков PX и фосфоинозитидов в SDS-PAGE было дополнительно определено количественно путем измерения интенсивности полос белков с помощью ImageJ 42 .Мы определили связывание как очень сильное, если имеется обогащение фракции осадка/супернатанта (P/S) > в два раза, сильное связывание, если фракция осадка/супернатанта (P/S) = 1–2 раза, слабое связывание, если фракция осадка/супернатанта (P/S) = 0,1–1-кратное, и отсутствие связывания, если фракция осадка/супернатанта (P/S) = 0–0,1-кратное.

Изотермическая титрационная калориметрия (ITC)

Сродство белков PX человека и различных мутантов к PtdIns P определяли с использованием прибора Microcal iTC200 (Malvern, UK).Растворимые diC8 PtdIn P были приобретены у Echelon Biosciences. Эксперименты проводили в 50 мМ Tris-HCl pH 8,0, 100 мМ NaCl. PtdIns P s в концентрации 0,5 мМ титровали до белков с концентрацией 0,020 мМ в аликвотах по 13 х 3,22 мкл при 25 °С. Константы диссоциации ( K d ), энтальпия связывания (Δ H ) и стехиометрия (N) были получены после подгонки интегрированных и нормализованных данных к модели связывания с одним сайтом. Первоначально стехиометрия была уточнена, и полученное значение было близко к 1; затем N было установлено равным 1.0 для расчета. Очевидная связывающая свободная энергия (δ г ) и энтропия (δ S ) были рассчитаны из отношений δ г = RTLN ( K d ) и δ г = δ h — tδ С . Все эксперименты были выполнены как минимум дважды, чтобы проверить воспроизводимость данных.

Биофизическое взаимодействие с использованием интерферометрии биослоев

Белково-липидные взаимодействия определяли с помощью интерферометрии биослоев системы BLItz (Pall ForteBio, США).Белково-липидные взаимодействия наблюдали путем иммобилизации 500 мкМ биотинилированных липосом на стрептавидиновом биосенсоре. После иммобилизации датчик промывали буфером, содержащим 50 мМ Трис (рН 8,0), 100 мМ NaCl и 0,1% БСА для предотвращения неспецифической ассоциации. Всего к сенсору добавляли 25 мкМ белков и измеряли изменение связывания (нм). Затем белкам давали возможность диссоциировать от зонда в ранее упомянутом буфере. Данные были обработаны и нанесены на график с помощью программного обеспечения Prism.

Аналитический гель-фильтрационный анализ РХ-домена SNX15

РХ-домен SNX15 подвергали аналитической гель-фильтрации на колонке Superdex 200 10/300 (Amersham, GE Healthcare), уравновешенной буфером, содержащим 50 мМ Трис (pH 8,0), 100 мМ NaCl и 2 мМ ДТТ. В целом, 100 мкл домена РХ SNX15 (500 мкМ) отделяли при 0,5 мл мин -1 при 4°С и сравнивали с кривыми стандартов гель-фильтрации. Элюцию белка контролировали по поглощению при 280 нм. Молекулярную массу по пику элюирования белка рассчитывали, используя стандартную калибровочную кривую маркеров.

Эксперименты по титрованию фосфоинозитида ЯМР SNX25

Для исследований титрования с химическим сдвигом ЯМР аналоги головной группы растворимого фосфоинозитида с ди-С8 алифатическими цепями (Echelon Biosciences) добавляли к образцам, содержащим 50 мкМ 15 N-меченого SNX25 PX (20 мМ HEPES (pH 7,0), 100 мМ NaCl, 2 мМ DTT и 10% D 2 O). Двумерные (2D) 1 H- 15 N HSQC-спектры 15 N-меченого домена SNX25 PX собирали с возрастающими количествами растворимых аналогов головной группы фосфоинозитида.Все спектры были получены при 298 K на спектрометре Bruker 900 МГц, оснащенном криозондом и градиентами по оси z . Спектры обрабатывали с использованием NMRPipe 43 и анализировали с помощью программы CCPNMR 44 . Изменения химического сдвига рассчитывали как Δδ = [(0,17ΔNH) 2  + (ΔHN) 2 ] 1/2 45 .

Определение структуры ЯМР SNX25

Структуру PX-домена SNX25 определяли с использованием данных гетероядерного ЯМР, полученных при 25 °C на спектрометре Bruker Avance II +  с частотой 900 МГц, оснащенном криогенным зондом.Использовали однородно 13 C/ 15 N-меченый домен SNX25 PX в концентрации 0,8 мМ в буфере ЯМР. Для определения магистрального резонанса 2D 1 H- 15 N-HSQC, 3D HNCACB, 3D CBCA(CO)NH, 3D HNCO и 3D HBHA(CO)NH были получены на образце SNX25 с использованием неравномерной выборки (NUS). 46 и обработано с использованием реконструкции максимальной энтропии 47 . Дистанционные ограничения были получены из 3D 13 C алифатических/ароматических редактируемых [ 1 H, 1 H]-NOESY-HSQC и 15 N-редактируемых [ 1 H, 1 ] Спектры -HSQC с временем смешивания NOE 120  мс.Спектры NOESY собирали вручную и интегрировали с использованием анализа CCPNMR 2.4.1 44 . Затем были назначены списки пиков и автоматически рассчитан ансамбль структур с использованием пакета динамики угла кручения CYANA 3.97 48 . Допуски, использованные в расчетах конструкции, составляли 0,03 ppm как для прямого, так и для непрямого измерения 1 H и 0,4 ppm для размеров 13 C и 15 N. Ограничения двугранного угла основной и боковой цепи (углы 110 ϕ, 105 ψ и 47 χ 1 ) были получены из анализа химического сдвига TALOS-N 49 ; диапазон ограничений был установлен в два раза больше предполагаемого стандартного отклонения.Все пептидные связи X-Pro были четко идентифицированы как транс на основании характерных NOE и химических сдвигов Cβ и Cγ для остатков Pro. CYANA была использована для расчета 200 структур из случайных исходных конформаций, затем были выбраны 20 конформеров с наименьшей целевой функцией CYANA для представления структурного ансамбля. В процессе автоматического расчета назначения/структуры NOESY CYANA присвоила 91,8% всех кросс-пиков NOESY (4774 из 5199) для SNX25.

Локализация доменов PX в

S.cerevisiae

Живые дрожжи культивировали в полных синтетических средах, содержащих 2% декстрозы, и визуализировали их экспоненциальный рост с помощью флуоресцентного микроскопа EVOS FL (Thermo-Fisher). Конструкции домена PX человека клонировали в вектор pBP73G с использованием сайтов BamHI/XhoI и экспрессировали под промотором GPD в дрожжах SEY6210 (генотип: MATα leu2-3,112 ura3-52 his3-Δ200 trp1-Δ901 suc2-Δ9 lys2-801; GAL). Для экспериментов с MSS4-ts дрожжи AAY202 (генотип: mss4Δ:HIS3MX6 YCplac111mss4ts-102 (LEU2 CEN6 mss4ts-102)) 23 выращивали при 25°C до поздней экспоненциальной фазы, затем перемещали в шейкерный инкубатор при 37°C для 45 мин и сразу изображение.

Comments |0|

Legend *) Required fields are marked
**) You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>
Category: Разное