Раздел 5. Электросиловые установки

Электрооборудование лифтов. Защита

Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники / Правила устройства электроустановок (ПУЭ)

Комментарии к статье

5.5.13. Защита первичных цепей и цепей управления лифта и группы лифтов должна быть выполнена в соответствии с требованиями гл. 3.1.

Лифты с электромашинными преобразовательными агрегатами должны иметь защиту от длительной перегрузки и от КЗ электродвигателя преобразовательного агрегата.

Смотрите другие статьи раздела Правила устройства электроустановок (ПУЭ).

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Большой адронный коллайдер прекращает работу 16.01.2026

Физика элементарных частиц - одна из самых передовых областей науки, где каждый эксперимент может изменить наше понимание мироздания. Центральным инструментом этих исследований является Большой адронный коллайдер (LHC), уникальный ускоритель частиц, позволяющий изучать самые фундаментальные законы природы. Недавно стало известно, что LHC временно прекращает свою работу для масштабной модернизации, которая подготовит его к новому этапу экспериментов с гораздо большей производительностью. Коллайдер, расположенный в подземном тоннеле вдоль швейцарско-французской границы, создает столкновения частиц на невероятно высоких энергиях. Именно здесь в 2012 году ученые открыли бозон Хиггса - ключевую частицу, объясняющую, почему другие элементарные частицы имеют массу. Это открытие стало одним из самых значимых событий современной физики и подтвердило предсказания Стандартной модели. Причиной временной остановки LHC стало развертывание проекта High-Luminosity LHC (HL-LHC). Модернизация позв ...>>

Робот-бармен AI Barmen 16.01.2026

Американские инженеры создали AI Barmen - робота-бармена, способного не только готовить коктейли, но и запоминать предпочтения гостей. AI Barmen представляет собой автономную систему, которую можно устанавливать практически в любых местах - от баров и ресторанов до гостиниц, аэропортов и корпоративных мероприятий. Робот сочетает механический манипулятор с интеллектуальной программой, которая подбирает напитки на основе истории заказов конкретного пользователя. Гости могут оставаться анонимными или разрешить системе запоминать их вкусы, что позволяет получать одинаково качественный персонализированный коктейль в любой точке, где установлен AI Barmen. Робот готовит широкий спектр коктейлей с высокой точностью, контролирует запасы ингредиентов и автоматически ведет учет, что снижает затраты и минимизирует ошибки. Для работы устройства достаточно стандартной розетки, подключение к воде не требуется, что делает его мобильным и удобным для эксплуатации в самых разных условиях. Систе ...>>

Стерильного нейтрино не существует 15.01.2026

В физике элементарных частиц поиск новых, пока не обнаруженных объектов играет ключевую роль в понимании устройства Вселенной. Иногда такие поиски приводят к громким открытиям, а иногда - к не менее важным отрицательным результатам, которые позволяют отбросить неверные направления. Именно к таким случаям относится недавний вывод ученых о судьбе стерильного нейтрино - одной из самых интригующих гипотетических частиц последних десятилетий. Исследователи из американской лаборатории Fermilab официально сообщили, что им не удалось найти доказательства существования стерильного нейтрино. К такому выводу пришла команда эксперимента MicroBooNE после многолетнего анализа столкновений нейтрино, которые ранее рассматривались как возможный намек на существование четвертого типа этих частиц. Предполагалось, что стерильное нейтрино взаимодействует с материей исключительно через гравитацию, что делало его крайне трудным объектом для обнаружения. В рамках современной физики нейтрино известны в т ...>>

Случайная новость из Архива Роботов научили быть любопытными 08.06.2017 На протяжении нескольких лет разработчики компьютерных программ для роботов пытались создать "алгоритм любопытства", однако повторить человеческую любознательность было довольно сложно. По их словам, большинство методов не могут оценить "пробелы" в знаниях робота и понять, что ему будет интересно. Однако Тодду Хестеру из Google DeepMind в Великобритании и Питеру Стоуну из Техасского университета в США удалось создать алгоритм, позволяющий компьютерной программе "проявлять любопытство", самостоятельно изучая окружающую среду. Новый подход позволит роботам учиться еще быстрее, чем сейчас. Исследователи назвали алгоритм TEXPLORE-VENIR - он основывается на технике "подкрепляющего обучения". Эта техника работает по следующему принципу: когда программа приближается к решению проблемы (например, выходу из лабиринта), то получает некоторое вознаграждение. Предполагается, что, получив награду, в будущем она снова попытается достичь какой-либо цели. Исследователи немного изменили технику "подкрепляющего обучения" таким образом, чтобы программа получала вознаграждение просто за новое знание, даже если оно не помогает достичь цели. Например, TEXPLORE-VENIR зарабатывает бонусы, когда изучает картину мира, ищет отдаленные места на карте или осваивает кулинарные рецепты. Хестер и Стоун протестировали свой алгоритм в двух сценариях. Первым из них стал виртуальный лабиринт из 4-х комнат, соединенных между собой запертыми дверями. Боту - просто компьютерной программе - нужно было исследовать территорию, найти ключ, взять его и открыть дверь. За каждую открытую дверь он зарабатывал 10 очков. Чтобы достичь наивысшего балла, ему было дано 3000 "шагов". Когда при помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR бот изучил местность (потратив на это 1000 "шагов"), то заработал 55 очков. При этом если он использовал другие алгоритмы, то получал от 0 до 35 очков. Когда программе пришлось одновременно исследовать местность и отпирать двери, с помощью TEXPLORE-VENIR она заработала 70 баллов, а в других случаях - менее 5. Ко второму эксперименту исследователи подключили человекоподобного робота Nao. При помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR ему нужно было выполнить три задания: ударить по музыкальной тарелке, найти и поднести к глазам розовую ленту и нажать на кнопку, расположенную на его ноге. На каждое задание Nao получил 200 "шагов", и еще 400 "шагов" ему было дано на "обучение" (изучение предметов). По результатам 13-ти попыток он нажал на кнопку 7 раз, ударил по тарелке в 1-м из 5-ти случаев и в итоге стал быстрее находить розовую ленту. Алгоритм TEXPLORE-VENIR показал хорошие результаты, однако излишнее любопытно может снизить продуктивность робота, считают сторонние исследователи. Может получиться так, что внутренняя мотивация робота на получение награды за обучение превысит его внешнюю мотивацию решить поставленную задачу. Поэтому важно найти баланс между двумя видами мотивации.

Другие интересные новости:

▪ Kodak Zi8 Pocket Video Camera

▪ Окно как сабвуфер

▪ МДМ-диоды

▪ Оптимисты живут дольше

▪ Летающий гоночный электромобиль Alauda Airspeeder Mk3

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Личный транспорт: наземный, водный, воздушный. Подборка статей

▪ статья Крыша вашего дома. Советы домашнему мастеру

▪ статья Наука и образование. Большая энциклопедия для детей и взрослых

▪ статья Инородные тела, общие принципы диагностики и медицинской помощи. Медицинская помощь

▪ статья Металлоискатель на биениях с триггером Шмидта. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Высокоэффективный преобразователь частоты. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026