Стабилизаторы сети: Как выбрать стабилизатор напряжения | Стабилизаторы напряжения | Защита питания | Оргтехника и офисное оборудование | Офис и сеть | Каталог

Защитить особо чувствительное оборудование

Разъем для подключения нагрузки

Стабилизаторы малой и средней мощности имеют для подключения нагрузки типовые электрические розетки — CEE 7 (она же «евророзетка»). Их количество зависит от выходной мощности устройства и возможности подключения бытовых приборов. Чем больше розеток, тем удобнее пользоваться, но тем выше риск случайно перегрузить стабилизатор.

Небольшая часть приборов оснащается специализированной

Стабилизаторы высокой мощности имеют выход на клеммный разъем, с которого напряжение подается либо к промышленному потребителю (станку, технологическому оборудованию), либо на распределительный щиток, для питания большого количества приборов.

Задержка запуска

Когда напряжение выходит за рамки рабочего диапазона стабилизатора, он отключается. При этом электродвигатели потребителей останавливаются не мгновенно. Если стабилизатор защищает холодильник, насос, кондиционер и другие устройства с двигателем, желательно выбирать модели с задержкой запуска, чтобы обезопасить оборудование от слишком быстрой подачи напряжения после кратковременного отключения.

ЖК-дисплей

Наличие дисплея дает возможность визуально отслеживать работоспособность и исправность стабилизатора, контролировать выходное напряжение. Дисплеи устанавливаются и на мощные промышленные приборы, и на маленькие бытовые модели, повышая удобство их использования.

Дополнительные опции

Кроме основных параметров стабилизатора, следует обратить внимание на дополнительные возможности, которые дает прибор. Обычно они указываются в описании:

•     защита от импульсных и высокочастотных помех — обеспечивается встроенным сетевым фильтром;
•     защита от перегрузок и короткого замыкания — осуществляется автоматическими выключателями;
•     режим байпаса — когда напряжение соответствует норме, оно подается к потребителям напрямую, исключая потери на стабилизацию.

Эти функции делают использование стабилизатора более безопасным, эффективным и удобным, но их наличие необязательно.
 

Стабилизатор напряжения 220 В для дома и дачи (однофазный): цены, характеристики, фото, инструкции

Однофазный стабилизатор напряжения применяется в бытовой сети 220 В, поэтому его можно использовать дома в квартире. По мощности однофазные бытовые приборы обычно не превышают 20 кВт и предназначены для устранения негативного влияния таких явлений, как падение или повышение напряжения, импульсное перенапряжение, всплеск, шумы.

Виды однофазных стабилизаторов напряжения

1. Электромеханические аппараты представляют собой автотрансформаторы с плавной регулировкой выходящего напряжения за счет перемещения графитовой щетки вдоль катушки трансформатора. Скорость обработки возмущений в электросети ограничивается склонностью графитовых щеток к износу, но она приемлема для стабилизации работы не только бытовых, но и промышленных, и медицинских приборов.

Преимущества: электромеханический однофазный стабилизатор обеспечивает самую высокую точность выходящего напряжения и характеризуется высокой перегрузочной способностью.
Технические характеристики: параметры входного напряжения зависят от производителя, могут составлять 140-260 В или 160-250 В. Мощность от 0,5 до 30 кВт. Выходное напряжение регулируется с точностью 2 или 3%. Вес от 5 до 80 кг.

2. Стабилизаторы напряжения однофазные со ступенчатым регулированием включают две разновидности: релейный и электронный. Работают по принципу переключения витков трансформатора с помощью ключей (автоматический переключатель). В релейном однофазном стабилизаторе автоматический переключатель механический, в электронном или цифровом переключатель выполнен в виде тиристоров и симисторов. Стабилизаторы со ступенчатым регулированием обрабатывают возмущения в электросети быстро, но дают высокую погрешность выходного напряжения. Подходят для использования дома, в офисе.

Преимущества: отсутствует проблема механического износа деталей, шумит только трансформатор, электронные ключи работают бесшумно, низкая чувствительность к частоте сети.
Технические характеристики:

Что же такое автоматический стабилизатор напряжения и стоит ли его покупать

            Автоматические стабилизаторы напряжения предназначены для регулирования выходного напряжения при скачках в сети. То есть даже при небольшом изменении напряжения в сети, такие стабилизаторы автоматически выравнивают напряжение до положенных 220 Вольт. Рабочий диапазон автоматических стабилизаторов напряжения колеблется от 90В до 300В, в зависимости от конкретной модели и производителя.

            Если выбрать автоматический стабилизатор Ресанта, то в основном у них рабочий диапазон 140-260 В, но есть модели которые предназначены для очень низкого напряжения и работают они от 90 В. Среди автоматических стабилизаторов напряжения фирмы Ресанта имеются электромеханические и цифровые стабилизаторы релейного типа. Отличаются они принципом регулировки выходного напряжения и погрешностью на выходе. Автоматические стабилизаторы электромеханического типа более надежны, долговечны и точны, но и цена на них несколько выше.

            Если же говорить об автоматических итальянских стабилизаторах напряжения компании ORTEA, то у них рабочий диапазон в основном колеблется от 140 до 280 В. Автоматические стабилизаторы ORTEA обладают плавной и достаточно быстрой регулировкой, не боятся перегрузок и способны выдерживать перегрузки до 200% в течении двух минут. Погрешность выходного напряжения в таких стабилизаторах составляет от 0,5 до 5% в зависимости от входящего напряжения. Стабилизаторы ORTEA изготавливаются от 1 Квт до 1 МегаВт.

            Что же касается автоматических стабилизаторов петербургского завода Полигон, то среди их моделей так же имеются и электронные и электромеханические автоматические стабилизаторы. От аналогов эти автоматические стабилизаторы отличает высочайшая надежность, точность и долговечность.

            Автоматические стабилизаторы напряжения Полигон и ORTEA можно купить как обычному потребителю для использования в доме и на даче, так и крупным предприятиям, так как эти стабилизаторы относятся к промышленным стабилизаторам и способны обеспечить бесперебойную работу самого привередливого оборудования, в том числе и медицинского.

            В нашем интернет – магазине вы можете получить профессиональную консультацию по выбору автоматического стабилизатора напряжения. А так же заказать и купить стабилизатор напряжения для дома и дачи или для любого промышленного объекта. Мы занимаемся продажей стабилизаторов напряжения от 500 Ватт до 5 МегаВатт.

Как выбрать стабилизатор напряжения

Как выбрать стабилизатор напряжения:

1. Определяем необходимый тип стабилизатора. 

Электромеханический стабилизатор:
применяется в случаях, когда необходима высокая точность стабилизации и отсутствуют резкие скачки напряжения (например, при постоянном пониженном напряжении в сети).

Релейный стабилизатор:
обладает высокой скоростью стабилизации, подходит для случаев с постоянными скачками напряжения. 
Более подробная информация – Таблица 2. Типы стабилизаторов.

2. Определяем тип питающей сети необходимого стабилизатора.

Однофазные стабилизаторы:
предназначены для однофазных сетей с напряжением 220В. Они используются для защиты бытовой техники (например, холодильник, компьютер, телевизор и тд.) от перепадов напряжения. К слову, большинство квартир в наше время имеют однофазные сети.

Трёхфазные стабилизаторы:
предназначены для трёхфазных сетей, напряжение которых 380В. Такие стабилизаторы выдерживают большие нагрузки и применяются для защиты мощного оборудования офисов, загородных домов и промышленных объектов. Определить трехфазную сеть можно по вводному кабелю – число жил в нем составляет три (без учета нуля).

3. Определяем тип подключения необходимого стабилизатора.

Подключение к розетке (то есть сразу после счётчика) – стационарные стабилизаторы.
Они стабилизируют напряжение во всей домашней электросети. Для приборов, мощностью свыше 3кВт/кВа.

Подключение к розетке (а техника, которую нужно  защитить от перепадов напряжения, подключается уже к самому стабилизатору) – локальные стабилизаторы.
Для приборов, мощностью до 3 кВт/кВа. 

Совет: необходимо четко понимать, нужна защита всех домашних электроприборов или одного наиболее ценного. 

4. Определяем необходимую мощность стабилизатора.

– рассчитываем суммарную мощность, потребляемую электроприборами. 
Мощность, потребляемую конкретным электроприбором, можно узнать из паспорта или инструкции по эксплуатации.
Можно воспользоваться таблицей – Таблица 1. Приблизительная мощность электроприборов и их пусковой ток (коэффициент мощности) – cos (φ).

– при расчете мощности приборов с двигателями необходимо учитывать пусковой ток, для этого мощность прибора нужно разделить на 0,7 или умножить на 1,5.

– после подсчета общей мощности рекомендуется прибавить еще 20% в качестве резерва для обеспечения нормального режима работы, возможности подключения нового оборудования и продления срока службы стабилизатора.

– после подсчета мощности необходимо выбрать соответствующую модель с учетом просадки напряжения в сети. 

5. Определяем необходимый диапазон работы: стандартный или расширенный. 

Стандартный диапазон – если перепады напряжения колеблются в пределах 140-270В.

Расширенный диапазон – если перепады напряжения колеблются в пределах 90-270В.

Определить диапазон поможет измерение напряжения в сети в моменты пиковых нагрузок (утром и вечером) в течение нескольких дней с помощью мультиметра или подобных устройств.

Советы по выбору стабилизатора: 

1. Бесшумность. 
Лучше устанавливать горизонтально или вертикально, удаленно от зон отдыха (спальня, гостиная).  

2. Компактность приборов. 

3. Цена. 
Не стоит экономить на такой покупке.

4. Мощность. 
Если потеря мощности составляет 50%, то следует приобретать стабилизатор с мощностью в два раза больше.

5. Установка. 
Установку лучше доверить сертифицированному электрику. Подключение стабилизатора стоит производить при помощи кабеля с достаточным диаметром. 

6. Гарантия. 
Необходимо внимательно изучить гарантийные обязательства продавца. 

Приблизительная мощность электроприборов и их пусковой ток (коэффициент мощности) – cos (φ).

Типы стабилизаторов:

Важные аспекты при выборе стабилизатора напряжения

Напоминаем, наши инженеры бесплатно помогут с выбором оборудования под ваши задачи.

Стабилизатор напряжения – оборудование, которое подключается к общей электросети. Основное его предназначение – поддержание напряжения в допустимых границах, защита от непредвиденных скачков.

Устанавливают стабилизаторы напряжения на вводе в квартиру, после электросчетчика. Стабилизаторы выравнивают напряжение, ликвидирует большие скачки и обеспечивает беспрерывную работу всего электрооборудования либо отдельных его элементов.

Нужно ли устанавливать стабилизатор напряжения в квартире?

Ответ на этот вопрос можно получить лишь после длительного наблюдения за напряжением в сети на протяжении достаточно длительного времени. Исходя из стандарта IEC 60038:2009, данные показатели не должны выходить за границы 220-240 В. Для Российской Федерации допустимым считается интервал около 198-253 В.

В основном, напряжение практически на территории всей страны не выходит за рамки требуемых стандартов. Если в процессе наблюдения были замечены перепады напряжения на протяжении длительного периода времени и уровень напряжения колебался менее 198 В либо более 253 В, то настоятельно рекомендуем подумать о покупке хорошего стабилизатора напряжения.

Какая именно бытовая техника нуждается в стабилизации напряжения?

Некоторое оборудование имеет встроенные системы защиты, которые дают возможность нормально функционировать оборудованию и «безболезненно» переносить незначительные перепады напряжения.

Сюда можно отнести:

1. Многие телевизоры уже имеют встроенный импульсивный блок питания, который может обеспечить относительно-нормальное бесперебойное функционирование техники при перепадах напряжения.
2. Практически все компьютеры способны функционировать при небольших перепадах напряжения.
3. Можно выделить активные нагрузки. Сюда относят утюг, водонагреватель, плойку, электрическую плиту. Они менее капризны, однако, при низком напряжении их продуктивность падает.
4. Работоспособность светодиодных ламп обеспечивается благодаря встроенному драйверу тока, который в них интегрирован. Напряжение в электросети практически не оказывает никакого влияния на яркость свечения светодиодных ламп.

Существует огромное количество электрооборудования, которому необходима достойная защита от значительных перепадов напряжения в сети:

1. Это могут быть глубинные насосы и кондиционеры. Данные электроприборы имеют встроенные асинхронные двигатели. При функционировании с низким напряжением в сети, им свойственен сильный перегрев, который очень часто и приводит к серьезным поломкам.
2. В холодильнике при работе с низким напряжением в электросети двигатель может сильно перегреться, начать гудеть и выйти из строя.
3. Домашние кинотеатры. Не все производители устанавливают импульсные блоки питания способные работать в широком диапазоне входных напряжений. (Может произойти пробой специального элемента на входе телевизора – варистора).
4. Все лампы накаливания. На яркость их света огромное влияние оказывает характеристика напряжения в электросети.
5. Микроволновые печи. При более низком напряжении снижается и мощность СВЧ-излучения. Если характеристики тока не соответствуют заявленным требованиям сети, то печь просто перестает функционировать.
6. Стиральные машины. Даже новые модели очень чувствительны к перепадам напряжения. Если напряжение резко падает, может произойти сбой программы. Более ранним моделям перепады напряжения страшны сильнее. От скачков напряжения они могут даже сгореть.
7. Посудомоечные машины. Если напряжение в сети очень низкое, то машинка может просто не включиться либо отключиться в процессе работы.
8. Бойлеры новых моделей. Они очень чувствительны к резким скачкам в сети.

Чтобы решить проблему как можно точнее, необходимо в обязательном порядке применять стабилизаторы напряжения для очень чувствительных электроприборов.

Практически все стабилизаторы напряжения обладают такими характеристиками

1. Регулировка напряжения электросети в заданном диапазоне.
2. Защитное отключение выходного напряжения. Оно необходимо для того, чтобы прекратить подачу напряжения на все электрические приборы, если регулятор напряжения вышел из строя либо параметры сети отклонились от допустимых значений.
3. Защита от короткого замыкания – автоматический выключатель для предотвращения перегрузки.

В состав стабилизаторов входят:

1. Плата управления
2. Автотрансформатор или его разновидности
3. Индикация режимов работы
4. Узел регулирования
5. Корпус
6. Клеммная колодка подключения

Какие же стабилизаторы напряжения лучше всего использовать в квартирах?

Современный рынок не ограничивается одним типом стабилизаторов, на нем представлено огромное количество оборудования с различными характеристиками.

Различают такие виды стабилизаторов напряжения:

1. Электромеханические с токосъемными роликами или на щетках;
2. Электронные на тиристорах,транзисторах или реле.

Все это оборудование в зависимости от внешних условий (диапазон колебаний, помехи и т.д.) подходит для устранения проблем в сети. Какие же стабилизаторы подходят для обеспечения полноценной работы электроприборов в Вашей квартире?

Выбор производится исходя из:

1. Количества фаз;
2. Мощности нагрузки;
3. Диапазона перепадов напряжения;
4. Точности выходного напряжения;
5. Допустимого уровня шума;
6. Требуемого быстродействия;
7. Условий окружающей среды.
8. Уровня устойчивости к помехам в сети;
9. Срока эксплуатации.

Количество фаз

трехфазный

Мощность

30 кВА

Рабочий диапазон

141-266 В

Габариты

300*560*300 (3 шт.) мм

Количество фаз

трехфазный

Мощность

60 кВА

Рабочий диапазон

141-266 В

Габариты

300*560*300 (3 шт.) мм

Количество фаз

трехфазный

Мощность

105 кВА

Рабочий диапазон

150-278 В

Габариты

600x800x1800 мм

Количество фаз

трехфазный

Мощность

500 кВА

Рабочий диапазон

150-278 В

Габариты

1200x800x2000 мм

Электромеханические стабилизаторы напряжения:

Регулирование в стабилизаторах данного типа осуществляется при помощи автотрансформатора, по обмоткам которого передвигаются графитовые ролики, либо щетки( в бюджетных вариантах). Регулирование осуществляется плавно и с высокой точностью. Они достаточно хорошо справляются с током нагрузки, и более неприхотливые к помехам в сети. Подходят для эксплуатации радиолюбителям и любителям музыки, так как не вносят посторонних шумов и помех в сеть. Лампы накаливания горят роно и не моргая.

Среди недостатков можно выделить основное:

1. Качественные зарубежные модели достаточно дорогие;
2. Большое количество некачественных китайских подделок;
3. Скорость регулирования ниже, чем у электронных;
4. Необходимость проведения регламентных работ.

Стабилизаторы напряжения электронного типа

Различаются по принципу действия и используемым компонентам. Приведем основные типы:

1. Релейные
2. Тиристорные/ симисторные
3. IGBT/ ШИМ- регулирование.

Первый и второй тип самое популярное и обоснованное направление в улучшении электромеханических стабилизаторов – это производство оборудования с двойными преобразователями – инверторами. Не совсем компактные приборы, однако они в силах обеспечить:

1. Высокое качество тока на выходе;
2. Достаточно высокий уровень работоспособности;
3. Способность подавлять импульсные помехи тока в сети.
Достаточно высокая стоимость делает такое оборудование не доступным для широкой массы покупателя.

Электронные релейные

Наверное, это самые дешевые стабилизаторы напряжения, которые выполняют ступенчатое регулирование напряжения. Самый главный минус такого оборудования – во время работы иногда щелкают. Бывают такие периоды, когда стабилизатор клацает практически все время. Поводом тому может быть:

1. Сломалось одно реле или подгорели контакты;
2. Электросеть находится в плачевном состоянии – имеется огромное число скруток и плохих контактов, маленькое сечение провода;
3. Сломанный контроллер.

Не важно, какая будет причина. Если стабилизатор систематически щелкает, то при таких условиях он очень быстро выйдет из строя.

Стабилизаторы напряжения релейного типа – достаточно удобны для эксплуатации в домашних условиях, за счет:

1. Скорости переключения, которая практически не уступает электромеханическим моделям;
2. Достаточно быстрого срабатывания;
3. Очень удобного корпуса, малого веса;
4. Очень выгодной цене.

Среди недостатков можно выделить следующее: очень часто реле выходит из строя, потому что контакты имеют свойство подгорать: можно обслуживать лишь мощную аппаратуру; синусоида напряжения на выходе очень искажается; не очень любят перегрузки.

Такие приборы отлично подойдут для обеспечения бесперебойной работы телевизора, холодильника, приборов для освещения, различной офисной техники, вентиляционной системы, кондиционеров.
Так что, если у вас нет сверхчувствительной техники, которая боится частых и резких перепадов напряжения, то такие стабилизаторы очень подойдут для использования в условиях квартиры.

Они включают в себя:

1. Серводвигатель;
2. Автотрансформатор;
3. система управления.

Основные достоинства таких стабилизаторов напряжения:

1. Очень удобная регулировка;
2. Возможность нормально полноценно работать при разном напряжении;
3. Результат на выходе очень точный;
4. Способность работать без сбоев достаточно долго;
5. Могут без сбоев переносить не долгосрочные перегрузки.

Основные минусы в работе стабилизаторов:

1. Пыль, при попадании внутрь стабилизатора, обугливается;
2. Очень чувствительны к низкой температуре;
3. Периодически нуждаются в смене токосъемной щетки;
4. Может образоваться искра в процессе замыкания либо размыкания контактов. Из-за этого нельзя устанавливать стабилизаторы в непосредственной близости с газовыми приборами и оборудованием.

Более современные модели стабилизаторов, вместо привычных токосъемных щеток, имеют встроенные долговечные ролики. Если сравнивать по стоимости, то и стоят такие приборы гораздо больше своих предшественников. Чаще всего, такие стабилизаторы используют там, где не наблюдается частых перепадов напряжения в сети.

Как выбрать стабилизатор напряжения исходя из мощности

Руководствуясь данным критерием, не стоит забывать и о числе используемой техники, которая будет подключена к стабилизатору.

Как вычислить необходимую мощность:

1. Необходимо сложить мощность всех электроприборов. Эти данные можно найти в техпаспорте к приборам либо на наклейках корпуса;
2. Нужно выяснить какой же прибор обладает наиболее высокой мощность пуска. Самый распространенный вариант в быту – это мясорубка либо кондиционер. Далее определяем разницу между номинальной и пусковой мощностями и добавляем полученное значение к полученной совокупной мощности.

Выбор стабилизатора по количеству фаз

Практически во всех многоквартирных домах однофазная сеть с напряжением 220В. При таких условиях и стабилизатор необходимо подбирать из однофазных.

Трехфазные устройства могут понадобиться при:

1. Если имеются трехфазные потребители. Сюда можно отнести – компрессор, котел, насос. Однако, в квартире такие приборы не встречаются;
2. Если квартира подключена к трехфазной сети.

Трехфазные стабилизаторы имеют достаточно высокую стоимость и поэтому очень часто вместо одного трехфазного, пользователи покупают три однофазных стабилизатора.
Выбор стабилизатора по точности, диапазону, месту монтажа

По диапазону различают две категории приборов:

1. Рабочий. Указывает на доступный интервал напряжения на входе, при котором будет происходить подача напряжения 220В (это подходит лишь для однофазной сети) либо 380В (для трехфазной сети). Погрешность имеет место быть;
2. Предельный. Указывает на разницу между входным напряжением и оптимальным его значением, при котором стабилизатор не питает все приборы, которые от него отключены, но при этом сам находится в рабочем состоянии. В основном, это 14-18%.

Стабилизаторы напряжения имеют относительную точность. Чем более точно работает стабилизатор, тем дороже он стоит. Самые дешевые стабилизаторы имеют точность около 2-7%, в таких случаях отклонение должно быть не более 1%.

Установить стабилизатор можно без особого труда и специальных навыков. Практически все модели устанавливаются с помощью кронштейнов, которые идут в комплекте. Обязательным условием при монтировании стабилизатора является то, что он должен располагаться не меньше 0,3 м от потолка.

Если у вас остались вопросы, просьба, не стесняться задавать их нашим инженерам. Каждый из них, ежегодно, проходит обучение на заводе производителя. Телефон горячей линии: +7 925 772 2557

SUNTEK – Подключение стабилизатора напряжения

При перепадах напряжения в сети стабилизатор просто незаменим. Он выравнивает сетевое напряжение до стандартных значений (220В), устраняет помехи и позволяет снабжать приборы “качественной” электроэнергией. Но чтобы стабилизатор мог полноценно выполнять возложенную на него задачу, его необходимо правильно установить.

Стабилизаторы малой мощности до 2000ВА
Стабилизаторы напряжения небольшого номинала рассчитаны на обслуживание одного или нескольких приборов (потребителей). Например, стабилизатор на котел, стабилизатор на холодильник, стабилизатор на телевизор и пр. Как правило, такие модели стабилизаторов мобильны и не нуждаются в установке. Они размещаются рядом с прибором и подключаются по типу вилка/розетка. С этим не может возникнуть проблем. Достаточно вставить вилку стабилизатора в любую розетку в доме, а потребителей подключить к розетке (розеткам) на корпусе стабилизатора.

Мощные стабилизаторы напряжения от 3000ВА
Установка мощных стабилизаторов, предназначенных для защиты электросетей всего дома или объекта, несколько сложнее. Они подключаются к вводному силовому кабелю при помощи клеммных разъемов. Такой монтаж вполне можно провести самостоятельно, для этого не требуется особого допуска или разрешительных документов, но здесь не обойтись без профессионального инструмента и хотя бы начальных знаний в области электромонтажа. Если вы не уверенны в своих силах, то лучше сразу обратиться за помощью к квалифицированному электрику.

Выбор места для установки
Стабилизатор, предназначенный выравнивать напряжение во всем доме, подключается к вводному кабелю, поэтому вполне логично расположить его неподалеку от электрощита. Но место, где планируется установить прибор, должно соответствовать некоторым требованиям.
Во-первых, температурный режим. Многие стабилизаторы, представленные на рынке, достаточно чувствительны к отрицательным температурам, что несколько ограничивает варианты установки. Они не способны работать в зимний период в неотапливаемых помещениях. Релейные стабилизаторы напряжения SUNTEK имеют нижний порог -30С, то есть их можно свободно размещать в гараже или в подсобных помещениях без отопления, но не открытом воздухе. Атмосферные осадки, высокая влажность или долгое нахождение под прямыми солнечными лучами может вывести стабилизатор из строя.
Во-вторых, вентиляция. При работе стабилизатор выделяет тепло, которое отводится наружу через отверстия на корпусе. В стабилизаторе может быть установлен вентилятор для принудительного оттока перегретого воздуха либо вентиляция идет естественным путем (в стабилизаторах напряжения SUNTEK принудительная вентиляция предусмотрена в моделях номиналом свыше 8500ВА). И в том, и в другом случае для обеспечения нормальной циркуляции воздуха, прибор не следует размещать вплотную к каким-либо поверхностям, монтировать в узких нишах, накрывать или другим образом заслонять вентиляционные отверстия.  
В-третьих, прочность крепления. Стабилизаторы напряжения SUNTEK имею универсальный корпус, то есть могут размещаться горизонтально на полу, на стеллаже, полке или вертикально крепиться к стене. Стабилизатор весит несколько килограмм, например SUNTEK 11000ВА – 17 кг. Поэтому при установке необходимо обязательно проконтролировать прочность основания, на которое планируется поместить прибор, или надежность настенного крепления.
При выборе места для установки также следует учитывать, что работа как релейных, так и электромеханических стабилизаторов напряжения сопровождается некоторым шумом – перещелкивания реле, движение щетки по обмоткам катушки, звук работающего вентилятора. Такие типы стабилизаторов не рекомендуется устанавливать рядом со спальней, в гостиной.

Порядок установки стабилизатора
Мощные стационарные стабилизаторы подключаются на вводе в помещение после электросчетчика и вводного автомата. Подключение после счетчика обусловлено действующими нормами и правилами. Ведь необходимо учесть всю потребляемую энергию, в том числе и ту, которую расходует сам стабилизатор. Вводной автомат – является защитным устройством, позволяющим обезопасить электропроводку от перегрузки и токов короткого замыкания, предотвратить поломку электрооборудования. В дополнение к вводному автомату рекомендуем установить вспомогательную защиту в виде УЗОНа (Устройства защиты от отгорания нуля и перенапряжений). Данное устройство мгновенно отреагирует на отгорание нуля в сети и не даст скачкам напряжения на фазном проводе (до 285В) вывести из строя бытовые электроприборы и защитит сам стабилизатор. 
Тогда порядок установки будет следующий: после счетчика, в разрыв фазного провода устанавливается автоматический выключатель, затем идет УЗОН, следом стабилизатор напряжения.

Подключение стабилизатора
Стабилизаторы напряжения для подключения к вводному кабелю оснащены так называемым клеммником или клеммной колодкой с 3-ми (упрощенная схема), 5-ю клеммами. В стабилизаторах напряжения SUNTEK пять клемм: фаза и ноль (вход), заземление, ноль и фаза (выход). При подключении фазный и нулевой провода сети подводятся к входным клеммам стабилизатора, а провода нагрузки, соответственно, к клеммам на выход. Отдельным проводом соединяется разъем заземления с шиной РЕ, расположенной в распределительном щитке.
Ещё один важный момент – провода. Необходимо правильно подобрать сечение и рабочее напряжение проводов, с помощью которых производится подключение стабилизатора. Слишком толстые провода – это неоправданные расходы, а слишком тонкие – риск возникновения аварийной ситуации. Они могут не справиться с нагрузкой, что приведет к возгоранию проводки или к короткому замыканию. Требуемое сечение кабеля можно легко определить по специальным таблицам, находящимся в свободном доступе.
Но будьте внимательны, в сети с пониженным напряжением ток на вводе может значительно возрастать. Это надо обязательно учитывать при установке стабилизатора и брать входные провода с большим сечением, чем выходные.
Кабель, конечно, лучше выбирать с медными жилами. Медь хорошо проводит ток, выдерживает большие нагрузки, и хотя медные кабели стоят дороже алюминиевых, но они более надежные, гибкие и удобные в работе.

Разумеется, не стоит игнорировать и общие правила монтажа электроприборов.
– До начала работ необходимо отключить питание сети в электрическом щите.
– Нужно с вниманием отнестись к Паспорту прибора, изучить информацию, следовать рекомендациям. Это позволит не допустить ошибки и не нарушить правила предоставления гарантии на прибор.
– Монтаж выполняется согласно схеме установки, рекомендуемой производителем прибора.
– Перед включением прибора необходимо проконтролировать надежность и правильность всех соединений.
– Не допускается подключать к прибору нагрузку, превышающую его мощность. Рекомендуется иметь в запасе резерв по мощности 20-30%.
– В зимний период не следует подключать электроприбор сразу после транспортировки к месту монтажа. Внутри корпуса образуется конденсат и потребуется некоторое время (2-3 часа), чтобы прибор полностью просох.

Особенности подключения однофазных стабилизаторов в трехфазную сеть
Если у вас к дому (объекту) подходит трехфазная сеть, при этом отсутствует трехфазная нагрузка, то предпочтительнее устанавливать три однофазных стабилизатора, а не один трехфазный. Комплект однофазных стабилизаторов стоит дешевле, их легче обслуживать, и при исчезновении напряжения на одной из фаз, остальные будут работать.
При установке однофазных стабилизаторов напряжения в трехфазную сеть 380В необходимо учитывать некоторые особенности. На каждую фазу подключается по одному стабилизатору. Номиналы стабилизаторов выбираются согласно нагрузке. Нагрузку рекомендуется распределять равномерно, то есть суммарная мощность приборов, подключенных к каждому стабилизатору, должна быть примерно одинаковой.

О подключении трехфазного стабилизатора напряжения можно прочитать здесь.

Одно- и трехфазные промышленные стабилизаторы напряжения. Отличия и сфера применения

Промышленные стабилизаторы напряжения в повышении качества электроэнергии силовой сети. Основные направления использования и параметры выбора промышленных стабилизаторов напряжения. Релейные, электромеханические и электронные промышленные стабилизаторы напряжения.

Промышленные стабилизаторы напряжения отличаются от бытовых моделей мощностью, массогабаритными показателями, точностью регулировки, скоростью стабилизации, хотя и условно, поскольку для обеспечения нормируемых ГОСТом 32144-2013 показателей качества электроэнергии на муниципальном, торговом объекте и даже в жилом малоэтажном доме с электрическим отоплением, кондиционерами, электроплитой и пр., где необходима мощность далеко за 20 кВт.

В целом, одно- и трехфазные стабилизаторы напряжения могут и должны рассматриваться менеджментами и энергетиками промышленных и непромышленных объектов только как локальное дополнительное, но не достаточное решение обеспечения надежного снабжения электроэнергией стандартизированных параметров отдельного оборудования, групп нагрузки, сегмента сети.

Не достаточное, поскольку любые одно- и трехфазные стабилизаторы de facto не устраняют причины, вызывающие ухудшение качества электроэнергии в силовой сети.

То есть, типовые проблемы перетоков реактивной мощности, искажений параметров качества электроэнергии токами гармоник, интергармоник и т. д. остаются, а сама надежность работы стабилизаторов ограничена предустановленными производителем значениями отклонения входного напряжения. Поэтому стабилизаторы напряжения стоит использовать в качестве дополнительного технического средства обеспечения надежности питания чувствительной к изменениям сетевых параметров нагрузки совместно с конденсаторными установками повышения коэффициента мощности, пассивными и активными фильтрами гармоник, а также комплексом организационных мероприятий по повышению качества электроэнергии и стабильности электроснабжения объекта.

Основные направления использования и параметры выбора промышленных стабилизаторов напряжения

Одно- или трехфазные стабилизаторы напряжения с пофазной коррекцией могут использоваться для вывода на оптимальный режим работы систем освещения, вентиляции, кондиционирования, электроприводов (если в них не используются ШИМ преобразователи), нагревательных установок, электросварочного оборудования и т. д.

В условиях перехода на цифровые сети, обозначенного принятой в июне 2020 «Энергетической стратегией Российской Федерации» возрастает значение стабилизаторов напряжения, как дополнительного средства обеспечения стабильности питания программно-аппаратных комплексов систем автоматического управления производственно-технологическими процессами. В рамках АСУ ТП или иных версий автоматических систем промышленные стабилизаторы напряжения могут использоваться, как для создания стабильных условий работы электронного оборудования SCADA (Supervisory control and data acquisition), так и надежного питания слаботочных сетей информационных каналов протоколов Modbus и/или Industrial Ethernet.

Выбор промышленного стабилизатора напряжения в основном происходит по мощности, точности и скорости стабилизации, КПД, уровню защиты от электромагнитных помех, массогабаритным характеристикам и цене. В целом этот пакет показателей определяется типом стабилизатора напряжения, которые в основном поставляются релейными, электромеханическими (сервоприводными) и электронными (феррорезонансные и стабилизаторы с подмагничиванием имеют ограниченное применение из-за малых значений КПД и сравнительно высоких массогабаритных характеристик).

Трехфазные стабилизаторы напряжения выпускаются или на базе одного трехфазного трансформатора или в виде сборки из трех однофазных стабилизаторов. В лучших, но более дорогих предложениях трехфазные сборки комплектуются одним резервным однофазным стабилизатором, автоматически подключаемым в сеть при выходе одного из рабочих стабилизаторов напряжения.

Релейные, электромеханические и электронные промышленные стабилизаторы напряжения

В релейных стабилизаторах для исправления напряжения на выходе используется автоматическая коммутация контроллером системы управления (СУ) выводов отпаек вторичной обмотки трансформатора электромеханическими контакторами, т. е. регулирование происходит дискретно или ступенчато, а точность коррекции зависит от числа выводов и контакторов.

Главные недостатки релейных стабилизаторов — небольшая точность корректировки, невысокая скорость регулирования из-за предустановленной временной задержки включения электромеханических реле, достаточно быстрый износ контакторов из-за выгорания при включении, отключении, большие габариты, определяемые числом выводов отпаек и контакторов.

Электромеханические стабилизаторы корректируют напряжение на выходе посредством движения сервоприводом контакта (токосъемной щетки), что увеличивает или уменьшает число витков обмотки автотрансформатора.

Преимущества электромеханических стабилизаторов перед релейными — достаточно плавная, а главное, более точная коррекция напряжения на выходе, к недостаткам относят невысокую скорость регулировки и меньший ресурс работы (в сравнении с релейными и электронными) из-за физического износа подвижных частей.

Электронные стабилизаторы — бесконтактные, без движущихся частей, но более дорогие из-за использования полупроводниковых ключей и дискретные, как и релейные модели.

Стабилизаторы напряжения на симисторах бесшумные в работе, надежные, с большим ресурсом и скоростью регулирования. Более прогрессивные модели построены на оптосимисторах (управляющий электрод заменен светодиодом) и автотрансформаторе, или оптосимисторах и трансформаторе тока с L-C-фильтрами на выходе, благодаря чему полностью решается проблема гальванической развязки между источником и нагрузкой.

К недостаткам электронных стабилизаторов напряжения относят высокую цену, определяемую числом и мощностью полупроводниковых ключей, а также жесткую зависимость точности регулирования и массогабаритных показателей от числа отпаек обмотки трансформатора.

Стабилизаторов сложных систем от белков до социальных сетей

XX Предисловие к первому изданию

Маате Салай окончил среднюю школу Ласло Ловасси в

Веспрем, Венгрия в 2003 году. лауреат

Премии Младшего Бойяи в области информатики за 2003 год.

С 2003 по 2005 год он был президентом, а затем

президентом-управляющим венгерской студенческой ассоциации Re-

search (www.kutdiak.hu). Он

в настоящее время изучает информатику в

Техническом университете в Будапеште, Венгрия.

Междисциплинарный предмет всегда опасен. Никто не может знать,

и даже не может все понять. Несмотря на это, запись около

слабых звеньев не должна означать слабую запись. Я очень благодарен

выдающимся ученым различных дисциплин, моим друзьям, которые прочитали

резюме этой книги или ее глав. Я благодарен за их комментарии, идеи и поддержку

. Помощь Луиджи Агнати, Esz-

ter Babarczy, L´aszl´o A.Барабази, Аттила Беккей, Эрик Л. Берлоу,

Густав Борн, Золтан Борсоди, Геореи Бернсток, Дьёорги Бузаки,

Вилмос Чаньи, Кен Дилл, Джеральд М. Эдельман, Андресас Falus, Vik-

tor Ga´al, Bal´azs Guly´as, M´aria Herskovits, Gergely Hojd´ak, Roland

Iv´anyi-Nagy, G´asp´ar J´ekely, Ferenc Jord´an , M´arton Kan´asz-Nagy, Ka-

talin Kapit´any, M´aria Kopp, Steve LeComber, Leon Lederman, Su-

san Lindquist, L´aszl´o M´er˝o,

´

Agoston Mihalik, Istv´an Moln´ar, Viktor

M¨uller, Zoltan N.Oltvai, Kleopatra Ormos, B´alint Pat´o, Csaba Pl´eh,

Zolt´an Proh´aszka, Ricard V. Sol´e, Csaba Soti, Attila Stet´ak, Steven H.

Strogatz, Андр’ас Саб’о, Петер С’араз, Габор Сегвари, Аттила Вертес,

Тамас Вичек, Дениз Вольф и Питер Волинс выражают благодарность за участие в конкурсе

.

Без поддержки Тамаса Вичека, с помощью наших ли-

брариан, Чиллы Саб’о и, наконец, что не менее важно, редакционной группы Клауса

Ашерон, Адельхейд Дам, Джеймса Фуйте, Анджелы Лахи, Стивена Лайл

и Джек Тушински, эта книга не могла быть написана.Я хотел бы

поблагодарить всех членов моей семьи и моих коллег за их непонимание в процессе написания. Наконец, позвольте мне представить

´

Edua

Sz˝ucs, которому я чрезвычайно благодарен за прекрасную иллюстрацию в книге

.

Стабилизаторы сложных систем от белков до социальных сетей (Frontiers Collection S.)

В своей новой книге « Слабые связи: стабилизаторы сложных систем от белков до социальных сетей» , венгерский профессор биохимии из Университета Земмельвейса в Будапеште, Питер Чермели представляет отличный пример того, как этого можно достичь. Формула включает три простых правила. Во-первых, он объясняет некоторую общую терминологию сетевой теории, такую ​​как ограниченность мира, самоорганизация, масштабируемость, стабильность сети или вложенность – все это важно для понимания того, почему очень разные системы демонстрируют очень похожие модели поведения.Во-вторых, в каждой главе обсуждаются эти основные принципы в различных сложных системах, начиная с уровня атомов и молекул, за которыми следуют биологические и социальные сети, и заканчивая глобальными структурами, такими как мировая история и экономика. В-третьих, язык книги освежает, поскольку она направляет читателя в ошеломляющее путешествие по «чистой стране», поскольку Чермели часто называл мир сложных систем. Даже самые сложные теории хорошо представлены с обилием примеров и аккуратных аналогий.

На протяжении всей книги автор дает самые свежие и исчерпывающие ссылки по темам. Наиболее достойными дополнениями являются список URL-адресов и подробный глоссарий технологических терминов. Части, которые иногда могут показаться довольно гипотетическими, обычно отмечены карикатурными обозначениями, по сути, улыбками, указывающими на определенные абзацы как на незначительные или самокритичные. Они помогают сделать книгу более разговорчивой и удобочитаемой.

Недостатком книги является то, что она последовательно переоценивает некоторые сетевые явления.Например, свобода от масштабирования в сетях все еще вызывает интенсивные дебаты среди ведущих исследователей в этой области (Krieger 2006). Понятие (часто называемое «степенным законом») относится к свойству любой системы, где связи между ее узлами или элементами могут быть описаны как экспоненциальное распределение вероятностей, представленное как прямая линия в логарифмическом масштабе.

Почему степенные законы интересны исследователям сетей? Ответ двоякий. Отчасти потому, что такое распределение часто встречается в повседневной жизни (Barabasi 2002).Примеры включают научное сотрудничество (Newman 2001), трофические сети (Williams and Martinez 2000), схемы кормодобывания животных (Viswanathan et al. 1996), всемирную веб-структуру (Faloutsos et al. 1999) и шаблоны электронной переписки (Oliveira and Barabasi 2005). Другая и, возможно, более интересная причина интереса степенных законов связана с тем фактом, что в отличие от гауссовских или пуассоновских распределений, безмасштабные сети предпочитают экстремальные значения, которые повышают надежность сети за счет большего разнообразия.Несмотря на эти аргументы, остается сомнительным, является ли степенной закон значимым свойством сложных систем или просто модной шумихой.

Настоящая заслуга книги Чермели начинается с главы 5, где читателю знакомятся со слабыми звеньями. «Связь определяется как« слабая », когда ее добавление или удаление не изменяет среднее значение целевого показателя статистически заметным образом» (стр. 83). Главный аргумент в том, что слабые звенья стабилизируют все сложные системы. Хотя поначалу это может показаться преувеличением, автор собирает целостную картину с блоками доказательств из разных дисциплин.Он начинается с проницательного анализа на атомном и молекулярном уровнях, который включает обсуждение сворачивания белков, и продолжается ролью слабых звеньев в стабильности клеточной сети, управлении биологическим стрессом, болезнях и механизмах старения. Из подробных описаний и хорошо сфокусированной презентации очевидно, что автор купил, чтобы иметь собственный опыт в этой области как биохимик. Эти главы (главы 6-7-8) имеют наиболее последовательную структуру, а сложность аргументации подтверждается множеством подтверждающих доказательств.

По мере того, как линия обсуждения ведет к психологическим, социальным и культурным аспектам слабых звеньев сложных систем (главы 8-9-10), картина становится все более запутанной и гипотетической. Это, несомненно, связано с тем, что сетевые механизмы на этих более высоких организационных уровнях менее изучены. Научные исследования должны пролить свет на некоторые скрытые в настоящее время связи, существующие в этих областях. Возьмем, к примеру, идею из главы 8 относительно характеристики «сильных линкеров» и «слабых звеньев» как индивидуальных типов личности.Неясно, как автор выводит понятие этих черт на основе Bateson et al. (2004) гипотеза «малых фенотипов» против «больших фенотипов». Хотя аналогии могут сыграть решающую роль в междисциплинарных исследованиях, без достаточных прямых подтверждающих доказательств читатель может найти эти идеи интересными, но менее обоснованными с научной точки зрения. Тем не менее, умозрительные интеллектуальные замечания могут указать на вопросы дальнейшего исследования, которые могут в конечном итоге подтвердить или опровергнуть некоторые или все идеи автора.

Особенно интересно то, как Чермели описывает слабые звенья в социальных сетях (глава 9). В соответствии с остальной частью книги он выдвигает аргумент, что слабые звенья определяют стабильность и разнообразие системы. Как ранее было предложено учеными-эволюционистами, причина менопаузы в животных и человеческих обществах является адаптивной не только потому, что она предотвращает генетические пороки развития из-за поздних беременностей, но также потому, что прекращение репродуктивной функции у пожилых женщин или бабушек позволяет им помочь. воспитание собственных внуков (Sherman 1998).В книге эти и многие другие подтверждающие эмпирические данные, такие как функциональная роль сплетен и более высокий порог стрессоустойчивости женщин, помещаются в более широкий контекст социальных сетей, и утверждается, что женщины стабилизируют общество, выступая в качестве слабых звеньев. Хотя было бы заманчиво принять аргумент о «слабой связи женщин», следует проявлять крайнюю осторожность при переводе этого вывода в исходное определение. Это расплывчатое утверждение допускает логическую ошибку, утверждая, что добавление или удаление бабушек в обществе не изменяет среднюю ценность семейных отношений статистически заметным образом.

Несмотря на иногда перевозбужденные и самонадеянные заявления, Weak Links обеспечивает отличное интеллектуальное путешествие по «Нет-стране». В последней главе суммируется влияние слабых звеньев на динамические сети, и по мере того, как автор проводит нас через объяснения энергетических ландшафтов и сложностей более высокого уровня, он делает свои окончательные выводы. Сложные системы, будь то биологические, технологические или социальные, слишком сложны для понимания с нашими ограниченными когнитивными способностями, поэтому некоторая степень упрощения неизбежна.Эти системы необходимо преобразовать в их моноландшафтный эквивалент с помощью нескольких идентифицируемых моделей поведения, определяющих точки стабильности. Согласно Чермели, наиболее подходящим инструментом для такого «комплексного редукционизма» будет теория игр, но поиск правильных способов применения идей из этой области – дело будущих исследователей сложных систем.

В заключение, эта книга представляет собой отличный обзор широкого спектра исследований сложных систем и новый подход к пониманию значимости слабых звеньев.Он написан в приятном стиле, что делает его контент доступным для читателей практически с любым опытом, включая сетевых ученых и даже, возможно, американских таможенников.

Стабилизация паттернов во времени: подход нейронной сети

Abstract

Рекуррентные сети и сети с обратной связью способны хранить динамическую память. Тем не менее, обучить сеть выполнению этой задачи – непростая задача. Для этого необходимо столкнуться с нелинейным распространением ошибок в системе.Небольшие отклонения от желаемой динамики из-за ошибки или собственного шума могут иметь драматические последствия в будущем. Таким образом, необходим способ справиться с этими трудностями. В этой работе мы сосредотачиваемся на рекуррентных сетях с линейными функциями активации и двоичным устройством вывода. Мы характеризуем его способность воспроизводить временную последовательность действий над своим выходным устройством. Мы предлагаем преобразовать проблему временного обучения в проблему перцептрона. В дискретном случае появляется конечный запас, обеспечивающий сети до некоторой степени устойчивость к шуму, для чего она отлично работает (т.е. безупречно создавая желаемую последовательность для произвольного количества циклов). В непрерывном случае запас приближается к нулю, когда выходной блок меняет свое состояние, поэтому сеть может воспроизводить последовательность только с небольшими колебаниями. Численное моделирование предполагает, что в случае дискретного времени самая длинная последовательность, которую можно изучить, в лучшем случае масштабируется как квадратный корень из размера сети. Драматический эффект возникает при параллельном изучении нескольких коротких последовательностей, то есть их общая длина значительно превышает длину самой длинной отдельной последовательности, которую может изучить сеть.Эта модель легко обобщается на произвольное количество единиц вывода, что повышает ее производительность. Этот эффект демонстрируется рассмотрением двух практических примеров последовательного обучения. В этой работе предлагается способ преодоления проблем со стабильностью для обучения повторяющихся сетей и дальнейшая количественная оценка производительности сети при конкретной схеме обучения.

Информация об авторе

Способность учиться и выполнять действия в точном временном разрешении имеет решающее значение, поскольку многие из наших повседневных действий требуют такого временного упорядочения (например,грамм. движение конечностей и речь). Действительно, создание стабильных изменяющихся во времени результатов с использованием нейронных сетей в последние годы привлекло большое внимание. Одной из основных проблем при решении такой задачи является стабильность решения, поэтому последовательность можно было создать только для ограниченного числа циклов. Здесь мы предлагаем надежный подход к задаче изучения изменяющихся во времени последовательностей.

Образец цитирования: Бен-Шушан Н., Цодыкс М. (2017) Стабилизация закономерностей во времени: нейросетевой подход.PLoS Comput Biol 13 (12): e1005861. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005861

Редактор: Бард Эрментроут, Университет Питтсбурга, США

Поступила: 19.02.2017; Одобрена: 31 октября 2017 г .; Опубликовано: 12 декабря 2017 г.

Copyright: © 2017 Бен-Шушан, Цодыкс. Это статья в открытом доступе, 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: Работа является теоретической и не содержит экспериментальных данных. Все параметры, необходимые для воспроизведения наших результатов, указаны в разделе «Методы».

Финансирование: Работа поддержана фондом Adelis. Финансирующие организации не играли никакой роли в исследовании, дизайне, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Есть много человеческих форм поведения, которые развиваются с течением времени. Наши движения конечностей, речь и даже наш внутренний ход мыслей, по-видимому, связаны с последовательностями событий, которые следуют друг за другом во времени. Мы способны выполнять огромное количество последовательностей, и мы можем выполнять одно и то же действие в самых разных контекстах. Следовательно, концепция создания временных паттернов или последовательностей с помощью нейронных сетей привлекала много внимания на протяжении многих лет. Ранние работы полагались на циклическое торможение [1–3], которое легло в основу сетей, которые функционируют как кольцевые генераторы [4].Эти модели могут быть применены только к небольшому количеству нейронов и имеют ограниченную сложность выходных данных, которые они могут генерировать. Сложность последовательности определяется количеством действий, которые необходимо запомнить, чтобы знать, как исправить преемника. В более поздних работах [5, 6] были получены временные последовательности в произвольной большой сети с использованием ассоциативной нейронной сети с правилом обучения Хебба [7], охватывающим связь между выходным паттерном и синаптическими связями. Основная идея в этой модели состояла в том, чтобы функционально разделить синаптическое соединение на два компонента, медленный и быстрый, чтобы кодированный переход медленного компонента между шаблонами и быстрый компонент стабилизировали текущий шаблон.Эта модель в своей базовой форме кодирует только переходы между соседними состояниями в последовательности. Следовательно, он также ограничен по сложности результатов, которые он может произвести. В частности, чтобы изучить две частично перекрывающиеся последовательности, нужно ввести другой компонент в синаптическую связь с временной шкалой, пропорциональной количеству перекрытия между последовательностями. Джордан сначала рассмотрел четкое различие между состоянием сети и выходом [8]. Более того, применение рекуррентных ссылок в сети обеспечивает ей динамическую память, с помощью которой «время» неявно кодируется в состоянии сети [9].Такая сетевая архитектура (то есть рекуррентные и обратные связи) распространена в кортикальных микросхемах [10, 11], поэтому с годами возникли различные схемы обучения для таких сетевых архитектур. Обобщение этого подхода, рассматривавшего считывание целевой информации из случайно соединенной сети, было впервые предложено в [12], а затем развито до понятия сетей с эхосигналом (ESN) [13] и автоматов с жидкими состояниями (LSM) [14]. Обычно эти сети состоят из функции нелинейной активации для блоков в сетевом «резервуаре», которая линейно комбинирует выходной сигнал.Эти модели не нуждаются во внутреннем кардиостимуляторе для создания временной последовательности, кроме того, изучение сложной последовательности выводится для эффективного обучения простой последовательности, поскольку две сильно перекрывающиеся последовательности оказываются совершенно разными в многомерном фазовом пространстве сети. Тем не менее, было обнаружено, что создание успешной процедуры обучения для этих сетей является сложной задачей, при которой сеть способна воспроизводить желаемую целевую последовательность в течение произвольного числа циклов, но при этом демонстрирует устойчивость к ошибкам и помехам, которые считаются обычным явлением в биологических сетях.Основные трудности в этом контексте: Чтобы достичь стабильного решения, нужно использовать длительный период обучения, включающий шум над выходным блоком. Во время обучения сеть будет отбирать различные колебания, что улучшает окончательную стабильность сети [15]. Вторая трудность заключается в присвоении кредита ошибкам вывода, то есть тем, какие нейроны и синапсы больше всего ответственны за ошибку вывода. Предыдущая работа разрешила эту проблему, ограничив модификацию синапсами, которые проецируются непосредственно на устройство вывода [16].Это предположение было поддержано в [17], в которой они показали, что даже в случае, когда все синапсы подвергались модификации во время обучения, синапсы на выходе имели тенденцию изменяться больше всего.

В нашей модели мы предлагаем вариант ESN, т.е.для рекуррентной сети с петлей обратной связи мы рассматриваем линейную функцию активации для нейронов в сети и двоичный выходной блок. В таком случае, учитывая целевую последовательность на выходном блоке, можно легко найти соответствующую активность в сети.Следуя предыдущей работе [16], мы ограничиваемся модификацией синапсов, которые проецируются непосредственно на устройство вывода. Несмотря на то, что это приводит к сужению пространства решений, это упрощает задачу обучения, поскольку ее можно уменьшить для решения простой проблемы перцептрона [18, 19].

Этот подход решает проблему возврата ошибочного вывода в сеть. Устойчивость к ошибкам и шумам естественным образом вытекает из ограниченного запаса задачи персептрона, поэтому воспроизведение целевой последовательности в течение произвольного числа циклов возможно даже при наличии шума.Кроме того, использование двоичного модуля вывода помогает лучше количественно оценить производительность сети, тем самым обеспечивая другой взгляд на вычислительную мощность этого класса сетей.

В нашей модели количественная оценка емкости памяти (MC) сети математически эквивалентна вычислению емкости персептрона с представленными ему коррелированными паттернами. Там, где корреляция вызвана динамикой сети как таковой, это сложная задача с аналитической точки зрения. Аналогичные проблемы были решены в [20, 21] для упрощенного случая, когда каждый нейрон поддерживал след активности, состоящий из убывающей суммы по всем предыдущим входным данным, представленным ему.В [22] они рассмотрели коррелированные ассоциации ввода-вывода, где временные корреляции между образцами двоичного ввода были смоделированы как цепь Маркова. В этом случае аналитический результат может быть получен только в случае отсутствия временной корреляции между входными шаблонами. Обе модели образуют простую архитектуру с прямой связью, поэтому временная корреляция не зависит от состояния других нейронов в сети. В нашей модели временная корреляция более сложна из-за повторяющейся связи, поэтому мы используем численное моделирование, чтобы количественно оценить емкость памяти как для дискретного, так и для непрерывного временного диапазона.В частности, мы решили проблему перцептрона с мягким краем (методы) с помощью стандартной функции квадратичного программирования matlab . Дана аналитическая оценка помехоустойчивости системы.

Результаты

Корпус с дискретным временем

Сетевая модель.

Мы используем рекуррентную архитектуру нейронной сети с обратной связью (рис. 1). Начнем с анализа более простого случая дискретного времени со следующими динамическими уравнениями: (1) (2)

Рис 1. Сетевая архитектура.

Генератор нейронов N , x ( t ), отображенных в большом круге, соединены внутри себя случайным образом, связи представлены матрицей W . На рисунке W _ij – это сила связи от нейрона i к j . Генераторные нейроны подключены к блоку вывода z ( t ) через весовой вектор J . Блок вывода рекуррентно подключен к генераторным нейронам с весовым вектором V .Во время моделирования мы изменим только выходные веса, J , и оставим постоянными W и V .

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005861.g001

Где x ( n ) представляют шаблон активности в n ^th временной шаг по пулу N генератор нейронов. Они случайным образом связаны внутри себя, матрица W , представляет эти случайные связи.Вектор J обозначает синаптические веса от сети к модулю двоичного вывода z ( n ), V обозначает синаптические веса контура обратной связи, то есть от модуля вывода обратно в сеть. Мы также включили некоррелированный член случайного шума, η ( n ), со следующей статистикой: 〈 η _i ( n )〉 _n = 0 и, где 〈⋯〉 _n обозначает среднее значение по времени.

Случайные соединения в сети берутся из, обратите внимание, что, выбирая λ <1, мы заставляем наибольшее собственное значение W быть меньше единицы (по модулю) [23]. Этот выбор гарантирует, что вся динамика ограничена стабильными многообразиями. Синаптические веса в петле обратной связи также случайны и взяты из нормального распределения, позже мы применяем нормализацию ‖ V ‖ = 1, чтобы масштабировать с нашим выбором W . Таким образом, наша цель – найти подходящий набор выходных весов, J , который способен удерживать желаемый набор динамической памяти.В частности, мы заинтересованы в изучении периодических последовательностей, мотивированных периодическим характером многих двигательных действий (например, бег, плавание или подпрыгивание мяча). Таким образом, мы хотели бы, чтобы сеть была способна воспроизводить желаемую последовательность в течение произвольного количества циклов.

Учитывая конкретную целевую последовательность, можно использовать уравнение (1) для рекурсивного решения паттерна активации для x нейронов на каждом временном шаге: (3) где мы опустили шумовой член при выводе уравнения (3), поскольку нас интересует траектория в фазовом пространстве, индуцированная заданной целевой последовательностью, т.е.е. это точная траектория, по которой мы хотели бы, чтобы сеть следовала. Требуя, чтобы сеть периодически воспроизводила последовательность, мы устанавливаем x ( T ) = x (0), таким образом находя подходящее начальное условие, x (0) ≡ x ₀ : (4) Уравнения (3) и (4) однозначно определяют активность нейронов генератора или целевую активность для данной целевой последовательности на каждом временном шаге. Следовательно, у нас есть набор шаблонов и их меток. Отметим, что, используя простую процедуру, описанную до сих пор, мы можем преобразовать проблему временного обучения в простую проблему перцептрона.То есть нам нужно найти соответствующий набор выходных весов, J , который правильно классифицирует обучающий набор, то есть удовлетворяет уравнению (5) на каждом временном шаге: (5) Если существует решение проблемы персептрона, указание сети с соответствующим начальным условием, x ₀ , заставит сеть воспроизводить желаемую целевую последовательность снова и снова, поскольку по конструкции это периодическая орбита.

Производительность сети.

Ниже (Рис. 2) мы демонстрируем результаты предлагаемой нами процедуры обучения.Мы использовали сеть N = 100 с нормализацией λ = 0,99, чтобы узнать желаемую целевую последовательность из 40 временных шагов. После определения надлежащих весов с помощью нашей процедуры обучения мы позволяем сети естественным образом развиваться с помощью уравнений (1) и (2) и, где сетевая активность. Для наглядности мы показываем только 2 цикла динамики сети, в которых мы замечаем идеальную производительность сети, несмотря на конечный шум. Отметим, что, как и ожидалось, изученная периодическая орбита устойчива, поскольку небольшие возмущения, вызванные шумом, экспоненциально затухают.Давайте теперь перейдем к количественной оценке производительности нашей системы.

Рис 2. Изучение отдельной последовательности.

Мы использовали сеть размером N = 100, с нормализацией λ = 0,99, чтобы узнать целевую последовательность из 40 временных шагов. После процедуры обучения мы настроили сеть с надлежащим начальным условием и позволили ей естественным образом развиваться в соответствии с уравнениями (1) и (2) с (где сетевая активность). Чтобы подчеркнуть надежность модели, мы показываем 2 цикла динамики сети. Пунктирная черная линия указывает на конец первого цикла.Обычно синие цвета используются для желаемой активности в сети, а красные цвета – для сетевой активности после процедуры обучения (A) Целевая последовательность и выходные данные сети после обучения, сеть создает точную целевую последовательность без ошибок (B) прогнозируемая ошибка, R – разница между бесшумной целевой активностью и шумной динамикой после обучения. Обратите внимание, что отклонения, вызванные шумом, остаются небольшими, что указывает на надежность решения.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1005861.g002

Самая длинная одиночная последовательность. В качестве первого шага в количественной оценке производительности сети мы спрашиваем , какова самая длинная отдельная последовательность, которую сеть способна изучить? . Длина самой длинной последовательности определяет объем памяти (MC) сети. Поскольку мы находимся в случае дискретного времени, мы измеряем его шагами по времени. Мы исследуем, как MC изменяется по отношению к параметру λ – наибольшему собственному значению W по абсолютной величине (см. Методы).Целевая последовательность, { z _t }, является двоичной, так что z _t ( n ) = ± 1 с вероятностью ½. Емкость памяти для данного размера сети, N , и конкретного параметра нормализации λ – это самая длинная последовательность, которую сеть может изучить, так что в среднем (по множеству различных целевых последовательностей) сеть может воспроизводить целевую последовательность без единой ошибочной немного. Моделирование показывает (рис. 3), что для данного размера сети, N , объем памяти увеличивается с увеличением λ.Это интуитивно понятный результат, поскольку увеличение λ также увеличивает эффективное время затухания сети. Действительно, способность поддерживать постоянную активность в сети в течение более длительного времени тесно связана с объемом памяти, как показывают симуляции. Кроме того, для фиксированной длины последовательности увеличение λ в среднем увеличивает запас решения κ (рис. 3D). Связь MC с размером сети, по-видимому, зависит от λ и обычно ведет себя как степенной закон: MC ∼ N ^{b (λ)} (рис. 3C).При λ → 1 ^– MC масштабируется примерно как, а при малых значениях λ MC кажется насыщенным.

Рис 3. Объем памяти для одной последовательности.

(A) Объем памяти, нормированный на размер сети как функция λ – наибольшее собственное значение матрицы связности W по модулю. MC монотонно возрастает с увеличением λ. Обратите внимание, что, увеличивая λ, мы увеличиваем количество собственных векторов с большими временами затухания. С другой стороны, MC, похоже, не масштабируется с размером сети, N , а скорее сублинейно с ним.(B) зондирование масштабирования MC с размером сети. В логарифмическом графике MC линейно масштабируется с размером сети. Но с разным наклоном b (λ) для каждого λ. Закрашенные кружки – результаты моделирования, сплошные линии – это наименьшие квадраты, соответствующие этим точкам (C) масштабирование экспоненты, b , как функции λ. Для λ → 1 ^– ,. Для малых значений λ кажется, что MC насыщает, b ≈ 0 (D) запас решения для фиксированной длины последовательности монотонно увеличивается с увеличением λ.С другой стороны, запас решения монотонно уменьшается по мере увеличения длины последовательности для λ = 0,999.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005861.g003

Параллельное изучение нескольких последовательностей. С биологической точки зрения кажется обычным, что данная сеть способна выучить несколько последовательностей, например несколько моторных программ. Таким образом, важной особенностью системы является ее способность параллельно изучать несколько последовательностей i.е. для одного набора изученных весов система должна быть способна воспроизводить несколько различных последовательностей. Четкие последовательности будут сгенерированы после обращения к сети с соответствующими начальными условиями. Мы обнаружили, что в предлагаемой нами схеме обучения сеть способна на это. Таким образом, представляет интерес сравнить производительность сети в этом случае со случаем одиночной последовательности. В качестве поучительного примера на рис. 4A показано, что сеть с N = 100 единиц может изучать 4 последовательности параллельно (40 временных шагов каждая).После обучения сеть при каждом испытании получает сигнал с различным начальным условием (каждое соответствует разной целевой последовательности) и запускается для естественного развития в соответствии с уравнениями (1) и (2). Действительно, сеть демонстрирует стабильное воспроизведение целевых последовательностей на выходном устройстве. Очевидно, что наблюдаются отклонения от желаемой активности, но эти возмущения затухают по экспоненте, оставляя идеальное воспроизведение целевой последовательности на блоке считывания, z .

Рис 4.Параллельное обучение.

(A) Обучение 4 последовательностям (40 временных шагов каждая) параллельно. Каждая панель соответствует разной целевой последовательности. Синий цвет представляет активность целевой последовательности, спроектированную на выходных весах J . Красный цвет обозначает шумную динамическую проекцию постобучения ( σ _шум = 10 ⁻⁴ ) на весах считывания, Дж . Обратите внимание, что, несмотря на шумную динамику, сеть способна идеально воспроизводить выученные последовательности.Шум вызывает небольшие отклонения от желаемой активности в сети, которая экспоненциально затухает, не оставляя следов на выходном блоке, z . (B) емкость памяти на нейрон по сравнению с. количество последовательностей, s , которые желательно изучать параллельно, так что каждая последовательность генерируется путем передачи сети в сеть с соответствующим начальным условием. Для каждого количества последовательностей, которые должны быть изучены параллельно, мы искали максимальную длину каждой подпоследовательности, чтобы все s из них могли быть изучены с помощью одного выходного вектора весовых коэффициентов.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005861.g004

Теперь перейдем к количественной оценке производительности сети в случае обучения, s , последовательностей параллельно. т.е. при начальном условии сеть будет создавать последовательность. Где 1 ≤ μ ≤ s представляет последовательность μ ^th . У каждой последовательности есть свой обучающий набор. Обучающий набор в параллельном случае:, который представляет собой объединение всех индивидуальных обучающих наборов вместе.Таким образом, для того, чтобы сеть обучалась последовательностям, s , мы должны суметь решить проблему персептрона для этого комбинированного обучающего набора. Кроме того, мы определим объем памяти как максимальную общую длину всех последовательностей вместе, т.е. Для простоты рассмотрим случай, когда все последовательности имеют одинаковую длину: T ^μ = T , ∀ μ . При моделировании мы ищем максимальную длину последовательности, T ^max , для каждых с (количество последовательностей для параллельного обучения).Числовые результаты показывают драматический эффект (рис. 4B) по сравнению со случаем с одной последовательностью. Для с ≲ 15 максимальная длина подпоследовательности медленно уменьшается до ~ 40 временных шагов. Из s > 15 кажется, что сеть может быть загружена множеством подпоследовательностей (мы проверили до 70), следовательно, MC растет примерно линейно с количеством подпоследовательностей. Это интересный результат, поскольку наивное мышление может предсказать, что данную единственную последовательность можно произвольно разделить на несколько отдельных последовательностей, и сеть сможет их изучить.Следовательно, наивный подход предсказывает, что параллельное обучение не повлияет на MC, что явно не так.

Устойчивость к шуму

При наличии шума траектория сети в фазовом пространстве будет иметь вероятностный характер. Каждая точка в фазовом пространстве, полученная уравнением (3), будет размазана до шара возможных состояний из N-1 . Следовательно, устойчивость к шуму в системе проистекает из ограниченного запаса проблемы персептрона. Количество (6)

Определено в [24], количественно определяет уровень сложности рассматриваемой задачи классификации.Это худшая проекция из набора на гиперплоскость перпендикулярно точке J . Наилучшее решение, т.е. с наибольшим запасом, получается путем максимизации значения D по всем возможным векторам весов J : (7)

Это запас κ, полученный с помощью алгоритма обучения, который мы использовали. Устойчивость к шуму будет порядком величины шума, который мы можем применить к каждому нейрону, так что изученная последовательность все еще будет стабильной, то есть гиперплоскость J правильно классифицирует набор в течение многих циклов, прежде чем произойдет ошибка.Чтобы количественно оценить это, мы используем уравнение (1) для рекурсивного решения паттерна активации по нейронам генератора, на этот раз принимая во внимание шумовой член. (8) где мы обозначили шумную активность как x _шум . Как и ожидалось, уравнение (8) подразумевает, что эффект шума состоит в том, чтобы управлять исходной структурой активности, которая представляет накопление шума на временном шаге n ^th . Таким образом, чтобы выходные веса Дж правильно классифицировали зашумленную динамику, нам нужно найти σ _шум , для которого ∀ n , ‖ x ( n ) – x _шум ( n ) ‖ <κ, т.е.е. согласно уравнению (8) нам необходимо удовлетворить: (9) Расчеты показывают (текст S1), что в рамках отожженного приближения количество шума, которое может выдержать сеть, определяется следующим образом: (10)

Где σ _W обозначает дисперсию элемента в матрице связности W ,. Обратите внимание, что в большом N предел σ _W тесно связан с | λ | – максимальным собственным значением W через: (11)

Подставляя это соотношение в уравнение (10), получаем: (12) (13)

Этот результат подтверждается численным моделированием, в котором мы вычислили ‖ R ( n ) ‖ для σ _шума , который насыщает границу, предсказанную уравнением (12).Среднее значение ‖ R ( n ) по шуму сравнивается с нашим прогнозом на рис. 5. В среднем результаты совпадают, подтверждая прогноз для масштаба шума, который сеть может выдержать. Из уравнения (13) отметим, что при λ> 1 шум в системе растет экспоненциально, что приводит к неустойчивой системе к шумовым возмущениям. Кроме того, это предполагает, что устойчивость к шуму зависит как от нормализации W , так и от κ. Мы можем явно определить λ, но κ задается для определенной реализации W, V и конкретной целевой последовательности { z _t }.С одной стороны, если мы зафиксируем κ, мы получим, что увеличение λ снижает устойчивость к шуму. Но обратите внимание, что, как и ожидалось, моделирование показывает, что κ является монотонно возрастающей функцией по λ (рис. 3D). Это указывает на то, что существует оптимальное значение λ, такое, что устойчивость системы к шуму является идеальной. Это значение будет представлять собой противовес между способностью забыть ошибки и запоминанием желаемой последовательности.

Рис. 5. Устойчивость к шуму.

Проверка достоверности аналитического приближения устойчивости системы к шуму.Результаты представлены как среднее значение шума с фиксированной целевой последовательностью и связностью. В каждой реализации мы позволяем сети N = 300, λ = 0,9 изучать случайную последовательность из 60 временных шагов. Затем мы смоделировали траекторию сети для 3 циклов в соответствии с уравнениями (1) и (2). Где σ _шум был выбран так, чтобы он насыщал границу, заданную уравнениями (13) и (15). Мы рассчитали и представили ‖ R ( n ) ‖ на каждом временном шаге. Красная пунктирная кривая – аналитическое приближение, синяя кривая – усредненный результат моделирования.Мы видим, что аналитическое приближение действительно хорошо подходит для моделирования.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005861.g005

Другие весовые матрицы

До сих пор наш анализ был сосредоточен на случайном подключении, поскольку мы избегали ограничения возможности подключения. В этом разделе мы упомянем другие классы связности, предлагаемые для краткосрочной памяти [25].

Сдвиговые сети.

Начнем с рассмотрения простейшей конструкции – регистра сдвига.Простейший оператор сдвига задается следующим образом: W _ij = λδ _{i , j +1} . Основным недостатком этой формы является ее чрезвычайная чувствительность к удалению одного нейрона. Более устойчивая распределенная архитектура работы регистра сдвига представляет собой полностью связанную сеть с (14) где { v ^k } – произвольный набор ортонормированных векторов N . Обратите внимание, что эта архитектура работает как простая линия задержки, поскольку W v ^k = λ v ^{k +1} .Явным преимуществом этих архитектур является то, что они обеспечивают использование своих степеней свободы N для встраивания памяти. Действительно, моделирование показывает, что как для простого, так и для распределенного регистра сдвига емкость памяти для λ = 0,999 примерно масштабируется как 1,5 N (S1 рис.). Это удивительный результат, учитывая, что W является нильпотентной матрицей порядка N . Следовательно, входы обратной связи с времен более раннего, чем N , не могут мешать текущим входам.Тем не менее, при начальных условиях разные входы обратной связи приводят к разным, x , состояниям сети. Расчеты устойчивости к шуму (текст S1) предполагают, что для того, чтобы решение было устойчивым, асимптотически шум должен удовлетворять (15) обратите внимание, что асимптотически шум имеет тот же эффект, что и случайный гауссовский случай. Различия в надежности между случаями зависят от κ, что напоминает различную динамику.

Случайная ортогональная сеть.

Естественным расширением операции регистра сдвига является сеть с W = λ O , где O – ортогональная матрица N × N . В отличие от сдвигового регистра, ортогональный W имеет полный ранг, и входы с времен до N могут мешать текущим входам. Численное моделирование предполагает, что для матриц, взятых из гауссовского ортогонального ансамбля, объем памяти на нейрон для λ = 0,999 приближается к границе Ковер, равной 2N (S1 рис.).Устойчивость к шуму в этом случае аналогична случайному общему случаю.

Обобщение модели – конкретные примеры

В этом разделе мы рассматриваем две задачи, которые наша модель в ее обобщенном виде может легко решить без необходимости точной настройки каких-либо параметров.

Установочный эксперимент.

Здесь мы принимаем задачу обучения последовательности (SRT) из [26]. SRT – это задача на время реакции с четырьмя вариантами выбора, в которой визуальные подсказки связаны с пространственно-специфическими моторными реакциями [27].В одной из форм визуальные подсказки появляются в любом из четырех возможных положений, расположенных горизонтально на сенсорном планшете. Ответы производятся путем быстрого касания указанным местоположением одним пальцем. Реплики представлены в фиксированных, структурированных рядах пространственных положений; таким образом, без ведома испытуемых, сигналы вводят последовательность боковых движений, которые необходимо изучить [28].

Чтобы использовать нашу модель для этой задачи, нам необходимо рассмотреть небольшое обобщение (методы), то есть два модуля вывода необходимы для учета любого из четырех возможных положений на сенсорном планшете.Мы будем учитывать разные веса контура обратной связи для каждого выходного устройства и нормализовать их так, чтобы общая обратная связь была равна. На этапе обучения нам придется решить проблему персептрона дважды, по одному для каждой выходной единицы.

В [26] часть испытуемых должна была изучить две разные последовательности из 12 шагов, а именно S12 (1-2-1-4-3-2-4-1-3-4-2-3) и R12 (3 -2-4-1-3-1-2-3-4-2-1-4), где 1- обозначает крайнюю левую клавишу на сенсорном планшете, а 4 – крайнюю правую. Чтобы преобразовать эти последовательности в допустимые целевые последовательности для нашей модели, мы использовали карту в таблице 1.Наша модель могла легко изучить эту задачу, т.е. 20 нейронов с широким масштабированием λ смогли изучить обе последовательности, параллельно, успешно.

Обучение игре на мелодии.

Здесь мы рассматриваем задачу, ранее предложенную в [13], где они использовали архитектуру состояния эха с 400 нейронами для изучения мелодии «Дома восходящего солнца». Эта задача вынуждает нас использовать три двоичных единицы вывода, поскольку мелодия состоит из восьми разных нот. Мы назначаем разные состояния выходных единиц разным нотам, как показано в таблице 2.Целевая последовательность, взятая из [13], когда записывается в виде нот, выглядит так: (16)

Обучение было выполнено так же, как и в предыдущем примере, на этот раз изучены три различных веса выходных данных. Мы обнаружили, что наша сеть легко изучает эту задачу, то есть с полностью случайным подключением и для широкого диапазона коэффициентов нормализации λ. Например, минимальное количество нейронов (λ = 0,75), необходимое для этой задачи, составляет 21, с κ ∼ 10 ⁻³ . Для 400 нейронов (λ = 0,999) запас увеличился на два порядка, κ ∼ 3 ⋅ 10 ^-1 .Это еще один пример способности нашей модели легко обобщать, учитывая несколько выходных единиц. Обратите внимание, что это также повышает его производительность по сравнению со случаем с одним модулем, как в этом примере емкость памяти на нейрон> 2, что невозможно с одним модулем вывода.

Обсуждение

Мы представили простое решение проблемы устойчивости при обучении временных последовательностей рекуррентными сетями. Рассматривая линейную функцию активации для рекуррентной нейронной сети с петлей обратной связи, мы могли бы преобразовать задачу изучения временной последовательности действий над выходным блоком к простой проблеме персептрона.Используя наш метод, мы могли получить идеальное воспроизведение целевой последовательности для многих испытаний, даже при наличии шума. Устойчивость к шуму рассчитывалась исходя из запаса перцептрона.

Нелинейная классификация В этой работе для простоты рассматривается только линейная классификация. С учетом нелинейной классификации, например Используя метод ядра [29], можно потенциально улучшить производительность сети. Действительно, нам удалось увеличить объем памяти примерно в десять раз, используя радиальное базовое ядро ​​(методы).Чтобы наилучшим образом использовать этот метод, необходимо систематически искать лучшее ядро ​​и оптимальную процедуру для определения значений его параметров, что выходит за рамки данной работы.

Параллельное обучение Наблюдается драматический эффект при одновременном изучении нескольких последовательностей. В нашей модели можно выучить много последовательностей, так что общее количество действий, которые может изучить сеть, существенно превышает длину максимальной длины отдельной последовательности.Хотя основная причина этого свойства остается для нас загадочной, мы хотели бы обсудить математическое объяснение и то, что оно означает биологически. Математически способность изучать последовательность или последовательности зависит от распределения в фазовом пространстве обучающей выборки. В нашей модели сильные корреляции вызваны петлей обратной связи, то есть статистикой целевой последовательности. Как упоминалось в [20–22], объем памяти персептрона монотонно увеличивается с увеличением корреляций как на входе, так и на выходе.Несмотря на то, что они рассматривали другую модель, мы считаем, что этот результат согласуется с эффектом, наблюдаемым при параллельном обучении. В нашей модели различные последовательности каким-то образом коррелируют через динамику ( W , V ) и аналогичную статистику целевой последовательности.

В биологическом аспекте наши открытия показывают, что для изучения нескольких коротких последовательностей экономично использовать нейронную микросхему, а не одну длинную последовательность, что является желательным свойством схемы памяти.

Другие весовые матрицы Наша работа была сосредоточена на случайной связности, поскольку мы избегали делать предположения о внутренней структуре. Тем не менее, значительное улучшение производительности сети наблюдалось для других типов весовых матриц. Специальная структура этих матриц лучше использует N степеней свободы, доступных сети для встраивания памяти. Это свойство также увеличивает объем памяти. Это открытие должно мотивировать будущую работу, которая могла бы рассмотреть процедуры обучения, допускающие модификации внутренних синапсов.

Несколько единиц вывода В этой работе мы рассмотрели два примера обобщения нашей модели для нескольких единиц вывода (два и три). Как правило, модель будет обобщена на произвольное количество выходных единиц. Но поскольку выходные состояния, доступные для сети, экспоненциально зависят от количества выходных единиц, только небольшого их количества достаточно для создания довольно богатой выходной последовательности. В данной работе систематически не изучалась производительность для нескольких устройств вывода.Тем не менее, мы отмечаем, что использование нескольких модулей вывода полезно для производительности сети. Например, 21 нейрон достаточно для изучения 48-ступенчатой ​​периодической последовательности (мелодия «Дома восходящего солнца»), в то время как с одним выходным блоком сеть с 20 нейронами могла бы максимально изучить 30-ступенчатую периодическую последовательность. Обратите внимание, что в случае нескольких устройств сеть управляется собственной обратной связью в различных направлениях. Это по сравнению со случаем с одним выходным блоком, который возвращает только один вектор, V .Таким образом, несколько выходных модулей стимулируют динамику сети, охватывающую больший объем в фазовом пространстве, что упрощает задачу персептрона.

Случай непрерывного времени Расширение нашей модели до представления непрерывного времени рассматривается в S2 Text. Тем не менее такое расширение оказалось существенным недостатком. В то время как в случае дискретного времени наш метод преуспел в обеспечении надежного решения, в случае непрерывного времени он потерпел неудачу, поскольку запас приближается к нулю каждый раз, когда в целевой последовательности происходит скачок.В результате в непрерывном случае сеть могла воспроизводить последовательность только с небольшими колебаниями. Было численно очевидно, что сеть уязвима для шума только в начальных условиях – следовательно, она уязвима для шума в целом. Изменение процедуры обучения, то есть разрешение модификации всех синапсов, внутренних и обратных связей, может помочь стабилизировать решение. Обратите внимание, что, выбирая этот путь, проблема больше не является простой проблемой перцептрона, поэтому следует получить новое правило обучения.Следует отметить, что изменение соединений в сети также изменяет маршрут нейронной динамики в фазовом пространстве. Это то, что делает такой подход непростым. В других работах [15] использовался этот подход, но, как упоминалось ранее, сетевая активность в конечном итоге будет отклоняться от своей целевой функции за пределами обучающего окна.

Расчет времени – фундаментальный компонент для многих наших повседневных задач. Тем не менее, нейронный механизм, лежащий в основе временной обработки, остается неизвестным и спорным.Неясно, привязано ли время к определенным областям мозга или это общее свойство, возникающее в результате нейронной активности. В нашем подходе мы использовали динамику рекуррентной нейронной сети для неявного представления времени. То есть мы закодировали тайминг действий в динамике сети.

Из наших результатов трудно сделать однозначный вывод по этому вопросу. С одной стороны, из случая дискретного времени очевидно, что действительно можно надежно кодировать время в рамках нейронной активности.С другой стороны, в непрерывном случае мы действительно столкнулись с проблемой устойчивости, которая могла быть только свойством нашего математического решения.

На наш взгляд, если можно надежно кодировать время в дискретном случае, это должно быть возможно и в непрерывном случае. Как следствие, мы считаем, что эта работа поддерживает утверждение о том, что время является общим свойством мозга, возникающим в результате нейронной активности.

Методы

Алгоритм обучения персептрона

При моделировании мы решили как прямую, так и двойственную форму проблемы перцептрона с мягким краем, как определено в [29, 30].Для параллельного изучения нескольких последовательностей мы использовали первичную формулировку, для самой длинной одиночной последовательности мы использовали двойную формулировку. Основная задача принимает следующий вид Где J – разделяющая гиперплоскость, а ξ _i – переменные резерва, что дает ξ _i = 0 для шаблонов на правильной стороне поля. 0 < ξ _i <1 для шаблонов на полях и ξ _i > 1 для ошибочно классифицированных шаблонов.В этой формулировке выбор малых значений λ будет способствовать получению большого запаса с возможной неоптимальной производительностью на обучающих данных, в то время как большие значения λ будут способствовать решению, которое хорошо работает на обучающих данных. Преимущество решения «мягкой» задачи состоит в том, что существует решение, минимизирующее целевую функцию. Мы использовали λ = 10 ⁴⁸ , что фактически служит λ → ∞, чтобы способствовать правильной классификации обучающих данных. Двойственная задача принимает следующий вид из двойственной формулировки разделяющая гиперплоскость задается опорными векторами (17) смещение рассчитывается как средневзвешенное значение, чтобы иметь дело с ошибками округления (18)

Численно мы использовали функцию matlab quadprog , чтобы решить оба типа задач оптимизации.Мы установили его с помощью алгоритма внутренней точки-выпуклости и максимального количества итераций 9000, чтобы предотвратить его преждевременное завершение.

Нелинейная классификация Решение двойной задачи легко обобщается для решения задачи нелинейной классификации путем выбора подходящего ядра [29], то есть замены x _i ⋅ x _j на общее ядро ​​ K ( x _i , x _j ).Индивидуальное моделирование с радиальным базисным ядром, и σ , установленным на типичное расстояние между векторами, может увеличить объем памяти на порядок (не показано). Это наблюдение основано на единичных испытаниях и систематически не изучается.

Техника моделирования

Матрица связности, W , была построена так, что ее наибольшее собственное значение имеет конкретное значение λ. Для этого мы сначала рисуем случайную матрицу с элементами и применяем нормализацию так, чтобы.Где λ _max – наибольшее собственное значение по модулю. Каждый элемент в векторе весов обратной связи, V _i , был взят из стандартного нормального распределения и нормализован таким образом, что V ‖ = 1. В каждом испытании моделирования мы были заинтересованы в изучении определенного двоичного файла. последовательность { z _t } длины T , так что z _t ( t ) = ± 1 с вероятностью.Для каждой настройки случайных соединений W , V мы позволяем сети изучать различные случайные последовательности { z _t } различной длины T . После изучения вектора выходных весов J мы смоделировали динамику сети с помощью уравнений (1) и (2) для 5 циклов (например, для целевой последовательности T , мы смоделировали динамику сети для 5 T временных шагов. ). В конце концов мы сравнили смоделированные выходные данные с целевой последовательностью { z _t } с подсчетом ошибочных действий.Для каждой длины последовательности мы усредняли ошибку по 300 повторениям различных случайных последовательностей. Кроме того, мы сделали это для данной настройки сети с использованием другой нормализации W , то есть разных значений λ, обратите внимание, что мы обучили каждый конкретный случайный шаблон по всем разным нормам W . Следуя этой процедуре, мы построили кривую памяти для данной сети размером N , например, см. S1 Fig. Из этого рисунка мы извлекли объем памяти (MC) для каждой нормализации Вт , мы сделали это, взяв точку, в которой производная кривой наибольшая.Сделав это для различных реализаций сетевых настроек, мы построили график объема памяти, нормированный на размер сети ( N ) для различной нормализации Вт , как показано на рис. 3.

Несколько последовательностей параллельно Для построения Фиг.4 мы использовали Моделирование подпоследовательностей равной длины. Дан ряд (обозначим s ) последовательностей, которые мы хотим изучать параллельно. Мы ищем максимальную длину, для которой мы можем изучить этот набор из s последовательностей.Последовательности снова являются двоичными с равной вероятностью нахождения в каждом состоянии. Объем памяти для набора из сек последовательностей просто.

Множественные блоки вывода Обобщение модели состоит в рассмотрении произвольного числа, l , единиц вывода, z _i , i = 1, 2,…, l , как правило удовлетворяющая л ≪ N . Каждый выходной блок имеет свой собственный контур обратной связи V _i , требующий сохранения полной обратной связи.На этапе обучения задача персептрона решается для каждого выходного блока отдельно, т. Е. Поиск лучшей гиперплоскости, J _i для каждого блока. Обратите внимание, что запас в этом случае определяется, то есть минимальным запасом для всех решенных проблем персептрона -1.

Благодарности

Мы благодарим Элада Шнайдмана и Эйтана Домани за полезные комментарии к рукописи.

Список литературы

1. 1. Рейсс Р.Теория резонансных сетей. Нейронная теория. 1964 ;.
2. 2. Хармон Л.Д. Нейромимы: действие взаимно тормозящей пары. Наука. 1964. 146 (3649): 1323–1325. pmid: 14207464
3. 3. Уилсон Д.М., Уолдрон И. Модели для генерации модели выходной мощности двигателя у летающей саранчи. Труды IEEE. 1968. 56 (6): 1058–1064.
4. 4. Клинг У, Секели Г. Моделирование ритмической нервной деятельности. Кибернетик. 1968. 5 (3): 89–103. pmid: 5728516
5. 5.Кляйнфельд Д., Сомполинский Х. Модель ассоциативной нейронной сети для генерации временных паттернов. Теория и приложение к центральным генераторам паттернов. Биофизический журнал. 1988; 54 (6): 1039. pmid: 3233265
6. 6. Кляйнфельд Д., Сомполинский Х. Ассоциативные сетевые модели для центральных генераторов образов. Методы нейронного моделирования. 1989; с. 195–246.
7. 7. Хебб ДО. Организация поведения. Нью-Йорк: Уайли; 1949.
8. 8. Jordan MI.Последовательный порядок: подход параллельной распределенной обработки. Успехи психологии. 1997; 121: 471–495.
9. 9. Elman JL. Нахождение структуры во времени. Когнитивная наука. 1990. 14 (2): 179–211.
10. 10. Хортон JC, Адамс DL. Кортикальный столбик: структура без функции. Философские труды Королевского общества B: биологические науки. 2005; 360 (1456): 837–862.
11. 11. Маасс В., Джоши П., Зонтаг Е.Д. Вычислительные аспекты обратной связи в нейронных цепях.PLoS Comput Biol. 2007; 3 (1): e165. pmid: 17238280
12. 12. Домини П.Ф. Сложное обучение сенсорно-моторной последовательности на основе репрезентации повторяющегося состояния и обучения с подкреплением. Биологическая кибернетика. 1995. 73 (3): 265–274. pmid: 7548314
13. 13. Джегер Х. Подход «эхо-состояния» к анализу и обучению рекуррентных нейронных сетей – с отметкой об ошибке. Бонн, Германия: Технический отчет Немецкого национального исследовательского центра информационных технологий GMD. 2001; 148: 34.
14. 14. Маасс В., Натшлегер Т., Маркрам Х. Вычисления в реальном времени без стабильных состояний: новая структура для нейронных вычислений, основанная на возмущениях. Нейронные вычисления. 2002. 14 (11): 2531–2560. pmid: 12433288
15. 15. Сусильо Д., Эбботт Л.Ф. Создание согласованных паттернов активности из хаотических нейронных сетей. Нейрон. 2009. 63 (4): 544–557. pmid: 19709635
16. 16. Jaeger H, Haas H. Использование нелинейности: прогнозирование хаотических систем и экономия энергии в беспроводной связи.Наука. 2004. 304 (5667): 78–80. pmid: 15064413
17. 17. Schiller UD, Steil JJ. Анализ динамики веса повторяющихся алгоритмов обучения. Нейрокомпьютеры. 2005; 63: 5–23.
18. 18. Розенблатт Ф. Персептрон: вероятностная модель хранения и организации информации в мозге. Психологический обзор. 1958; 65 (6): 386. pmid: 13602029
19. 19. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. 1962 ;.
20. 20. Бресслофф П., Тейлор Дж.Емкость памяти временных последовательностей суммирующих по времени нейронных сетей. Журнал физики A: математический и общий. 1992; 25 (4): 833.
21. 21. Бресслофф П., Тейлор Дж. Г.. Обучение, подобное персептрону, в нейронных сетях с суммированием времени. Журнал физики A: математический и общий. 1992; 25 (16): 4373.
22. 22. Clopath C, Nadal JP, Brunel N. Хранение коррелированных паттернов в стандартных и бистабильных моделях клеток Пуркинье. PLoS Comput Biol. 2012; 8 (4): e1002448. pmid: 22570592
23. 23.Гирко В. Циркулярное право. Теория вероятностей и ее приложения. 1985. 29 (4): 694–706.
24. 24. Герц Дж, Крог А., Палмер Р.Г., Хорнер Х. Введение в теорию нейронных вычислений. Физика сегодня. 2008. 44 (12): 70–70.
25. 25. Белый О.Л., Ли Д.Д., Сомполинский Х. Кратковременная память в ортогональных нейронных сетях. Письма с физическим обзором. 2004; 92 (14): 148102. pmid: 15089576
26. 26. Adini Y, Bonneh YS, Komm S, Deutsch L, Israel D.Динамика и характеристики процедурного обучения больных шизофренией и здоровых людей. Границы нейробиологии человека. 2015; 9: 475. pmid: 26379536
27. 27. Ниссен М.Дж., Буллемер П. Требования к вниманию при обучении: данные по показателям эффективности. Когнитивная психология. 1987. 19 (1): 1–32.
28. 28. Ричард М.В., Клегг Б.А., Сегер CA. Неявное обучение моторной последовательности не представлено только в местах реакции. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии.2009. 62 (8): 1516–1522. pmid: 19283555
29. 29. Кортес Ч., Вапник В. Сети опорных векторов. Машинное обучение. 1995. 20 (3): 273–297.
30. 30. Press WH, Teukolsky SA, Vetterling WT, Flannery BP. Числовые рецепты в C. vol. 2. Cambridge Univ Press; 1982.

Разработка и сравнение адаптивных стабилизаторов энергосистем на основе нейронных нечетких сетей и генетических алгоритмов

Хесус Фрайле-Ардануй родился в Мадриде, Испания, в 1972 году.Он получил степень инженера по телекоммуникациям в Политехническом университете Мадрида (UPM), Испания, в 1996 году. С 1995 по 1996 год он разработал свой последний проект с грантом Erasmus в Университетском колледже Лондона (UCL), Англия, и получил докторскую степень. Д. в 2003 году в UPM, Испания. В настоящее время он изучает промышленную инженерию.

С 1996 года он является доцентом Политехнического университета Мадрида, Испания. В настоящее время его исследовательские интересы связаны с применением методов искусственного интеллекта, нейронных сетей, нечеткой логики и генетических алгоритмов в энергосистемах и возобновляемых источниках энергии.Он также является членом группы динамических систем, обучения и управления UPM.

Он является автором трех книг и нескольких статей в конгрессах и международных журналах. Он является рецензентом IEEE Transactions on Systems Technology и рецензентом Международной совместной конференции IEEE по нейронным сетям (IJCNN’04, IJCNN’05 и IJCNN’06) с 2004 года.

Pedro J. Zufiria was родился в Доностия-Сан-Себастьян, Испания, в 1962 году. Он получил степень Ingeniero de Telecomunicación в Политехническом университете Мадрида (UPM), Мадрид, Испания, в 1986 году, M.Sc. степень в области машиностроения, M.Sc. степень в области электротехники и доктора философии. получил степень в Университете Южной Калифорнии (USC) в Лос-Анджелесе в 1989 году. Он также получил степень доктора инженерных коммуникаций Министерства образования и науки (MEC) в 1991 году и степень Licenciado en Ciencias Matemáticas в Университете Комплутенсе. Мадрид (UCM) в 1997 году.

С 1987 по 1990 год он был преподавателем и научным сотрудником в USC, сотрудничая с различными проектами Национального научного фонда и TRW / NASA.С 1990 года он работал в Школе инженеров электросвязи (ETSIT) UPM, где был председателем отдела прикладной математики для информационных технологий. В ETSIT он отвечал за Управление международных отношений с другими академическими учреждениями с 1993 по 1996 год, а в 1999 году он был заместителем декана по исследованиям и аспирантуре. Он также был основателем группы нейронных сетей, а в последнее время – группы динамических систем, обучения и управления UPM, где он принимал участие в исследовательских проектах для Европейского Союза, а также нескольких испанских официальных и частных учреждений.Его исследовательские интересы сосредоточены на изучении и применении искусственных нейронных сетей, динамики и управления системами, а также парадигм обучения для робототехники и обработки сигналов. Автор более 90 международных публикаций в этих областях.

Copyright © 2007 Elsevier B.V. Все права защищены.

Рекомендуемые товары ADEKA | Экологичный стабилизатор ПВХ

Безопасен для людей и окружающей среды

Теперь для защиты окружающей среды требуются стабилизаторы из ПВХ

Поливинилхлорид (ПВХ) – незаменимый материал в нашей повседневной жизни.Он используется во всем: от жестких продуктов, таких как трубы и оконные профили, до гибких продуктов, таких как электрические кабели и упаковочная пленка.
Стабилизаторы являются важными материалами для этих изделий из ПВХ, которые демонстрируют долговечность и / или повышают стабильность формы. Соли металлов являются основным ингредиентом стабилизаторов и оптимизированы для каждого применения.
Компаунды свинца долгое время использовались для изготовления жесткого ПВХ, такого как трубы, оконные профили, проволочные оболочки и т. Д. Однако в наши дни свинец все чаще избегают использовать из-за его токсичности.

Металлы и имущество

Бессвинцовая технология для стабилизаторов из ПВХ

ADEKA – пионер в технологии стабилизаторов ПВХ, не содержащих свинца.Мы впервые в мире разработали не содержащие свинца экологически чистые стабилизаторы из ПВХ для оболочки проводов, и теперь ADEKA занимает лидирующую позицию в производстве автомобильных электрических кабелей в Японии. Мы расширили наше применение на электрические кабели для бытовой электроники и связи, а также на стабилизаторы для жестких ПВХ-конструкций, таких как оконные профили.
В будущем мы будем поставлять эти экологически чистые стабилизаторы ПВХ по всему миру через нашу всемирную сеть и новейшие технологии.

ПРИМЕЧАНИЕ: «ADK STAB» не используется в качестве товарного знака в США.

Абсорбент-адсорбаты: большие амфифильные микрогели Janus в качестве стабилизатора капель

Abstract:

Версия издателя

Роль автоматических стабилизаторов в борьбе с рецессиями

Макроэкономика

Выпуск:

Увеличение государственных расходов или снижение налогов, которые стимулируют экономику, могут уменьшить экономический ущерб во время рецессии и ускорить восстановление.Однако эти типы фискальных стимулов часто требуют одобрения Конгресса и президента, а это означает, что помощь является неопределенной и может быть отложена политическим процессом или истекла, когда поддержка все еще необходима. Автоматические стабилизаторы предопределены – автоматически срабатывают при ухудшении условий и сужаются по мере улучшения – и могут обеспечить способ своевременного стимулирования и устранения неопределенности, присущей политическому процессу. В сочетании с дискреционными или прямыми действиями политиков эти стабилизаторы могут стать важной частью борьбы со спадом и смягчения их воздействия на семьи и экономику.

Автоматические стабилизаторы в США относительно невелики. Конгресс постоянно вынужден оказывать дополнительную помощь экономике во время спадов, повышая вероятность того, что политические осложнения задержат получение необходимой поддержки.

Факты:

• Автоматические стабилизаторы обеспечивают больше расходов и спроса на экономику во время спадов и меньше, когда экономика слабая. Во время рецессии слишком мало расходов и экономической активности. Слабость может порождать слабость, поскольку увольнения сокращают спрос и приводят к дальнейшим увольнениям, потенциально подпитывая нисходящую спираль.Правительство может помочь, предоставив людям ресурсы, которые они могут потратить, снизив налоги или напрямую увеличив расходы. Автоматические стабилизаторы – это политика расходов или налогообложения, которая обеспечивает большую поддержку экономике во время рецессий или спадов и меньшую поддержку во время подъемов. Они делают это заранее, поэтому никаких новых действий со стороны Конгресса или президента не требуется. Программы в сети социальной защиты – главный пример автоматических стабилизаторов. Выплаты по страхованию от безработицы растут по мере того, как все больше людей теряют работу, а выплаты по программе SNAP (ранее известные как талоны на питание) увеличиваются по мере того, как люди теряют доход.Когда экономические условия улучшаются и рабочие могут найти новую работу, выплаты по страхованию от безработицы автоматически уменьшаются, а количество программ помощи в области питания сокращается. Аналогичным образом, что касается налогов, то зависимость правительства от подоходного налога означает, что правительство автоматически собирает меньше денег в виде налогов, когда люди зарабатывают меньше. Эта политика автоматически смягчает спады и затем оказывает меньшую поддержку, когда экономика находится на подъеме.
• Скорость реакции – фундаментальное преимущество автоматических стабилизаторов. Автоматические стабилизаторы могут «включаться» и обеспечивать экономическую поддержку плавно и немедленно, когда возникает необходимость. Для этого не требуется акта Конгресса или других решений. Программы просто начинают больше поддерживать экономику по мере ухудшения условий. Ключевым элементом при разработке эффективных автоматических стабилизаторов является выбор соответствующих экономических критериев для их активации. Хотя объявление об официальном начале рецессии часто случается через несколько месяцев после этого, есть и другие экономические индикаторы, которые могут предоставить более своевременную информацию.Например, можно рассматривать изменения уровня безработицы как способ автоматически сигнализировать о начале рецессии, как это было предложено экономистом Клаудией Сам в своей главе книги Recession Ready . Триггеры, основанные на экономических данных, такие как «Правило Сама», позволят расходам расти и падать на основе данных, а не политики.
• Поскольку автоматические стабилизаторы разрабатываются заранее, государственные учреждения могут подготовиться и иметь системы, готовые к оказанию помощи задолго до экономической необходимости. Деньги начали поступать не сразу, когда Закон CARES расширил действие закона о тех, кто имел право на страхование по безработице, и добавил федеральную еженедельную выплату в размере 600 долларов. Штатам (которые отвечают за работу системы страхования от безработицы) потребовалось несколько недель, чтобы создать системы для обработки новых программ. Задержки не только создают значительные трудности для пострадавших семей, но и могут снизить эффективность помощи, позволяя неослабевающим разрушительным эффектам рецессии. Если бы штаты на месяцы или годы заранее знали, что при определенных условиях будут использоваться эти программы, они бы уже провели программирование и обучение, чтобы гарантировать немедленный запуск программ.Аналогичный случай можно привести и в отношении стимулирующих чеков на сумму 1200 долларов, разрешенных законом CARES. Если бы IRS знало, что его задача – направлять средства на банковский счет каждого американца при определенных обстоятельствах, они были бы готовы это сделать. В настоящее время некоторые люди получили прямые чеки быстро, но другим пришлось подавать дополнительные документы, а другие могут никогда их не получить.
• Автоматические стабилизаторы не несут риска слишком быстрого «выключения» из-за обнаружения партизана или усталости от раздражителя. Если политики заранее договариваются, при каких обстоятельствах они хотят получить стимулирующее финансирование, программа остается в силе до тех пор, пока выполняются эти условия. В период после Великой рецессии 2010-11 годов продление страхования по безработице приходилось много раз, и в некоторых случаях программа прекращала свое действие, а затем возобновлялась. Большинство исследований показывают, что Соединенные Штаты слишком быстро повернулись к сокращению бюджета в 2011–2012 годах, поскольку расходы были в основном дискреционными. Больше автоматических стабилизаторов позволит поддерживать поддержку столько, сколько необходимо, но также обеспечит завершение программ, когда они больше не нужны, на основе экономических данных.
• Если политикам не приходится тратить время на переговоры о пособиях по безработице, они могут сосредоточить свои усилия на устранении других факторов, препятствующих восстановлению экономики. Использование автоматических стабилизаторов обеспечивает уверенность в экономике и экономических субъектах в том, что в случае спада будет оказана поддержка, что сокращает время, необходимое директивным органам для основных стимулов и помощи пострадавшим лицам во время спада. Это также позволяет политикам сосредоточиться на возникающих особых обстоятельствах.В период рецессии COVID-19 политикам также необходимо было уделять внимание и ресурсы решению кризиса общественного здравоохранения – с помощью тестирования и отслеживания; медикаменты; исследования, производство и распространение вакцин; и т. д. В случае Великой рецессии необходимо было решить проблемы на рынке жилья и ипотечного кредитования.
• Изучение квитанций по страхованию от безработицы в 2020 году может выявить роль автоматической, а не дискреционной политики. Существующая система страхования от безработицы, которая действует как автоматический стабилизатор, сработала, когда началась пандемическая рецессия, и это обозначено синим участком на графике.Эти выплаты медленно росли в марте, а затем резко в апреле. Эти средства уходили независимо от каких-либо мер политики и оказывали жизненно важную поддержку семьям и экономике. Оранжевая заштрихованная область суммирует различные специальные программы страхования от безработицы, которые были добавлены в CARES ACT в качестве дискреционной политики (см. Диаграмму). Ясно то, что, хотя регулярная программа была важна, особая дискреционная политика была жизненно важной для экономики. Тем не менее, в сентябре эти специальные программы сократились еще больше (полные данные еще не доступны), так как специальные еженедельные выплаты в размере 600 долларов прекратились в конце июля (некоторые люди получили чеки в августе для оплаты последних платежей, которые включали 600 долларов, поэтому сумма увеличилась). не до нуля, и другие программы, расширяющие право на участие, продолжали предоставлять средства).Опыт со страхованием по безработице подчеркивает, что действия Конгресса были необходимы, чтобы выделить значительную часть средств, и, учитывая, что они не смогли продлить программу, она была отключена, несмотря на то, что десятки миллионов людей все еще получали страхование по безработице. Несмотря на то, что в августе уровень безработицы превысил 9 процентов, поддержка постепенно сокращалась. В настоящее время существует вероятность того, что никакой дальнейшей поддержки не будет до ноября или января. И это несмотря на то, что рост потребления замедляется, рост рабочих мест замедляется, а общие показатели экономики замедляются.Вполне возможно, что необычный характер этой рецессии, когда политики хотели облегчить людям возможность не работать с учетом опасностей пандемии, означал, что им по-прежнему необходимо было принять специальное законодательство, связанное с кризисом. Но если бы некоторые продления безработицы, расширенные права на льготы и премиальные выплаты были бы автоматизированы, была бы более сильная база, уменьшающая ущерб, если политика затрудняет любые попытки предоставить дополнительную поддержку.
• Роль налогово-бюджетной политики – налогов и расходов – в борьбе с рецессиями становится все более важной в контексте низких процентных ставок. Поскольку процентные ставки имеют тенденцию к снижению, у Федеральной резервной системы остается меньше возможностей для снижения процентных ставок для стимулирования экономики. Во время семи предшествовавших этой рецессии Федеральная резервная система снизила процентные ставки как минимум на 5 процентных пунктов, пытаясь оживить экономику. Но когда началась рецессия, процентные ставки были менее 2 процентов, что оказало большее давление на налогово-бюджетную политику.

Соединенные Штаты в значительной степени полагаются на дискреционную политику для поддержки семей и экономики в период рецессии.Учитывая, что процентные ставки, вероятно, будут оставаться низкими в течение длительного периода времени, фискальная политика со временем станет еще более важной для сглаживания экономических спадов. Автоматизация части бюджетной реакции страны на рецессию была бы хорошей политикой. Хотя в Соединенных Штатах есть автоматические стабилизаторы, они, как правило, меньше, чем в других странах с развитой экономикой. Во время многих последовательных спадов Конгрессу приходилось действовать, чтобы обеспечить большую поддержку, часто проводя одну и ту же политику, но каждый раз на специальной основе.Во время последних трех рецессий Конгресс сделал прямые чеки доступными для домашних хозяйств, расширил страхование по безработице и предоставил дополнительную помощь штатам по формуле распределения затрат Medicaid. Учитывая, что эти политики повторяются снова и снова, их можно автоматизировать. Как и изменения в программе SNAP, некоторые расходы на инфраструктуру или поддержку наиболее нуждающихся через временную помощь нуждающимся семьям (TANF). Подробная информация о предложениях по этой политике доступна в книге Recession Ready. Более широкое использование автоматических стабилизаторов принесет экономике помощь более быстрым и предсказуемым образом.