Индукционный датчик магнитной петли rmg 2

Что такое индукционная петля

Это один или несколько витков проводника, образующих рамку, по которой течет слабый ток. При внесении внутрь них металлического предмета, вследствие искажения магнитного поля, изменяется сила тока или его частота, что регистрируется специальной электронной схемой. В зависимости от предназначения устройства обнаружения, реакция на это событие бывает разной. Например, сигнализация звуком в металлодетекторах. Или запуск электродвигатели какого-либо привода.

Когда автомобиль находится в зоне действия такой рамки, она выдает управляющее воздействие, которое закрывает, открывает или удерживает стрелу в одном из этих положений. Логика работы задается особыми электронными устройствами, которые называют петлевыми контроллерами.

Монтаж шлагбаума с индукционными петлями заключается в том, что чувствительные элементы устанавливают так, чтобы обеспечить правильную логику их работы. Например, при въезде на парковку монтируется рамка, управляющий сигнал от которой поднимает стрелу. А сразу за запирающим устройством еще одна, отвечающая за её опускание. На выезде логика действия устройства противоположная. Ее алгоритм обеспечивается подключением петель к тем или другим разъемам контроллеров, группы которых указаны в инструкции по эксплуатации. Особыми техническими знаниями при этом обладать не требуется, необходимо лишь соединить кабели по предложенной для каждого из случаев схеме.

Чувствительные элементы обычно укладываются под дорожным покрытием, но при наличии капитальных конструкций на въезде и выезде, например, сплошных стен вдоль них, возможен монтаж другим способом – сбоку от запирающего механизма или сверху.

Чувствительные рамки, работающие на принципе регистрации искажения магнитного поля, обладают рядом достоинств перед другими элементами автоматики.

Имеют низкий уровень ложных срабатываний.

Их работоспособность не зависит от внешних условий. Им без разницы освещенность, температура воздуха и влажность.

Подходы и методы

Выход индукционного алгоритма слово смысла является кластеризация контекстов , в которых происходит целевое слово или группирование слов , связанных с целевым словом. Три основных метода были предложены в литературе:

  • Контекст кластеризация
  • группирование слов
  • Co-графики встречаемости

Контекст кластеризация

Базовая гипотеза этого подхода состоит в том, что слова семантический подобны , если они появляются в подобных документах, с подобными контекстными окнами, или в аналогичных синтаксических контекстах. Каждое вхождение целевого слова в корпусе представлено в виде контекста вектора . Эти контекстные векторы могут быть как векторы первого порядка, которые непосредственно представляет контекст под руку, или векторы второго порядка, то есть контексты целевого слова подобны , если их слова , как правило, совместно встречаются вместе. Векторы затем объединены в группы, каждая из определения чувства целевого слова. Хорошо известный подход к контекстной кластеризации является алгоритмом контекстно-группы дискриминации на основе больших матричных методов вычислений.

группирование слов

Слово кластеризация другой подход к индукции слов чувств. Она состоит из кластерных слов, которые семантический близки и может, таким образом, несут определенный смысл. Алгоритм Лин является Прототипом примером слова кластеризации, который основан на статистических данных синтаксических зависимостей, которые происходят в корпусе для получения набора слов для каждого обнаруженного смысле целевого слова. Кластеризация Комитет (CBC) также использует синтаксические контексты, но использует матрицу подобия для кодирования сходства между словами и опирается на понятии комитетов для вывода различных смыслов этого слова интересов. Эти подходы трудно получить в больших масштабах для многих доменов и языков.

Co-графики встречаемости

Основная гипотеза смежности графов предполагает , что семантика слова может быть представлена с помощью смежности графа , вершины которого являются сопутствующими явления и края смежности отношение. Эти подходы связаны с методами кластеризации слов, где со-вхождения между словами могут быть получены на основе грамматических или collocational отношений. HyperLex это успешные подходы алгоритма график, основанный на идентификации узлов в смежности графов, которые должны справиться с необходимостью настраивать большое количество параметров. Для решения этой проблемы были предложены несколько алгоритмов , основанных на графах, которые основаны на простых графов моделей, а именно кривизной кластеризация, квадраты, треугольники и бриллиантов (приземистых ++) и Сбалансированные Maximum Spanning Tree Кластеризация (B-MST). Образцы направлены на определение значения с использованием локальных структурных свойств смежности графа. Рандомизированное алгоритм , который разделяет вершины графа путем итеративной передачи основного потока сообщения (т.е. смысл слова) для соседних вершин Китая Шепота. Применяя смежность графов подходов были показаны , для достижения эффективности внедренной в стандартных задачах оценки.

Ссылка на основную публикацию