Какой синхронизатор питания лучше

Обновлено: 04.07.2024

Как мощный инструмент, машинное обучение способствовало развитию естественных наук во многих областях, а также помогло инженерам добиться многих выдающихся достижений в промышленности. В последнее время использование машинного обучения уже появилось в управлении ускорителями тяжелых ионов. При изучении синхронизации ускорителей тяжелых ионов предлагается метод, основанный на обучении с подкреплением. Это метод, который может выполнять автоматическую коррекцию синхронизации. Имитируется действие источника питания для взаимодействия с агентом. В качестве предварительного условия обработки коррекции синхронизации предлагается новый подход к идентификации более медленного источника питания. Экспериментальные результаты показали, что наш метод может автоматически идентифицировать более медленную мощность между источниками питания и может обеспечить полную синхронизацию источников питания посредством взаимодействия. По сравнению с предыдущим методом наш алгоритм не только экономит рабочую силу, но и повышает точность синхронизации.

Концепции CCS: • Компьютерные методологии → Искусственный интеллект~Методы управления; • Машинное обучение → Обучение с подкреплением;

1 ВВЕДЕНИЕ

Алгоритм обучения с подкреплением — это один из алгоритмов машинного обучения. Существуют также другие методы обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с самостоятельным наблюдением. За последние 5 лет много замечательной работы было завершено контролируемым обучением. Например, обучение с учителем привело к чрезвычайно успешным применениям в области машинного зрения и обработки естественного языка. Характерной чертой обучения с учителем является изучение большого количества размеченных данных. Изучая эти размеченные данные, получают модели для классификации[3] или предсказания. Этот метод обучения имеет преимущества высокой точности и хорошего обучающего эффекта. Однако в реальном мире немаркированные данные велики и широко распространены. Его нельзя напрямую обучить алгоритму обучения с учителем. Возможным способом решения этой проблемы является ручная маркировка этих данных. Тем не менее, это увеличит много рабочей силы. Другой более широкой парадигмой обучения является обучение без учителя. Кластеризация является типичным применением этой парадигмы обучения[4]. Измеряя сходство выборок, методы кластеризации могут хорошо классифицировать данные. Непосредственное использование неразмеченных данных является основным преимуществом этого метода. Поэтому он имеет более широкие перспективы применения. Обучение с самоконтролем — это новая парадигма обучения. Обычно он обучается с помощью автоэнкодера, созданного нейронной сетью. Выходным вектором автоэнкодера является сам входной образец[5]. Обучение с подкреплением — это четвертый тип парадигмы обучения[8]. Она отличается от трех других парадигм. В этой парадигме обучения агент взаимодействует с окружающей средой, и результат взаимодействия будет возвращен алгоритму в виде вознаграждения. Агент является ядром алгоритма. Чтобы преследовать высокие награды, его действия будут постепенно сходиться к выбору, который получит наибольшую ценность. Хотя применение физики ускорителей мало, она начала демонстрировать свою силу. Используя SVM и PCA, обнаруживают неисправность циклотрона RFT-30, этот метод рассматривал проблему обнаружения как проблему бинарной классификации. И результат показал, что метод может помочь операторам обнаружить неисправности системы [9]. Аналогичная работа появилась в Oak Ridge Spallation Neutron Source, точность классификации алгоритма могла достигать от 79,5% до 91,9% по разным обучающим данным[7]. Другое приложение использовало алгоритмы неконтролируемого обучения для улучшения моделирования PIC. Эксперименты не только продемонстрировали, что метод успешно перезапустил моделирование PIC [1], но также предположил, что он может улучшить качество решений PIC. Интерпретируемое машинное обучение — горячая тема в области ИИ. Это также большой спрос в ядерной области. Например, в работе по идентификации изотопов[2] требуется объяснение глубокого обучения. Из приведенных выше примеров видно, что в области физики ускорителей машинное обучение в основном сосредоточено на использовании парадигм обучения с учителем и без учителя для решения задач классификации данных[2][6] и прогнозирования[7]. Применение машинного обучения в области управления ускорителями все еще встречается очень редко. Особенно используйте обучение с подкреплением для решения проблемы управления синхротроном. Частично причина в том, что ускоритель – очень сложный объект, и любое неправильное поведение может дорого обойтись.

Синхротронная установка для тяжелых ионов содержит почти сотню импульсных источников питания. Точная работа этих источников питания под управлением синхронной системы управления является ключом к успеху луча.[10] При ремонте источника питания, замене оборудования, замене оптоволоконной линии или устаревании оборудования синхронизация источника питания будет изменена.В это время синхронизацию необходимо снова исправить. Обычно его регулируют, изменяя время задержки источника питания. Как показано на рис. 1. Время задержки включения питания зависит от результата измерения синхронизации. Этот процесс требует межведомственного технического сотрудничества, он занимает много времени и сил. Кроме того, электромагнитная обстановка вокруг ускорителя крайне плохая. Поскольку некоторые старые аналоговые источники питания должны быть временно подключены к DCCT для измерения, это также приводит к тому, что процесс измерения легко включает шум. В то же время инженеры также должны подвергаться воздействию сильной электромагнитной среды во время измерения, что также наносит ущерб здоровью инженера.

Вопреки этим недостаткам процессов ручного тестирования в этой статье разработан улучшенный алгоритм обучения с подкреплением для автоматической корректировки синхронизации времени. Наш алгоритм может напрямую использовать данные, полученные с карты сбора данных, для обучения без автономного анализа и автоматически переводить данные о мощности на той же карте сбора данных в синхронизированное состояние. Алгоритм помещает значение задержки в источник питания через набор логики. В то же время он оценивает значение задержки, заданное действием агента, и оценивает его. С глобальной точки зрения, целью разработки алгоритма является получение высоких результатов. Таким образом, под руководством «обучения» функции оценки значения значение задержки, выдаваемое алгоритмом, может быть быстро приведено к оптимальному состоянию для достижения цели автоматической синхронизации.

2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1 Алгоритмы обучения с подкреплением

Поскольку в основе нашего алгоритма лежит обучение с подкреплением, мы кратко представим этот алгоритм. Обучение с подкреплением (RL) можно описать следующим образом: RL использует агент для взаимодействия со средой для создания данных и обучения. Согласно стратегии π(A = a1|S = s1). Агент начинает взаимодействовать со средой из состояния s1 и выполняет действие a1. Поскольку действие a1 влияет на состояние среды, агент перейдет в новое состояние s2 в соответствии с вероятностью, обеспечиваемой функцией перехода состояний p(s2|s1, а). Каждое состояние имеет функцию значения действия q(s, a), которая представляет разные значения для разных действий, предпринятых в этом состоянии. Алгоритм оценивает действия a1, а затем возвращает их агенту в качестве вознаграждения, которое используется в итерационной формуле Q-value. Обучение с подкреплением — это алгоритм, созданный на основе марковского процесса. Марковский процесс - это стохастический процесс, который имеет такие характеристики, что вероятность перехода текущего состояния связана только с предыдущим состоянием и не связана со всеми предыдущими состояниями. Это свойство называется марковским. Стохастический процесс с марковским свойством также называется марковским процессом. Стохастический процесс, функция перехода состояния которого удовлетворяет следующему уравнению, называется марковским процессом, как показано в уравнении 1.

Марковский процесс объективно описывает закон перехода состояний и значительно упрощает сложность операции. Использование механизма вознаграждения в марковском процессе называется марковским процессом вознаграждения (MRP). Как показано в уравнении 2, Gt — вознаграждение в момент t, γ — коэффициент дисконтирования, Rt — значение обратной связи среды, полученное в момент времени t.

Функция ценности состояния в марковском процессе вознаграждения — это математическое ожидание вознаграждения цепи Маркова от этого состояния. Это можно описать как уравнение. 4:

Чтобы показать влияние действия на переход состояния, действие вводится в марковский процесс вознаграждения, который формирует марковский процесс принятия решений (MDP), уравнение. 5 и описывает вероятность передачи состояния MDP. уравнение 6 — награда MDP.

Может быть, блок питания (PSU) не является наиболее часто обсуждаемым компонентом ПК, но он является важной частью любого рабочего стола. Обеспечение питанием всей вашей системы является чрезвычайно важной ролью, и использование неправильного питания может быть дорогостоящим.

Поэтому мы рассмотрим основы блоков питания и предоставим вам информацию, необходимую для понимания того, почему важно иметь правильный блок питания и почему просто выбрать самый дешевый вариант — не лучшее решение.< /p>

Подключиться

Давайте начнем с рассмотрения различных кабелей, используемых источниками питания для питания вашей системы.

Хотя блок питания, который вы покупаете, должен поставляться со всеми необходимыми кабелями, стоит знать, как выглядят отдельные соединения. Конкретные кабели, которые вы будете использовать, будут различаться в зависимости от специфики вашей сборки, но, скорее всего, вы будете иметь дело со следующим:

Сколько ватт?

При выборе нового блока питания один из наиболее часто задаваемых вопросов: «Сколько ватт достаточно?» Как это часто бывает в мире оборудования для ПК, ответ сильно различается в зависимости от уникальных потребностей вашей системы.

Как правило, для работы более сложных систем требуется больше энергии. Для настольного компьютера с нестандартным контуром жидкостного охлаждения, высококачественной материнской платой и двумя графическими процессорами потребуется компьютерный блок питания большей мощности, чем для более простой системы.

Невозможно дать точную рекомендацию, не зная конкретно, с каким аппаратным обеспечением вы работаете, но с помощью калькулятора мощности блока питания или определения потребляемой мощности различных внутренних компонентов и их суммирования можно получить представление о том, сколько ватт вам нужно.

Как правило, лучше ошибиться в сторону более высокой мощности, чем пытаться точно соответствовать вашим потребностям. Если вы подсчитали, что ваша система будет потреблять 500 Вт (обычное число для простой игровой сборки), выбор блока питания с выходной мощностью 600 или 650 Вт может быть хорошим вариантом, так как это даст вам некоторые накладные расходы на работу. с, а также предусмотреть возможные будущие обновления.

Имейте это в виду при выборе блоков питания большей мощности: блок питания мощностью 750 Вт по умолчанию не потребляет 750 Вт. Если ваша система потребляет 500 Вт, ваш блок питания будет обеспечивать 500 Вт, независимо от максимальной выходной мощности. Более высокая выходная мощность не обязательно означает большее потребление энергии; это означает, что он может обеспечить большую мощность, если этого требует ваша система. Тем не менее, нет никакого реального преимущества в том, чтобы иметь значительно более мощный блок питания, если он не нужен вашей системе, поэтому вам может быть лучше выбрать многофункциональный, высокоэффективный блок питания, который ближе к требуемой мощности.

Вам также следует сравнить непрерывную мощность с пиковой мощностью вашего нового блока питания. Пиковая мощность — это максимальная мощность, которую блок питания может выдавать в течение коротких периодов времени, а непрерывная мощность — это мощность, которую блок питания должен выдавать на регулярной основе. Пиковая мощность обычно достигается, когда ваша система работает на пределе своих возможностей, например, когда вы запускаете требовательные игры или выполняете тесты оборудования.

Если внезапно возникнет потребность в большей мощности, ваш блок питания должен кратковременно выдерживать более высокую выходную мощность, но не следует ожидать, что он будет работать с такой более высокой мощностью постоянно. Всегда следите за тем, чтобы приобретаемый вами блок питания имел достаточно высокую непрерывную выходную мощность, и не выбирайте исключительно по пиковой мощности.

Защита

Как и следовало ожидать от всего, что связано с большим количеством энергии, безопасность системы является проблемой. В хороший блок питания должны быть встроены отказоустойчивые устройства — не только для защиты самого блока питания, но и для обеспечения безопасности вашей системы в случае чего-то непредвиденного, например скачка напряжения.

Блок питания и материнская плата — это единственные компоненты ПК, которые напрямую подключаются практически ко всем другим компонентам оборудования в вашей системе. Из-за уникального положения блока питания в компоновке ПК наличие встроенной защиты также поможет обеспечить безопасность остального оборудования.

Стоит отметить, что блок питания, на который вы смотрите, имеет встроенную защиту, такую ​​как OVP (защита от перенапряжения), которая отключает блок питания при обнаружении чрезмерного напряжения. Другие функции безопасности включают в себя такие функции, как защита от короткого замыкания, которая может быть чрезвычайно полезной, если вы столкнетесь с колебаниями напряжения.

Вы также можете подключить свой компьютер к сетевому фильтру. Эти аппаратно-сберегающие устройства созданы для того, чтобы добавить еще один уровень защиты вашей системе, отводя потенциально опасные скачки напряжения от ваших ценных компонентов.

Учитывайте эффективность

Мощность, безусловно, является важным фактором при выборе блока питания для настольных ПК, но не менее важна и эффективность блока питания. Неэффективная доставка приводит к нерациональному использованию энергии и повышенному выделению тепла, что потенциально может сократить срок службы компонентов.

Поскольку это очень важный фактор, существует относительно простая независимая рейтинговая система. Вы могли заметить рейтинг «80 Plus» на многих блоках питания, часто указанный рядом с драгоценным металлом. Чтобы получить этот рейтинг, блок питания должен иметь КПД не менее 80 %, а это означает, что не более 20 % энергии теряется в виде тепла.

Эта оценка эффективности определяется производительностью в 115-вольтовой системе, и рейтинги повышаются по мере того, как вы поднимаетесь по лестнице драгоценных металлов.

  • 80 ПЛЮС
  • Бронза 80 ПЛЮС
  • Серебро 80 ​​ПЛЮС
  • Золотой сертификат 80 PLUS
  • Платиновый статус 80 ПЛЮС
  • Титан 80 PLUS

Чем эффективнее ваш блок питания, тем меньше энергии он потребляет и тем меньше тепла выделяет. Тем не менее, более высокая эффективность обычно означает более высокую цену, поэтому вам нужно найти баланс, который подходит именно вам.

Однако даже самый эффективный блок питания по-прежнему будет выделять тепло, и в большинстве случаев для его рассеивания используются вентиляторы. Многие блоки питания сконструированы таким образом, что вентилятор включается только тогда, когда это необходимо, то есть когда блок питания достигает определенного порога. Подобные функции помогают уменьшить шум.

Для тех, кто хочет довести вещи до предела практичности, есть даже блоки питания с жидкостным охлаждением, обеспечивающие по-настоящему бесшумную работу.

Синхронизация источников питания и параллельная работа источников питания — это темы, которые необходимо понимать для правильного проектирования систем резервного питания. Синхронизация фокусируется на относительной разнице частот между подключаемыми цепями и вместе с разницей напряжения должна учитываться при переключении нагрузок между источниками питания. Для приложений с параллельным подключением источников, где два источника питания должны питать одну и ту же нагрузку, решения также должны учитывать разность фазовых углов.

Синхронизация источников питания для переключения нагрузки

Частота переменного тока является функцией скорости генератора, которая зависит от скорости первичного двигателя. При сравнении частот двух источников питания, например, при повторном переключении с резервного питания на питание от сети, источники питания должны иметь приемлемую разницу частот, обычно менее двух циклов в секунду (Герц). Это необходимо для обеспечения успешного переноса с минимальными переходными электрическими или механическими эффектами.


Подключение двух источников питания может быть проблематичным, если учитывать только разницу частот. Поскольку ток будет течь от высокого потенциала к низкому, разность линейных напряжений также должна быть ограничена, чтобы избежать больших пусковых токов или обратного потока мощности. По этим причинам разница в напряжении должна находиться в допустимом диапазоне, обычно +/-5 процентов.


Роль разности фазовых углов

Как уже отмечалось, ток всегда будет течь из мест с высоким потенциалом в места с низким потенциалом. В дополнение к линейным напряжениям двух источников разность напряжений также возникает из-за мгновенной разницы в углах фаз, возникающей из-за любой разницы во вращательных положениях генераторов и/или двигателей в момент соединения. При подключении разность фаз может создавать ток, который пытается заставить двигатели и/или генераторы вращаться вместе. Различия фазовых углов и результирующие синусоидальные волны показаны на следующем рисунке.


  • электрическое повреждение электрических и электронных компонентов
  • механические повреждения вращающегося механического оборудования, такого как двигатели, генераторы, электродвигатели и оборудование, которое они приводят в действие
  • неправильное срабатывание устройств защиты от перегрузки по току

Подходы к управлению разностью фазовых углов

При переключении смешанных или резистивных нагрузок с помощью переключателя с разомкнутым переходом разность фазовых углов может не требовать дальнейшего рассмотрения. Однако при наличии значительных индуктивных или двигательных нагрузок необходимо управлять разницей фазового угла. Доступны два подхода.

Для переключения передачи можно использовать синфазный мониторинг, чтобы гарантировать, что соединение происходит только тогда, когда разность фазовых углов находится в допустимых диапазонах. При синфазном контроле контроллеры переключателей пассивно позволяют источникам питания дрейфовать в направлении синхронности, а затем инициируют передачу, чтобы соединение завершилось, когда разность фаз является приемлемой. Для большинства задач по передаче нагрузки максимально допустимая разница составляет 60 градусов.

Параллельное подключение источников осуществляется с помощью распределительного устройства и обычно требует большей мощности. Как и при синфазном контроле, распределительное устройство должно учитывать разность фаз при подключении источников питания, таких как два больших генератора с высокими инерционными нагрузками. Здесь необходимо более строго контролировать разность фазовых углов, обычно в пределах 5 градусов.

В отличие от фазового мониторинга решения для параллельного выполнения активно управляют элементами управления двигателем. Их можно использовать для синхронизации источников питания и уменьшения разности фаз, и они необходимы для поддержания синхронизации до тех пор, пока не исчезнет необходимость в каждой генераторной установке

Сводка

Синхронизация фокусируется на относительной разнице частот между подключаемым оборудованием и необходима при переключении нагрузок между источниками питания. Автоматические переключатели могут обеспечить надежное переключение нагрузки без чрезмерных переходных процессов за счет подключения к альтернативным источникам питания только при допустимых перепадах частоты и напряжения.Там, где присутствуют индуктивные или двигательные нагрузки, можно использовать синфазный мониторинг для замыкания источников питания по мере того, как они становятся синхронными. Для операций переключения передачи допустимая разница в напряжении, частоте и фазовом угле обычно составляет +/- 5 процентов, +/- 2 Гц и +/- 60 градусов соответственно.

Распараллеливание источников требует большего количества энергии. Он требует управления теми же параметрами, что и синхронизация, плюс управление разностью фазовых углов. Решения для распараллеливания источников активно настраивают органы управления двигателем, чтобы установить и поддерживать синхронность и контролировать разность фазовых углов. Для подключения приемлемые различия напряжения, частоты и фазового угла обычно составляют +/- 5 процентов, +/- 2 Гц и +/- 5 градусов соответственно. Параллельные решения синхронизируют источники питания до тех пор, пока необходимость в нескольких источниках отпадет.

Читайте также: