Трансформатор трдн расшифровка: Расшифровка наименований масляных трансформаторов

alexxlab | 06.04.2023 | 0 | Разное

Расшифровка трансформатора трдн в Кургане: 101-товар: бесплатная доставка [перейти]

Партнерская программаПомощь

Курган

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Детские товары

Детские товары

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Электротехника

Электротехника

Мебель и интерьер

Мебель и интерьер

Дом и сад

Дом и сад

Торговля и склад

Торговля и склад

Промышленность

Промышленность

Все категории

ВходИзбранное

типа “ТПП” 1670 ТПП288-220-50 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1563 ТР177-220-400В трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1576 ТР126-220-400В трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТПП” 1831 ТПП20-220-400 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

ТБС2-0. 25 У3 380/56

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

ТБС2-0.25 У3 380/5-127/36

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1550 ТР229-220-400В трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1503 ТР508-220-400 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

ТБС2-0.16 У3 220/36

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТПП” 1632 ТПП348-220-400 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Трансформатор тока ABB CT3/150/5A, 3ВА, класс 0.5, проходного типа под шину 30х10 Производитель: ABB

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

трансформатор ТП135-3

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Трансформаторы силовые и измерительные. Справочник. Том 3

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1516 ТР390-220-400 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

41 322

типа “ТР” 1531 ТР335-220-400В трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1506 ТР449-115-400 трансформаторы

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1529 ТР339-220-400В трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

ТБС2-0.1 У3 380/5-220

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

типа “ТР” 1505 ТР481-220-400 трансформатор

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

OSRAM Трансформатор электронный HTM 70W/230-240

В МАГАЗИНЕще цены и похожие товары

Трансформаторы ТРДН

16 062

Трансформатор тока TCM-420-25-200A (M71047)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

18 851

Трансформатор тока TCM-420-35-100A (M71054)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

16 062

Трансформатор тока TCM-420-25-100A (M71046)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

16 062

Трансформатор тока TCM-420-25-50A (M71045)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

16 062

Трансформатор тока TCM-420-25-10A (M71043)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

16 062

Трансформатор тока TCM-420-25-20A (M71044)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

18 851

Трансформатор тока TCM-420-35-300A (M71056)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

11 206

Трансформатор тока TC6 20 50A (M72031)

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

2 страница из 18

Расшифровка трансформатора трдн

Расшифровка наименований трансформаторов и генераторов

Чтобы понимать, для каких условий эксплуатации предназначен тот или иной трансформатор тока или напряжения, а также прочие разновидности, применяется особая маркировка приборов. Отечественные и импортные агрегаты имеют различное обозначение. В нашей стране чаще применяются установки, изготовленные по ГОСТу.

Маркировка трансформаторов наносится на щиток из металла на корпусе. Самые распространённые виды условных обозначений трансформаторов будут рассмотрены далее.

Информация на корпусе

Информация, представленная на видимой стороне устройства, наносится при помощи гравировки, травления или теснения. Это обеспечивает чёткость и долговечность надписи. На металлическом щитке указываются данные о заводе-изготовителе оборудования. Наносится год его выпуска, заводской номер.

Помимо данных о производителе обязательно присутствует информация об агрегате. Указывается номер стандарта, которому соответствует представленная конструкция. Обязательно наносится показатель номинальной мощности. Для трехфазных устройств этот параметр приводится для каждой обмотки отдельно. Указывается информация о напряжении ответвлений витков катушек.

Для всех обмоток определяется показатель номинального тока. Приводится количество фаз установки, частота тока. Производитель предоставляет данные о конфигурации и группах соединения катушек.

После приведённой выше информации можно ознакомиться с параметрами напряжения короткого замыкания. Представляются требования к установке. Она может быть наружной или внутренней.

Технические характеристики позволяют определить способ охлаждения, массу масла в баке (если применяется эта система), а также массу активной части. На приводе переключателя указывается его положение. Если установка обладает сухим видом охлаждения, есть данные о мощности установки при отключённом вентиляторе.

Под щитком должен быть выбит заводской номер. Он присутствует на баке. Номер указывается на крышке возле ввода ВН, а также сверху и слева на полке балки сердечника.

Схемы подключения трансформаторов тока

Силового оборудования

Схема подключения для 110 кВ и выше:

Схема подключения для 6-10 кВ в ячейках КРУ:

Вторичные цепи

Схема включение трансформатора тока в полную звезду:

Схема включение трансформатора тока в неполную звезду(З а счет распределения токов на дополнительном приборе получается отобразить векторную сумму фаз А и С, которая противоположно направлена вектору фазы В при симметричном режиме нагрузки сети):

Схема включение трансформатора тока в неполную звезду(для контроля линейного тока с помощью реле):

Схема включение трансформатора тока в полную звезду с подключением обмотки реле к фильтру нулевой последовательности(ФТНП):

Схема

Все приведённые на табличке данные можно разбить на 6 групп. Чтобы не запутаться в информации, следует рассмотреть последовательность её написания. Например, установка АТДЦТН-125000/220/110/10-У 1. Для маркировки особенностей прибора применяются следующие группы:

• I группа. А — Предназначена для указания типа прибора (силовой или автотрансформатор).
• II группа. Т — Соответствует типу сети, для которой применяется прибор (однофазная, трехфазная).
• III группа. ДЦ – Система охлаждения с принудительной циркуляцией масла и воздуха.
• IV группа. Т – Показывает количество обмоток (трехобмоточный).
• V группа. Н – Напряжение регулируется под нагрузкой.
• VI группа. Все цифры (номинальная мощность, напряжение ВН СН обмоток, климатическое исполнение, категория размещения).

О каждой категории следует узнать подробнее. Это значительно облегчит выбор.

Маркировка

Чтобы выбрать агрегат, соответствующий требованиям сети, потребуется вникнуть в особенности маркировки. Каждая установка масляного типа обозначается по следующей схеме:

ТМ-х/6(10) у(ХЛ)1

Расшифровка выглядит так:

• Т – трехфазный трансформатор.
• М – масляная система охлаждения с естественной циркуляцией жидкости в системе.
• х – мощность агрегата (номинальная), кВт.
• 6(10) – напряжение обмотки ВН, кВ.
• у(ХЛ)1 – климатический тип исполнения.

На основе представленной информации каждый может подобрать правильный тип прибора. Он будет максимально соответствовать требованиям потребителя.

Разновидности

Обозначение трансформаторов обязательно начинается с разновидности оборудования. Если маркировка начинается с буквы А, это автотрансформатор. Её отсутствие говорит о том, что агрегат относится к классу силовых трансформаторов.

Обязательно приводится число фаз. Это позволяет выбрать установку, работающую от бытовой или промышленной сети. Если трансформатор подключается к трехфазной сети, в маркировке будет присутствовать Т. Однофазные же разновидности имеют букву О. Они применяются в бытовых сетях.

Если устройство обладает расщеплённой обмоткой, он будет иметь Р. Если присутствует регулировка напряжения под нагрузкой (РПН) устройство будет иметь маркировку Н на металлическом щитке. При её отсутствии можно сделать вывод об отсутствии представленной особенности в аппарате.

Основные характеристики трансформатора

На рис.1.3 изображен внешний вид трансформатора ТРДН-40000/110.

Рисунок 1.3 – Внешний вид трансформатора ТРДН-40000/110

В соответствии с принятой системой обозначений аббревиатура трансформатора ТРДН-40000/110-У1 расшифровывается так:Т – трехфазный трансформатор;Р – наличие ращепленной обмотки низкого напряжения;Д – охлаждение производится с естественной циркуляцией масла и принудительной циркуляцией воздуха;Н – регулирование напряжения производится под нагрузкой РПН;40000 – номинальная мощность трансформатора, кВ•А;110 – класс напряжения обмотки высокого напряжения, кВ;У1 – климатическое исполнение, категория размещения по ГОСТу 15150. Основные параметры этого трансформатора приведены в табл.1.1 [].

Таблица 1.1 – Технические параметры ТРДН-40000/110-У1

Номинальная частота, Гц	50
Схема и группа соединения обмоток	Υн/Δ-Δ-11-11
Номинальное значение напряжения ВН, кВ	115
Номинальное значение напряжения НН, кВ	11
Напряжение КЗ (ВН-НН), %	10,5
Ток холостого хода, не более, %	0,55
Ступени регулирования РПН в нейтрали ВН	±9х1,78%
Полный срок службы, лет	25

В требованиях для силовых трансформаторов сказано, что для обеспечения продолжительной и надежной эксплуатации трансформаторов необходимо обеспечить:

• соблюдение необходимых нагрузочных, температурных режимов и уровня напряжений;
• соблюдение характеристик трансформаторного масла и изоляции в пределах установленных норм;
• содержание в исправном состоянии устройств охлаждения трансформатора, защиты масла, регулирования напряжения и т. д.

Особые обозначения

В зависимости от категории установки могут применяться особые обозначения. Для трансформатора тока и напряжения они могут не совпадать. Вторая разновидность техники применяется при работе защитных механизмов или для измерения тока. Первая категория приборов предназначается для изменения значения переменного тока.

Трансформаторы напряжения не используют для передачи электричества большой мощности. Они способны создавать развязку от низковольтных коммуникаций. В цепях с напряжением 12В и менее применяется эта категория приборов. Основным их рабочим параметром выступает ток и напряжение первичной обмотки. Именно их величину предоставляет производитель.

Маркировка трансформаторов напряжения начинается с их конструкции. Если это проходная конструкция, она обозначается литерой П. Если её нет, это опорный вид аппаратов. Литой изолятор имеет в маркировке Л, а фарфоровый – Ф. Встроенный изолятор имеет В.

Расшифровка современных трансформаторов тока выполняется в установленной последовательности. Она начинается с Т, которая характеризует представленные приборы. Способ установки может быть проходным (П), опорным (О) или шинным (Ш). Если этот прибор присутствует в аппаратуре силовых трансформаторов, он обозначается как ВТ. Если же он встроен в масляный выключатель, то маркировка будет иметь букву В. При наружной установке прибор будет иметь Н.

Трансформаторы силовые трехфазные, двухобмоточные, герметичные распределительные серии ТМГ

Мощность от 16 до 2500 кВА, класс напряжения до 20 кВ общего назначения с естественным масляным охлаждением с переключением ответвлений без возбуждения (ПБВ), включаемые в сеть переменного тока частотой 50 Гц. Предназначены для преобразования переменного тока и служат для передачи и распределения электрической энергии в энергетических установках.

Трансформаторы ТМГ предназначены для работы в следующих условиях:

• высота установки над уровнем моря не более 1000 м;
• температура окружающего воздуха от минус 45 °С до плюс 40 °С – для трансформаторов исполнения «У»; от минус 60 °С до плюс 40 °С – для трансформаторов исполнения «УХЛ».
• Категория размещения трансформаторов – 1.

Трансформаторы масляные герметичные ТМГ допускают эксплуатацию в условиях категорий размещения 2, 3, 4.

Трансформаторы серии ТМГ не предназначены для работы в условиях тряски, вибрации, ударов, во взрывоопасной и химически активной среде.

Регулирование напряжения осуществляется на полностью отключенном трансформаторе переключателем без возбуждения (ПБВ), позволяющим регулировать напряжение ступенями по 2,5% в диапазоне до ±5%.

Трансформаторы ТМГ герметичного исполнения, не имеют расширителей. Гофрированные баки трансформаторов безопасны и имеют высокую надежность. Температурные изменения объема масла компенсируются изменением объема гофров бака за счет их упругой деформации.

Трансформаторы ТМГ комплектуются маслоуказателями поплавкового типа и предохранительными клапанами пружинного типа, настроенными на срабатывание при избыточном давлении 40 кПА.

По заказу потребителя в трансформаторах мощностью 100 кВА и выше, размещаемых в помещении, возможна установка электроконтактного мановакуумметра.

Для измерения температуры верхних слоев масла трансформаторы ТМГ комплектуются жидкостными термометрами типа ТТЖ-М 240/66 150С ТУ25-2022.0006.90.

Трансформаторы мощностью от 1000 до 2500 кВА, предназначенные для эксплуатации в помещении или под навесом, по заказу потребителя комплектуются манометрическим сигнализирующим термометром типа ТКП.

В нижней части бака имеется пластина заземления и сливная пробка. Конструкция пробки позволяет, при частичном отворачивании ее, производить отбор пробы масла.

Советуем изучить Дифференциальный автомат надежная защита электрических цепей и человека

Трансформатор ТМГ снабжается прикрепленной на видное место табличкой с основными техническими данными.

Трансформаторы мощностью от 400 кВА и выше поставляются с транспортными роликами, позволяющими осуществлять продольное или поперечное перемещение трансформатора. По специальному заказу потребителя завод может доукомплектовать транспортными роликами трансформаторы мощностью от 63 кВА.

Охладительная система

Условное обозначение трансформатора продолжается способом охлаждения. Сегодня существуют сухие, масляные разновидности. Также охладительная установка может иметь в своём составе негорючий текучий диэлектрик.

Масляные разновидности включают в себя около десятка различных конструкций оборудования. Если циркуляция жидкости внутри производится естественным путём, прибор имеет на щитке М. Если же она принудительная, здесь будет присутствовать обозначение Д. Оно соответствует также и сухим разновидностям приборов с представленным устройством внутренней циркуляции.

Если установлено оборудование с естественным движением масла и принудительным течением воды, оно маркируется сочетанием МВ. Для приборов с принудительной циркуляцией ненаправленного потока масла и естественным перемещением воздуха используется комбинация МЦ. Если же в таком устройстве направление масла чётко обозначено, маркировка будет НМЦ.

Для систем с принудительным ненаправленным движением масла и воздуха применяется обозначение ДЦ, а для направленного перемещения – НДЦ. Когда масло движется в пространстве между трубами и перегородками, по которым течёт вода, такой агрегат имеет на щитке букву Ц. Если же масло течёт по направленному вектору, прибор маркируется НЦ.

Охладительная система с жидким диэлектриком

Сегодня в «эксплуатацию» вводят новые разновидности устройств с различными улучшенными охладительными системами. Одной из них являются экземпляры техники с негорючим диэлектриком жидкого типа. Если охлаждение происходит посредством естественной циркуляции, представленная установка обозначается буквой Н. Если же присутствует принудительное движение воздуха, маркировка будет НД.

На табличке агрегатов с направленным потоком жидкого диэлектрика и принудительной циркуляцией воздуха указывается ННД. Это позволяет подобрать правильно тип аппаратуры.

Расшифровка буквенных символов

Основные марки трансформаторов представлены в виде буквенных обозначений и выглядят таким образом: ТМ, ТМЗ, ТСЗ, ТСЗС, ТРДНС, ТМН, ТДНС, ТДН, ТРДН, ТРДЦН.

• Т – трехфазная конструкция устройства;
• Р – разделение обмотки низкого напряжения на две части;
• С – сухой тип трансформатора;
• М – наличие масляного охлаждения трансформатора, циркуляция воздуха и масло происходит естественным путем;
• Ц – в трансформаторах этого типа циркуляция воды и масла осуществляется принудительно. Движение воды происходит по трубам, а масло течет между ними в виде ненаправленного потока.
• МЦ – означает естественную циркуляцию воздуха в трансформаторе и принудительную циркуляцию масла с ненаправленным потоком;
• Д – соответствует масляному трансформатору с принудительной циркуляцией масла и естественной циркуляцией воздуха;
• ДЦ – относится к конструкции трансформатора с принудительной циркуляцией воздуха и масла в системе охлаждения;
• Н – регулировка напряжения устройства осуществляется под нагрузкой;
• С – если данная буква проставлена в конце маркировки, это указывает на использование трансформатора в самой электростанции.
• З – означает герметичную модель трансформатора, в котором имеется азотная подушка и отсутствует расширитель.

Советуем изучить Элегазовые выключатели

Сухие системы

Одной из новых разновидностей являются системы сухого охлаждения. Они просты в эксплуатации и обслуживании, не требовательны и не капризны. Если исполнение установки открытое, а циркуляция воздуха происходит естественным способом, его маркируют как С.

Защищённое исполнение обозначается буквами СЗ. Корпус может быть закрыт от воздействия различных факторов окружающей среды, он называется герметичным. При естественной циркуляции воздуха в нём, маркировка имеет буквы СГ.

В воздушных охладительных системах может присутствовать принудительная циркуляция. В этом случае устройство обозначается буквами СД.

Исполнение

Установки могут отличаться между собой особенностями исполнения. Если в них присутствует принудительная циркуляция воды, это позволит понять присутствующая на корпусе буква В. При наличии защиты от грозы и поражения молнией, конструкция имеет маркировку Г.

Система может обладать естественной циркуляцией масла или негорючего диэлектрика. При этом в некоторых разновидностях используется защита с азотной подушкой. В ней нет расширителей, выводов во фланцах стенок бака. Обозначение имеет букву З.

Литая изоляция обозначается как Л. Подвесное исполнение определяет буква П. Усовершенствованная категория аппаратов обозначается как У. Они могут иметь автоматические РПН.

Оборудование с выводами и расширителем, установленными на фланцах стенках бака, маркируется буквой Ф. Энергосберегающий аппарат имеет пониженные потери энергии на холостом ходу. Его обозначают буквой Э.

Система обозначения выводов трансформаторов напряжения

Измерительные трансформаторы, смотря по обстоятельствам, могут соединяться в звезду, неполную звезду, треугольник, разомкнутый и открытый треугольник. Реле, счетчики и измерительные приборы, питающиеся от измерительных трансформаторов, тоже могут различно соединяться как между собой, так и с измерительными трансформаторами. На схемах, если требуется, звездочками обозначают начала обмоток (смотрите например рисунок 1, г). Ниже даны типичные примеры.

Рисунок 1. Система маркировки выводов и примеры соединений трансформаторов тока. Звездочками обозначены начала обмоток.

Назначение

После категории особенностей исполнения представляется информация о назначении и области применения оборудования. Маркировка с буквой Б говорит о способности конструкции прогревать грунт или бетон зимой. Такое же обозначение может иметь трансформатор, предназначенный для станков буровых.

При электрификации железной дороги нужны установки с особыми свойствами и характеристиками. Они маркируются буквой Ж. Устройства с обозначением М эксплуатируются на металлургических комбинатах.

При передаче постоянного тока по линии нужны конструкции класса П. Агрегаты для обеспечения работы погружных насосов обозначаются как ПН.

Если агрегат применяется для собственных нужд электростанции, он относится к категории С. Тип ТО применяется для обработки грунта и бетона при высокой температуре, обеспечения электроэнергией временного освещения и ручного инструмента.

В угольных шахтах применяют трансформаторы разновидности Ш, а в системе питания электричеством экскаватора – Э.

Цифры

После перечисленных обозначений могут следовать числовые значения. Это номинальное напряжение обмотки в кВ, мощность в кВА. Для автотрансформаторов добавляется информация о напряжении обмотки СН.

В маркировке может присутствовать первый год выпуска представленной конструкции. Мощность агрегатов может составлять 20,40, 63, 160, 630, 1600 кВА и т. д. Этот показатель подбирают в соответствии с эксплуатационными условиями. Существует оборудование более высокой мощности. Этот параметр может достигать 200, 500 МВА.

Продолжительность применения трансформаторов советского производства составляет порядка 50 лет. Поэтому в современных энергетических коммуникациях может применяться оборудование, выпущенное до 1968 г. Их периодически совершенствуют и реконструируют при капитальном ремонте.

ТСМ расшифровка

Эти электромагнитные устройства предназначены для трёхфазных цепей и сделаны без дополнительного охлаждения, то есть сухими. Мощность их колеблется от 0,16 до 1 кВА, чаще всего применяются для выпрямителей и полупроводниковых блоков питания. Одним из преимуществ такого устройства является то, что он может располагаться в корпусе в любом положении, горизонтальном или вертикальном.

Советуем изучить Пульсации или мерцание светодиодных ламп и других источников света?

Расшифровка его маркировки такая:

После чего указывается его мощность и дополнительные условия климатического применения.

В промышленности и в быту применяется множество сухих и масляных трансформаторов различного назначения. Если есть на них табличка заводского исполнения, то расшифровать его не составляет труда. Главное применять в соответствии с типом электроустановки, мощностью, а также чтобы напряжения и токи всех обмоток были использованы в нормальных условиях без перегрузок. Тогда эти непривередливые, надёжные и неприхотливые в обслуживании устройства могут прослужить десятки лет.

Примеры

Чтобы понимать, как трактовать информацию на корпусе аппаратуры, следует рассмотреть несколько примеров маркировок. Это могут быть следующие трансформаторы:

1. ТДТН-1600/110. Трехфазный класс техники понижающего типа. Он имеет масляное принудительное охлаждение, а также устройство РПН. Номинальная мощность равняется 1600, а напряжение ВН обмотки – 110 кВ.
2. АТДЦТН-120000/500/110-85. Автотрансформатор, который применяется в трехфазной сети. Он имеет три обмотки. Масляная система охлаждения имеет принудительную циркуляцию. Есть устройство РПН. Номинальная мощность составляет 120 МВА. Устройство понижает напряжение и работает между сетями 500 и 110 кВ. Разработка 1985 года.
3. ТМ-100/10 – двухобмоточный агрегат, который рассчитан для работы в трехфазной сети. Масляная система циркуляции имеет естественное перемещение жидкости. Изменение напряжения происходит при помощи ПБВ узла. Номинальная мощность составляет 100 кВА, а класс обмотки – 10 кВ.
4. ТРДНС-25000/35-80. Аппарат для трехфазной сети с двумя расщеплёнными обмотками. Охлаждение производится посредством принудительной циркуляции масла. В конструкции есть регулятор РПН. Применяется для нужд электростанции. Мощность агрегата составляет 25 МВА. Класс напряжения обмотки – 35 кВ. Конструкция разработана в 1980 году.
5. ОЦ-350000/500. Двухобмоточное устройство для однофазной сети повышающего класса. Применяется масляное охлаждение при помощи принудительного движения жидкости. Мощность 350 МВА, напряжение обмотки 500 кВ.
6. ТСЗ-250/10-79. Экземпляр для трехфазной сети с сухим способом охлаждения. Корпус защищённый. Мощность составляет 250 кВА, а обмотки – 10 кВ. Устройство создано в 1979 г.
7. ТДЦТГА-350000/500/110-60. Трехобмоточный прибор для трехфазной сети. Применяется для повышения напряжения. Трансформация происходит по принципу НН-СН и НН-ВН. Конструкция разработана в 1960 году.

Расшифровка трансформаторов, примеры

Трансформаторы тока обозначаются следующим образом: • Т — Буква указывает, что это именно трансформатор тока • Вторая буква означает конструктивное исполнение: «П» — проходной, «О» – опорный трансформатор, «Ш» -шинный, «Ф» — с фарфоровой покрышкой • Третье обозначение указывает на изоляцию и систему охлаждения обмоток трансформатора «Л» — литая изоляция, «М» — масляная, Потом идет через “-“ класс изоляции, климатическое исполнение трансформаторов, и, категория установок.

Пример расшифровки трансформатора тока ТПЛ — 10УХЛ4 100/5А.

• Т – тока
• П – проходной
• Л – литая изоляция
• Класс 10 кВ
• УХ – умеренного и холодного климата
• 4 – четвертая категория
• 100/5А – коэффициент трансформации как сто к пяти.

Примеры расшифровка трансформаторов напряжения: ТМ — 100/35 — трансформатор трёхфазный масляный с естественной циркуляцией воздуха и масла, номинальной мощностью 0,1 МВА, классом напряжения 35 кВ; ТДНС — 10000/35 — трансформатор трёхфазный с дутьем масла, регулируемый под нагрузкой для собственных нужд электростанции, номинальной мощностью 10 МВА, классом напряжения 35 кВ; ВРТДНУ — 180000/35/35 — трансформатор вольтодобавочный, регулировочный, трёхфазный, с масляным охлаждением типа Д, регулируемый под нагрузкой, с усиленным вводом, проходной мощностью 180 МВА, номинальное напряжение обмотки возбуждения 35 кВ, номинальное напряжения регулировочной обмотки 35 кВ; ЛТМН — 160000/10 — трансформатор линейный, трёхфазный, с естественной циркуляцией масла и воздуха, регулируемый под нагрузкой, проходной мощностью 160 МВА, номинальным линейным напряжением 10 кВ. НКФ-110-58У1 — трансформатор напряжения каскадный в фарфоровой покрышке, номинальное напряжение обмотки ВН 110 кВ, 1958 года разработки, климатическое исполнение — У1; НДЕ-500-72У1 — трансформатор напряжения с ёмкостным делителем, номинальное напряжение обмотки ВН 500 кВ, 1972 года разработки, климатическое исполнение — У1; ТНП — 12 — трансформатор тока нулевой последовательности, с подмагничиванием переменным током, охватывающий 12 жил кабеля; ТНПШ — 2 — 15 — трансформатор тока нулевой последовательности, с подмагничиванием переменным током, шинный, охватывающий 2 жилы кабеля, номинальным напряжением обмотки ВН 15 кВ.

Семейство моделей Transformer

С момента своего появления в 2017 году оригинальная модель Transformer вдохновила на создание множества новых интересных моделей, выходящих за рамки задач обработки естественного языка (NLP). Существуют модели для предсказания складчатой ​​структуры белков, обучения гепарда бегу и прогнозирования временных рядов. Имея так много доступных вариантов трансформеров, можно легко упустить большую картину. Общим для всех этих моделей является то, что они основаны на оригинальной архитектуре Transformer. Некоторые модели используют только кодер или декодер, а другие используют оба. Это обеспечивает полезную таксономию для классификации и изучения высокоуровневых различий между моделями семейства Transformer и поможет вам понять Transformers, с которыми вы раньше не сталкивались.

Если вы не знакомы с оригинальной моделью трансформера или вам нужно освежить в памяти, ознакомьтесь с главой «Как работают трансформеры» из курса «Обнимающее лицо».

Компьютерное зрение

Сверточная сеть

Долгое время сверточные сети (CNN) были доминирующей парадигмой для задач компьютерного зрения, пока Vision Transformer не продемонстрировал свою масштабируемость и эффективность. Даже в этом случае некоторые из лучших качеств CNN, такие как неизменность перевода, настолько сильны (особенно для определенных задач), что некоторые трансформеры включают свертки в свою архитектуру. ConvNeXt перевернул этот обмен и включил варианты дизайна от Transformers для модернизации CNN. Например, ConvNeXt использует неперекрывающиеся скользящие окна для исправления изображения и большее ядро ​​для увеличения его глобального рецептивного поля. ConvNeXt также предлагает несколько вариантов дизайна слоев для более эффективного использования памяти и повышения производительности, поэтому он выгодно конкурирует с Transformers!

Кодер

Vision Transformer (ViT) открыл двери для задач компьютерного зрения без извилин. ViT использует стандартный кодировщик Transformer, но его главный прорыв заключается в том, как он обрабатывает изображение. Он разбивает изображение на патчи фиксированного размера и использует их для создания встраивания, точно так же, как предложение разбивается на токены. Компания ViT использовала эффективную архитектуру Transformers, чтобы в то время демонстрировать конкурентоспособные результаты с CNN, при этом требуя меньше ресурсов для обучения. Вскоре за ViT последовали другие модели зрения, которые также могли справляться с задачами плотного зрения, такими как сегментация и обнаружение.

Одной из таких моделей является Swin Transformer. Он строит иерархические карты объектов (как CNN 👀 и в отличие от ViT) из патчей меньшего размера и объединяет их с соседними патчами в более глубоких слоях. Внимание вычисляется только в локальном окне, и окно перемещается между слоями внимания, чтобы создать связи, чтобы помочь модели лучше учиться. Поскольку Swin Transformer может создавать иерархические карты признаков, он является хорошим кандидатом для сложных задач прогнозирования, таких как сегментация и обнаружение. SegFormer также использует кодировщик Transformer для построения иерархических карт признаков, но добавляет сверху простой декодер многослойного персептрона (MLP), чтобы объединить все карты признаков и сделать прогноз.

Другие модели зрения, такие как BeIT и ViTMAE, черпали вдохновение из цели предварительной тренировки BERT. BeIT предварительно обучен моделированием маскированных изображений (MIM) ; патчи изображения маскируются случайным образом, а изображение также разбивается на визуальные токены. BeIT обучен предсказывать визуальные маркеры, соответствующие замаскированным участкам. ViTMAE имеет аналогичную цель предварительной подготовки, за исключением того, что он должен предсказывать пиксели вместо визуальных токенов. Что необычно, так это то, что 75% участков изображения замаскированы! Декодер восстанавливает пиксели из замаскированных маркеров и закодированных фрагментов. После предварительной подготовки декодер выбрасывается, а кодировщик готов к использованию в последующих задачах.

Декодер

Модели машинного зрения, использующие только декодер, встречаются редко, потому что большинство моделей машинного зрения полагаются на кодировщик для изучения представления изображения.

Но для таких случаев использования, как генерация изображений, декодер подходит естественным образом, как мы видели на примере моделей генерации текста, таких как GPT-2. ImageGPT использует ту же архитектуру, что и GPT-2, но вместо того, чтобы предсказывать следующий токен в последовательности, он предсказывает следующий пиксель изображения. Помимо создания изображений, ImageGPT также можно настроить для классификации изображений.

Кодер-декодер

Модели Vision обычно используют кодировщик (также известный как магистраль) для извлечения важных характеристик изображения перед их передачей в декодер Transformer. DETR имеет предварительно обученную основу, но также использует полную архитектуру кодера-декодера Transformer для обнаружения объектов. Кодер изучает представления изображений и комбинирует их с объектными запросами (каждый объектный запрос представляет собой изученное встраивание, фокусирующееся на области или объекте в изображении) в декодере. DETR прогнозирует координаты ограничивающей рамки и метку класса для каждого объектного запроса.

Обработка естественного языка

Кодер

BERT — это преобразователь только для кодировщика, который случайным образом маскирует определенные токены на входе, чтобы не видеть другие токены, что позволило бы ему «мошенничать». Цель предварительной подготовки — предсказать замаскированный токен на основе контекста. Это позволяет BERT полностью использовать левый и правый контексты, чтобы помочь ему изучить более глубокое и богатое представление входных данных. Тем не менее, в стратегии предварительной подготовки BERT еще оставалось место для улучшения. RoBERTa улучшила это, представив новый рецепт предварительной подготовки, который включает обучение на более длительных и больших партиях, случайное маскирование токенов в каждой эпохе, а не только один раз во время предварительной обработки, и удаление цели прогнозирования следующего предложения.

Основной стратегией повышения производительности является увеличение размера модели. Но обучение больших моделей требует больших вычислительных ресурсов. Одним из способов снижения вычислительных затрат является использование модели меньшего размера, такой как DistilBERT. DistilBERT использует дистилляцию знаний — метод сжатия — для создания уменьшенной версии BERT, сохраняя при этом почти все свои возможности понимания языка.

Тем не менее, большинство моделей Трансформеров по-прежнему стремились к большему количеству параметров, что привело к появлению новых моделей, ориентированных на повышение эффективности обучения. ALBERT уменьшает потребление памяти, уменьшая количество параметров двумя способами: разделяя встраивание большого словаря на две меньшие матрицы и позволяя слоям совместно использовать параметры. ДеБЕРТа добавил механизм распутанного внимания, в котором слово и его позиция отдельно кодируются в двух векторах. Внимание вычисляется из этих отдельных векторов вместо одного вектора, содержащего вложения слов и позиций. Longformer также сосредоточился на повышении эффективности внимания, особенно при обработке документов с более длинными последовательностями.

Он использует комбинацию локального оконного внимания (внимание рассчитывается только на основе фиксированного размера окна вокруг каждого маркера) и глобального внимания (только для определенных маркеров задач, таких как 9).0041 [CLS] для классификации), чтобы создать разреженную матрицу внимания вместо полной матрицы внимания.

Декодер

GPT-2 — это только декодер Преобразователь, который предсказывает следующее слово в последовательности. Он маскирует жетоны справа, поэтому модель не может «обмануть», глядя вперед. Предварительно обучив большой объем текста, GPT-2 стал действительно хорошо генерировать текст, даже если текст только иногда точен или верен. Но в GPT-2 отсутствовал двунаправленный контекст предварительной подготовки BERT, что делало его непригодным для определенных задач. XLNET сочетает в себе лучшее из целей предварительного обучения BERT и GPT-2, используя цель моделирования языка перестановок (PLM), которая позволяет обучаться в двух направлениях.

После GPT-2 языковые модели стали еще больше и теперь известны как большие языковые модели (LLM) . LLM демонстрируют небольшое или даже нулевое обучение, если они предварительно обучены на достаточно большом наборе данных. GPT-J — это LLM с параметрами 6 млрд, обученный на токенах 400 млрд. За GPT-J последовала OPT, семейство моделей, предназначенных только для декодирования, самая большая из которых имеет размер 175 миллиард и обучена на токенах 180 миллиард. BLOOM был выпущен примерно в то же время, и самая большая модель в семействе имеет 176 миллиардов параметров и обучена на 366 миллиардах токенов на 46 языках и 13 языках программирования.

Кодер-декодер

BART сохраняет исходную архитектуру Transformer, но изменяет цель предварительной подготовки с помощью текста , заполняющего искажение , где некоторые текстовые диапазоны заменяются одним токеном маски . Декодер предсказывает неповрежденные токены (будущие токены маскируются) и использует скрытые состояния кодировщика, чтобы помочь ему. Pegasus похож на BART, но Pegasus маскирует целые предложения, а не фрагменты текста. В дополнение к моделированию замаскированного языка, Pegasus предварительно обучается с помощью генерации предложений с пропусками (GSG). Цель GSG маскирует целые предложения, важные для документа, заменяя их

маска токен. Декодер должен генерировать выходные данные из оставшихся предложений. T5 — более уникальная модель, которая превращает все задачи NLP в задачу преобразования текста в текст с использованием определенных префиксов. Например, префикс Суммировать: указывает на задачу суммирования. T5 предварительно обучен с помощью обучения с учителем (GLUE и SuperGLUE) и обучения с самоконтролем (случайная выборка и отбрасывание 15% токенов).

Аудио

Кодер

Wav2Vec2 использует кодировщик Transformer для изучения представлений речи непосредственно из необработанных аудиосигналов. Предварительно обучается сопоставительной задачей на определение истинного речевого представления из набора ложных. HuBERT похож на Wav2Vec2, но имеет другой процесс обучения. Целевые метки создаются на этапе кластеризации, на котором сегменты похожего звука назначаются кластеру, который становится скрытым блоком. Скрытый блок сопоставляется с вложением, чтобы сделать прогноз.

Кодер-декодер

Speech3Text — это модель речи, предназначенная для автоматического распознавания речи (ASR) и перевода речи. Модель принимает функции банка логарифмических фильтров, извлеченные из формы аудиосигнала и предварительно обученные авторегрессивно для создания стенограммы или перевода. Whisper также является моделью ASR, но, в отличие от многих других моделей речи, она предварительно обучена на огромном количестве ✨ помеченных ✨ данных транскрипции аудио для нулевой производительности. Большая часть набора данных также содержит неанглийские языки, а это означает, что Whisper также можно использовать для языков с низким уровнем ресурсов. Структурно Whisper похож на Speech3Text. Аудиосигнал преобразуется в логарифмическую спектрограмму, закодированную кодером. Декодер генерирует расшифровку авторегрессивно из скрытых состояний кодировщика и предыдущих токенов.

Мультимодальный

Кодер

VisualBERT — мультимодальная модель для задач языка зрения, выпущенная вскоре после BERT. Он сочетает в себе BERT и предварительно обученную систему обнаружения объектов для извлечения функций изображения в визуальные вложения, которые передаются вместе с вложениями текста в BERT. VisualBERT предсказывает маскированный текст на основе немаскированного текста и визуальных вложений, а также должен предсказать, выровнен ли текст с изображением. Когда ViT был выпущен, ViLT принял ViT в своей архитектуре, потому что таким образом было проще получить встраивание изображений. Встраивания изображений обрабатываются совместно с вложениями текста. Оттуда ViLT предварительно обучается путем сопоставления текста изображения, моделирования маскированного языка и маскирования целых слов.

CLIP использует другой подход и делает парное предсказание ( изображение , текст ). Кодировщик изображения (ViT) и кодировщик текста (Transformer) совместно обучаются на наборе данных из 400 миллионов ( изображение , текст ) парный набор данных, чтобы максимизировать сходство между изображениями и текстовыми вложениями ( изображение , текст ) пар. После предварительной подготовки вы можете использовать естественный язык, чтобы указать CLIP предсказывать текст по изображению или наоборот. OWL-ViT строится поверх CLIP, используя его в качестве основы для обнаружения объектов с нулевым выстрелом. После предварительной подготовки добавляется головка обнаружения объектов, чтобы сделать заданный прогноз по ( класс , ограничительная рамка ) пар.

Кодер-декодер

Оптическое распознавание символов (OCR) — это давняя задача распознавания текста, которая обычно включает несколько компонентов для понимания изображения и создания текста. TrOCR упрощает процесс с помощью сквозного трансформатора. Кодер представляет собой модель в стиле ViT для понимания изображения и обрабатывает изображение как патчи фиксированного размера. Декодер принимает скрытые состояния кодировщика и авторегрессивно генерирует текст. Пончик — это более общая модель визуального понимания документов, которая не опирается на подходы, основанные на OCR. Он использует Swin Transformer в качестве кодера и многоязычный BART в качестве декодера. Donut предварительно обучен читать текст, предсказывая следующее слово на основе изображения и текстовых аннотаций. Декодер генерирует последовательность маркеров по запросу. Приглашение представлено специальным токеном для каждой нижестоящей задачи. Например, синтаксический анализ документов имеет специальный синтаксический анализ маркера , который в сочетании со скрытыми состояниями кодировщика преобразует документ в формат структурированного вывода (JSON).

Обучение с подкреплением

Декодер

Преобразователь решений и траекторий рассматривает состояние, действие и награду как задачу моделирования последовательности. Преобразователь решений генерирует ряд действий, которые приводят к желаемой доходности в будущем на основе возвратов к работе, прошлых состояний и действий. Для последних K временных шагов каждая из трех модальностей преобразуется во вложения токенов и обрабатывается с помощью модели, подобной GPT, для прогнозирования токена будущего действия. Trajectory Transformer также токенизирует состояния, действия и вознаграждения и обрабатывает их с помощью архитектуры GPT. В отличие от преобразователя решений, ориентированного на формирование вознаграждения, преобразователь траектории генерирует будущие действия с поиском луча.

TREnD: модель кодера-декодера на основе преобразователя с адаптивным внедрением патчей для сегментации масс в маммограммах

. 2023 7 января.

doi: 10.1002/mp.16216. Онлайн перед печатью.

Дундун Лю ^{1 2} , Бо Ву ^{1 2} , Чанбо Ли ³ , Чжэн Сунь ^{1 4} , Нань Чжан ^{1 2}

Принадлежности

• ¹ Школа биомедицинской инженерии Столичного медицинского университета, Пекин, Китай.
• ² Пекинская ключевая лаборатория фундаментальных исследований биомеханики в клиническом применении, Столичный медицинский университет, Пекин, Китай.
• ³ Отделение радиологии, больница Хуайхэ, Хэнаньский университет, Кайфэн, Китай.
• ⁴ Кафедра радиологии и ядерной медицины, больница Сюаньву, Столичный медицинский университет, Пекин, Китай.

• PMID: 36609788
• DOI: 10.1002/mp.16216

Лю Дундун и др. мед. физ. 2023 .

. 2023 7 января.

doi: 10.1002/mp.16216. Онлайн перед печатью.

Авторы

Дундун Лю ^{1 2} , Бо Ву ^{1 2} , Чанбо Ли ³ , Чжэн Сунь ^{1 4} , Нань Чжан ^{1 2}

Принадлежности

• ¹ Школа биомедицинской инженерии Столичного медицинского университета, Пекин, Китай.
• ² Пекинская ключевая лаборатория фундаментальных исследований биомеханики в клиническом применении Столичного медицинского университета, Пекин, Китай.
• ³ Отделение радиологии, больница Хуайхэ, Хэнаньский университет, Кайфэн, Китай.
• ⁴ Кафедра радиологии и ядерной медицины, больница Сюаньву, Столичный медицинский университет, Пекин, Китай.

• PMID: 36609788
• DOI: 10.1002/mp.16216

Абстрактный

Фон: Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных злокачественных новообразований, диагностируемых у женщин. Маммографическое обследование при поиске и оконтуривании опухолей молочной железы является необходимым условием достоверного диагноза. Однако анализ маммограмм радиологами требует много времени и подвержен ошибкам. Поэтому ожидается разработка систем компьютерной диагностики (CAD) для автоматизации процедуры массовой сегментации.

Цель: Точная сегментация грудных образований на маммограммах остается сложной задачей в системах CAD из-за низкой контрастности, различных форм и нечетких границ образований. В этой статье мы предлагаем полностью автоматическую и эффективную модель массовой сегментации, основанную на глубоком обучении для повышения производительности сегментации.

Методы: Мы предлагаем эффективную модель кодера-декодера на основе преобразователя (TrEnD). Во-первых, мы представляем облегченный метод адаптивного встраивания патчей (APE) преобразователя, который использует суперпиксели для адаптивной настройки размера и положения каждого патча. Во-вторых, мы вводим иерархическую структуру преобразователя-кодировщика и декодера с контролируемым вниманием, которая полезна для постепенного подавления активаций интерференционных функций в нерелевантных фоновых областях. В-третьих, двухветвевой дизайн используется для параллельного извлечения и объединения глобально грубых и локально точных признаков, которые могут собирать глобальную контекстуальную информацию и обеспечивать актуальность и целостность локальной информации. Модель оценивается по двум общедоступным наборам данных CBIS-DDSM и INbreast. Чтобы еще больше продемонстрировать надежность TrEnD, к этим наборам данных применяются различные стратегии кадрирования, называемые плотным, свободным, максимальным и смешанным кадром. Наконец, выполняется анализ абляции для оценки индивидуального вклада каждого модуля в производительность модели.

Полученные результаты: Предлагаемая модель сегментации обеспечивает высокий коэффициент Дайса и Intersection over Union (IoU) 92,20% и 85,81% для смешанной системы координат CBIS-DDSM и 91,83% и 85,29% для смешанной структуры INbreast соответственно. Производительность сегментации превосходит современные современные подходы. Благодаря добавлению APE и модуля контроля внимания Dice и IoU улучшились на 6,54% и 10,07%.

Заключение: Согласно обширным качественным и количественным оценкам, предлагаемая сеть эффективна для автоматической сегментации грудных образований и имеет достаточный потенциал для оказания технической помощи при последующей клинической диагностике.

Ключевые слова: механизм внимания; грудная масса; маммограммы; сегментация; трансформатор.

© 2023 Американская ассоциация физиков в медицине.

Похожие статьи

• DCANet: Двойная контекстуальная аффинная сеть для массовой сегментации целых маммограмм.

  Лу М., Ци И., Мэн Дж., Сюй С., Ван И., Пи Дж., Ма Ю. Лу М. и др. мед. физ. 2021 авг; 48 (8): 4291-4303. doi: 10.1002/mp.15010. Epub 2021 7 июля. мед. физ. 2021. PMID: 34061371

• FS-UNet: Массовая сегментация на маммограммах с использованием архитектуры кодер-декодер с усилением признаков.

  Pi J, Qi Y, Lou M, Li X, Wang Y, Xu C, Ma Y. Пи Дж. и др. Компьютер Биол Мед. 2021 окт;137:104800. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104800. Epub 2021 25 августа. Компьютер Биол Мед. 2021. PMID: 34507155

• SAP-cGAN: состязательное обучение для сегментации массы молочной железы на цифровой маммограмме на основе объединения средних значений суперпикселей.

  Ли И, Чжао Г, Чжан Ц, Линь И, Ван М. Ли Ю и др. мед. физ. 2021 март; 48(3):1157-1167. doi: 10.1002/mp.14671. Epub 2021 10 января. мед. физ. 2021. PMID: 33340125

• AUNet: управляемые по вниманию сети с высокой плотностью дискретизации для сегментации масс молочной железы на цельных маммограммах.

  Сунь Х., Ли С., Лю Б., Лю З., Ван М., Чжэн Х., Даган Фэн Д., Ван С. Сан Х. и др. физ.-мед. биол. 2020 28 февраля; 65 (5): 055005. дои: 10.1088/1361-6560/ab5745. физ.-мед. биол. 2020. PMID: 31722327

• ACCPG-Net: сеть сегментации кожных поражений с Adaptive Channel-Context-Aware Pyramid Attention и Global Feature Fusion.

  Чжан В., Лу Ф., Чжао В., Ху И, Су Х., Юань М. Чжан В. и др. Компьютер Биол Мед. 2023 март; 154:106580. doi: 10.1016/j.compbiomed. 2023.106580. Epub 2023 25 января. Компьютер Биол Мед. 2023. PMID: 36716686 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Рекомендации

ССЫЛКИ

1. 1. Сунг Х., Ферли Дж., Сигел Р.Л. и др. Глобальная статистика рака 2020: GLOBOCAN оценивает заболеваемость и смертность во всем мире от 36 видов рака в 185 странах. CA Рак J Clin. 2021;71(3):209-249.
2. 1. Акин О., Бреннан С.Б., Дершоу Д.Д. и соавт. Достижения в онкологической визуализации: обновленная информация о 5 распространенных видах рака. CA Рак J Clin. 2012;62(6):364-393.
3. 1. Альтаф ММ. Гибридная модель глубокого обучения для диагностики рака молочной железы на основе трансферного обучения и нейронных сетей с импульсной связью.