어부의 에코 사운더. 계획, 설명

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에코 사운더의 설계 및 작동을 설명하는 블록 다이어그램이 그림 1에 나와 있습니다. 하나.

클록 생성기 G1은 장치 노드의 상호 작용을 제어하고 자동 모드에서 작동을 보장합니다. 그것에 의해 생성된 양의 극성의 짧은(0,1초) 직사각형 펄스가 10초마다 반복됩니다. 전면에서 이러한 펄스는 디지털 카운터 PC1을 2으로 설정하고 수신기 A1를 닫아 송신기 기간 동안 신호에 둔감하게 만듭니다. 하강 클록 펄스는 송신기 A1을 트리거하고 이미터-센서 BQ40은 하단을 향해 짧은(1μs) 초음파 프로빙 펄스를 방출합니다. 동시에 전자 키 S7500이 열리고 발전기 G2에서 1Hz의 기준 주파수 발진이 디지털 카운터 PCXNUMX에 공급됩니다.

레크리에이션 어부의 에코 사운더
Pic.1

송신기의 끝에서 수신기 A2가 열리고 정상적인 감도를 얻습니다. 바닥에서 반사된 에코 신호는 센서 BQ1에 수신되고 수신기에서 증폭된 후 키 S1을 닫습니다. 측정이 완료되고 PC1 카운터의 표시기가 측정된 깊이를 강조 표시합니다. 다음 클록 펄스는 카운터 PC1을 다시 XNUMX 상태로 변환하고 프로세스가 반복됩니다.

최대 59,9m의 깊이 측정 한계를 가진 에코 사운더의 개략도가 그림 2에 나와 있습니다. 8. 트랜스미터는 트랜지스터 VT9, VT1를 기반으로 하는 푸시-풀 발생기이며 변압기 T19이 작동 주파수에 맞춰져 있습니다. 발전기의 자기 여기에 필요한 양의 피드백은 R9C20 및 R11C40 회로에 의해 생성됩니다. 발생기는 RF 충전으로 11μs 지속 시간의 펄스를 생성합니다. 송신기의 작동은 12μs 지속 시간의 변조 펄스를 형성하는 트랜지스터 VT40, VT10를 기반으로 하는 단일 진동기와 VT14 트랜지스터를 기반으로 하는 증폭기로 구성된 변조기에 의해 제어됩니다. 변조기는 대기 모드에서 작동하고 트리거 클록 펄스는 커패시터 CXNUMX를 통해 옵니다.

그림 2(확대하려면 클릭)

에코 사운더 수신기는 직접 증폭 방식에 따라 조립됩니다. 트랜지스터 VT1, VT2는 이미 터 센서 BQ1에서 수신 한 에코 신호를 증폭하고 트랜지스터 VT3은 진폭 감지기에 사용되며 트랜지스터 VT4는 감지 된 신호를 증폭합니다. 단일 진동기가 트랜지스터 VT5, VT6에 조립되어 출력 펄스의 매개 변수와 수신기의 감도 임계 값의 불변성을 보장합니다. 수신기는 다이오드 리미터(VD1, VD2)와 저항 R1에 의해 송신기 펄스로부터 보호됩니다.

수신기는 VT7 트랜지스터를 사용하여 수신기의 단일 진동기의 강제 종료를 사용합니다. 양의 클록 펄스가 다이오드 VD3을 통해 베이스로 들어가고 커패시터 C8을 충전합니다. 열면 트랜지스터 VT7은 수신기의 단일 진동기의 트랜지스터 VT5의 베이스를 양의 전원 와이어에 연결하여 들어오는 펄스에 의해 트리거되는 것을 방지합니다. 클록 펄스가 끝나면 커패시터 C8이 저항 R18을 통해 방전되고 트랜지스터 VT7이 점차 닫히고 싱글 샷 수신기가 정상적인 감도를 얻습니다. 에코 사운더의 디지털 부분은 DD1-DD4 마이크로 회로에 조립됩니다. 여기에는 DD1.1, DD1.3 요소의 RS 플립플롭으로 제어되는 DD1.4 요소의 키가 포함됩니다. 카운팅 시작 펄스는 VT16 트랜지스터를 통해 송신기 변조기에서 트리거에 공급되고 종료 펄스는 VT15 트랜지스터를 통해 수신기 출력에서 나옵니다.

예시적인 반복률(7500Hz)을 갖는 펄스 발생기는 요소 DD1.2에 조립됩니다. 네거티브 피드백 회로는 저항 R33과 코일 L1으로 구성되어 요소를 특성의 선형 섹션으로 유도합니다. 이것은 L1C18 회로의 매개변수에 의해 결정된 주파수에서 자기 여기를 위한 조건을 생성합니다. 발전기는 코일 트리머로 지정된 주파수로 정확하게 조정됩니다.

기준 주파수 신호는 키를 통해 2자리 카운터 DD4-DD4로 공급됩니다. VDXNUMX 다이오드를 통해 마이크로 회로의 R 입력으로 들어오는 클록 펄스의 에지에 의해 XNUMX 상태로 설정됩니다.

에코 사운더의 작동을 제어하는 클록 생성기는 다른 구조의 트랜지스터 VT13, VT14에 조립됩니다. 펄스 반복률은 R28C15 회로의 시정수에 의해 결정됩니다.

표시기 음극 HG1-HG3은 트랜지스터 VT17, VT18을 기반으로 하는 발전기에 의해 전원이 공급됩니다[2].

버튼 SB1("컨트롤")은 장치를 테스트하는 데 사용됩니다. 이 키를 누르면 VT15 키가 닫힘 펄스를 수신하고 에코 사운더 표시기가 임의의 숫자를 강조 표시합니다. 얼마 후 클록 펄스가 카운터를 전환하고 표시기에 에코 사운더가 작동 중임을 나타내는 숫자 888이 표시되어야 합니다.

에코 사운더는 고충격 폴리스티렌으로 접착된 상자에 장착됩니다. 대부분의 부품은 1,5mm 두께의 호일 유리 섬유로 만들어진 XNUMX개의 인쇄 회로 기판에 배치됩니다. 그 중 하나(그림 3)에 송신기가 장착되어 있습니다., 다른 쪽 (그림 4) - 수신기, 세 번째 (그림 5 - 에코 사운더의 디지털 부분. 보드는 172x72mm 크기의 두랄루민 판에 고정되어 상자 덮개에 삽입됩니다. XI 동축 커넥터의 Q1(MT-1) 전원 스위치, SB1(KM1-1) 버튼 및 VR-74-F 소켓용 구멍이 플레이트와 덮개에 뚫려 있고 디지털 표시기용 창도 잘립니다.

에코 사운더는 MLT 저항기, 커패시터 KLS, KTK 및 K53-1을 사용합니다. 트랜지스터 KT312V 및 GT402I는 MP42B(MP25 포함), KT315G(KT315V 포함) 시리즈의 다른 트랜지스터로 교체할 수 있습니다. K176 시리즈의 칩은 K561 시리즈의 해당 아날로그와 호환되며 K176IEZ(DD4) 칩 대신 K176IE4를 사용할 수 있습니다. 측심기를 10m 이하의 깊이에서 사용할 경우 DD4 카운터와 HG3 표시기를 생략할 수 있습니다.

T1 변압기의 권선은 직경 0,15mm의 페라이트(8NN) 트리머가 있는 직경 600mm의 프레임에 PELSHO 6 와이어로 감겨 있습니다. 권선 길이 - 20mm. 권선 I에는 중간에서 탭하여 80턴, 권선 II에는 160턴이 포함됩니다. T2 변압기는 K3000X16X10 크기의 페라이트(4,5NM) 링으로 만들어집니다. 권선 I에는 와이어 PEV-2, 180의 2X 0,12턴, 와이어 PEV-11, 16의 2-0,39턴 권선이 포함됩니다. 코일 L1(철사 PEV-1500 2 0,07회)은 유기 유리로 만든 직경 6mm의 프레임에서 볼 사이에 감겨 있습니다. 뺨의 직경은 15이고 뺨 사이의 거리는 9mm입니다. 트리머 - 카르보닐 철로 만든 기갑 자기 회로 SB-1a에서.

에코 사운더의 초음파 이미 터-센서는 직경 40, 두께 10mm의 바륨 티타네이트로 된 원형 판을 기반으로 만들어집니다. 얇은(직경 0,2mm) 리드 와이어는 Wood's 합금으로 은도금된 평면에 납땜됩니다. 센서는 직경이 45 ... 50 mm인 산화물 커패시터의 알루미늄 컵에 조립됩니다(높이 - 23 ... 25 mm - 조립 중에 지정됨). 유리 바닥 중앙에 동축 케이블(RK-75-4-16, 길이 1 ... 2,5m)이 들어가는 피팅용 구멍이 뚫려 있어 센서를 에코 사운더와 연결합니다. . 센서 플레이트는 88mm 두께의 부드러운 미세 다공성 고무 디스크에 10-N 접착제로 접착됩니다.

설치하는 동안 케이블 브레이드는 피팅, 중심 도체 - 고무 디스크에 접착 된 센서 라이닝의 출력, 다른 라이닝의 출력 - 케이블 브레이드에 납땜됩니다. 그런 다음 플레이트가있는 디스크를 유리에 밀어 넣어 케이블을 피팅 구멍에 통과시키고 피팅을 너트로 고정합니다. Titanium-nat 판의 표면은 가장자리에서 2mm 아래로 유리 안으로 깊게 들어가야 합니다. 유리는 수직으로 엄격하게 고정되고 에폭시로 가장자리에 부어집니다. 수지가 경화된 후 매끄러운 평면이 얻어질 때까지 센서 표면을 세립 사포로 연마합니다. XI 커넥터의 반대쪽을 케이블의 다른 쪽 끝에 납땜합니다.

에코 사운더를 설정하려면 오실로스코프, 디지털 주파수 측정기 및 9V 전원 공급 장치가 필요합니다. 전원을 켜고 계수 장치의 작동 가능성을 확인하십시오. 작동하는 경우 표시기에 숫자 88,8이 표시되어야 합니다. SB1 버튼을 누르면 임의의 숫자가 나타나야 하며, 다음 클럭 펄스가 도착하면 숫자 88,8로 다시 대체되어야 합니다.

다음으로 송신기를 설정합니다. 이를 위해 센서는 에코 사운더에 연결되고 대기 스위프 모드에서 작동하는 오실로스코프는 변압기 T11의 권선 1에 연결됩니다. 각 클록 펄스가 도착한 오실로스코프 화면에 RF가 채워진 펄스가 나타나야 합니다. 변압기 T1의 트리머(필요한 경우 커패시터 C10 선택)는 최소 70V여야 하는 펄스의 최대 진폭을 달성합니다.

다음 단계는 예시적인 주파수 펄스 발생기의 설정입니다. 이를 위해 저항이 5,1kOhm인 저항을 통한 주파수 측정기가 DD4 미세 회로의 핀 1에 연결됩니다. 7500Hz의 주파수에서 발전기는 코일 트리머 L1으로 조정됩니다. 동시에 트리머가 평균에서 멀리 떨어진 위치에 있으면 커패시터 C18이 선택됩니다.

수신기(및 변조기)는 [I]에 설명된 대로 에코에 대해 가장 잘 조정됩니다. 이를 위해 센서는 300x100x100mm 크기의 플라스틱 상자 끝벽에 고무 밴드로 부착됩니다(센서와 벽 사이의 에어 갭을 제거하기 위해 기술 석유 젤리로 윤활 처리됨). 그런 다음 상자를 물로 채우고 VD3 다이오드를 수신기에서 제거하고 오실로스코프를 수신기 출력에 연결합니다. 초음파 센서의 품질뿐만 아니라 수신기, 송신기 변조기의 올바른 설정에 대한 기준은 상자의 끝벽에서 초음파 펄스의 다중 반사로 인해 화면에서 관찰되는 에코 신호의 수입니다. 가시적 인 펄스 수를 늘리기 위해 수신기에서 저항 R2 및 R7이 선택되고 송신기 변조기의 커패시터 C13 및 변압기 T1의 트리머 위치가 변경됩니다.

수신기 켜기 지연 장치를 조정하기 위해 VD3 다이오드가 제자리에 납땜되고 저항 R18은 가변 저항(저항 10kOhm)으로 교체되며 도움으로 처음 두 에코 신호가 오실로스코프 화면에서 사라집니다. 가변 저항의 도입 부분의 저항을 측정 한 후 동일한 저항의 상수로 대체됩니다. 튜닝 후 오실로스코프 화면의 에코 신호 수는 20개 이상이어야 합니다.

저수지의 깊이를 측정하려면 센서를 플로트에 고정하여 하부가 10 ... 20mm 물에 잠기도록 하는 것이 가장 좋습니다. 센서를 폴에 부착하여 물에 잠시 담가두면 깊이를 측정할 수 있습니다. 얕은 깊이(최대 2m)를 측정하기 위해 바닥이 평평한 알루미늄 보트에서 에코 사운더를 사용할 때 변환기를 보트 내부 바닥에 붙일 수 있습니다.

결론적으로 맑은 날에는 디지털 표시기의 밝기가 충분하지 않을 수 있습니다. Korund(Krona) 배터리를 약간 더 높은 전압의 전원(예: 0,25개의 D-XNUMX 배터리로 구성된 배터리)으로 교체하여 늘릴 수 있습니다(이는 장치의 회로 및 설계를 변경할 필요가 없습니다. ).

문학

Bokitko V., Bokitko D. 휴대용 에코 사운더 - 라디오. 1981. 10호, p. 23-25.
Vinogradov Yu. 전원 표시기용 변환기 - 라디오, 1984, 4번. p. 55.

저자:V. Voitsekhovich, V. Fedorov; 간행물: N. Bolshakov, rf.atnn.ru

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Intel Loihi 자가 학습 뉴로모픽 프로세서 08.10.2017

인텔은 인공 지능 애플리케이션을 가속화하고 범위를 확장할 수 있는 개발에 대해 이야기했습니다. 이것은 코드명 Loihi의 프로세서로, 제조업체 자신이 "자체 학습" 및 "뉴로모픽"이라고 설명합니다.

Loihi는 인간의 두뇌와 동일한 원리로 작동한다고 합니다. 프로세서는 다양한 유형의 피드백을 사용하여 학습합니다. 결과적으로 현재 AI 시스템에 익숙한 훈련 단계를 제외하고 작업 과정에서 직접 "스마트"해진다. Loihi의 아키텍처는 시냅스에서의 충동이 뉴런 간의 연결을 생성하고 강화하는 역할을 하는 신경망을 연상시킵니다. 지능적 행동은 네트워크 사이트와 외부 세계 간의 협력적이고 경쟁적인 상호 작용의 결과입니다.

Loihi의 테스트 칩은 두뇌의 기본 요소를 모방한 디지털 회로를 통합하여 전력 소비를 줄이면서 기계 학습 속도를 높입니다. 한편으로는 사용된 접근 방식을 통해 프로세서가 클라우드에서 오는 업데이트를 기다리지 않고 실시간으로 자율적으로 학습할 수 있고 다른 한편으로는 작업 속도를 크게 높일 수 있습니다. 인텔은 MNIST 인식 문제를 해결할 때 주어진 정확도를 달성하는 데 필요한 총 연산 수와 비교할 때 Loihi가 다른 신경망보다 1만 배 더 빠르게 훈련되는 것으로 추정합니다. 또한, 컨볼루션 신경망 및 딥 러닝 신경망과 같은 접근 방식에 비해 Loihi는 동일한 문제를 해결하는 데 훨씬 적은 리소스를 사용합니다. 에너지 효율성 측면에서 Loihi는 기존 학습 시스템에서 사용되는 범용 프로세서보다 1000배 우수합니다.

14나노미터 기술을 사용하여 제조된 이 프로세서는 130개의 뉴런과 000억 130만 개의 시냅스를 포함합니다.

인텔은 2018년 상반기에 주요 AI 대학 및 연구 기관에 Loihi를 제공할 것을 약속합니다.

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