https://wodolei.ru/catalog/ekrany-dlya-vann/razdvizhnye/170cm/ 
А  Б  В  Г  Д  Е  Ж  З  И  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  AZ

 

Именно благодаря этому бесконтактное управление нашло широкое распространение. В частности, сенсорными переключателями каналов оснащены многие современные телевизоры.
Как работает система сенсорного управления? Различают два способа воздействия: ёмкостное и резистивное.
Тело человека имеет определённую довольно большую ёмкость (рис. 57) относительно окружающих проводящих предметов. Поэтому, когда человек прикасается к металлической пластине — сенсорному контакту (или короче — сенсору), резко изменяется ёмкость, приведённая к входу аппарата. На этом основана работа ёмкостного сенсора.
В резистивном сенсоре использовано сопротивление покрова пальца (рис. 58). В этом случае сенсор состоит из двух изолированных металлических пластин, которые замыкают пальцем при прикосновении.
Самая простая система сенсорного управления подобного рода может выглядеть так, как представлено на рис. 59. В исходном состоянии, т. е. тогда, когда мы не касаемся сенсора Е1 пальцем, через транзистор VT1 течёт очень слабый ток, поэтому напряжение на его коллекторе равно напряжению питания (на резисторе R1 почти нет падения напряжения). Прикосновение пальца к обеим частям сенсора равнозначно включению резистора между источником питания и базой транзистора. Таким образом, появляется базовый ток, что вызовет увеличение тока через цепь коллектора и включённый там резистор. При этом напряжение на коллекторе немедленно уменьшится — на выходе сформируется так называемый перепад напряжения. Если убрать палец с сенсора, напряжение на выходе восстановится. Таким простым способом — прикосновением пальца к сенсору — мы вызываем образование импульсов напряжения на выходе устройства.

Рис. 57. Ёмкостный сенсор

Рис. 58. Резистивнъш сенсор

Рис. 59. Система контактного управления
Зная, как образуются управляющие электрические импульсы, можно сравнительно просто собирать различные устройства, выполняющие те или иные задачи. Так на рис. 60, а представлена структурная схема узла управления освещением. Мы видим здесь три основных составных элемента: сенсор Е1, усилитель сигнала, электронный переключатель — триггер, усилитель постоянного тока и его нагрузка — её роль играет лампа накаливания HL1. Принципиальная схема устройства показана на рис. 60,6. Электрические импульсы с выхода усилителя на транзисторе VT1 переключают триггер, собранный на транзисторах VT2, VT3. Триггер переходит из одного устойчивого состояния в другое, когда открыт то один из его транзисторов, то другой.
Когда открыт транзистор VT3, то закрыт транзистор VT4 усилителя тока и лампа не горит. Она загорается при закрывании транзистора. В устройстве использована лампа на напряжение 6 В и ток 0,1 А.
В устройстве можно применить любые германиевые транзисторы малой мощности. Германиевые диоды — тоже любые. Важно лишь, чтобы в триггере были однотипные транзисторы и однотипные диоды. Источник питания — две батареи 3336, соединённые последовательно.

Рис. 60. Сенсорная система управления освещением: а) монтажная схема, б) структурная схема
После того как устройство будет смакетировано и проверено, его можно установить в корпус настольной лампы. На рис. 61 показано примерное размещение отдельных узлов и деталей в корпусе лампы. Сенсорный выключатель. Этим устройством можно заменить выключатели электроосветительных приборов, телевизора, радиоприёмника. Многие уже, наверное, сталкивались с таким явлением: если прикоснуться пальцем к тока. Вот этим, казалось бы, вредным эффектом можно воспользоваться, собрав сенсорное устройство, схема которого приведена на рис. 62. Если прикоснёмся пальцем к сенсорному контакту Е1, через конденсатор С1 к затвору полевого транзистора VT1 (в исходном состоянии он открыт) будет приложено небольшое переменное напряжение. Ступень на транзисторе VT1 представляет собой усилитель — ограничитель.

Рис. 61. Сенсорное устройство управления ночным освещением

Рис. 62. Транзисторное сенсорное устройство
Усилитель постоянного тока на транзисторах VT2 и VT3 необходим для усиления сигнала по мощности до уровня, достаточного для срабатывания реле К1. Контакты этого реле коммутируют исполнительные цепи. Конденсатор С2, которым зашунтировано реле, сглаживает пульсации, напряжения на обмотке. Стабилитрон в цепи эмиттера выходного транзистора обеспечивает помехоустойчивость устройства.

Рис. 63. Сенсорный выключатель

Рис. 64 Схема блока питания
На рис. 63 приведена схема ещё одного варианта сенсорного выключателя, способного включать и выключать бытовые приборы. Он состоит из двух ячеек, подобных описанной выше. В момент прикосновения к сенсору Е1 срабатывает реле К1. Контактами К1.2 (на схеме не показаны) оно включает исполнительную цепь и самоблокируется через контакты К 1.1 и К ГЛ. Для отключения прибора от сети достаточно прикоснуться пальцем к сенсору Е1. Срабатывает реле КГ, цепь самоблокировки разрывается, и реле К1 возвращается в исходное состояние. Для этих сенсорных устройств можно сделать простейший блок питания. Его схему вы видите на рис. 64.
Во всех устройствах могут быть применены следующие реле: РСМ2 (паспорт Ю.171.81.56), РЭС22 (РФ4.500.129), РЭС22 (РФ4.500.131). Помимо этого, везде, кроме первой ячейки переключателя, могут быть использованы реле: РЭС10 (РС4.524.303), РЭС15 (РС4.591.003), РЭС15 (РС4.591.004) с одной группой контактов.
В качестве сетевого трансформатора Т1 блока питания использован выходной трансформатор кадровой развёртки ТВК 110ЛМ от телевизора. Этот трансформатор имеет три обмотки (1 — 2400 витков провода ПЭВ — 1 0,14). Переделка трансформатора заключается в том, что к обмотке II следует добавить ещё 30 витков, намотанных тем же проводом. Обмотку III можно удалить. Если же вам удастся достать реле РЭС22 (паспорт РФ4.500.129), трансформатор можно не переделывать.

8. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ (НЕЙРОНЫ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ)
КИБЕРНЕТИКА И НЕРВНАЯ СИСТЕМА
Многое в работе нервной системы человека до сих пор непонятно учёным. Тем не менее общие закономерности управления, установленные кибернетикой, справедливы и для неё. Кибернетика разрабатывает математические приёмы, позволяющие на основе внешних данных судить о поломке математической машины. Врач встречается с аналогичной задачей. На основе внешних признаков требуется установить характер заболевания. Основываясь на кибернетике, медицина использует разработанные ею методы для решения и этой задачи. Исследуя закономерности управления, общие для механизма и нервной системы, кибернетика должна оперировать понятиями, применимыми к тому и другому.
Как мозг, так и машина состоят из определённых элементов, которые в своей совокупности образуют единое целое — систему. Это можно сказать как о всём мире в целом, так и об отдельных его частях.
Искусственные управляющие устройства так же как мозг человека, относят к одному и тому же классу самоуправляющихся систем. Все такого рода самоуправляющиеся системы называют кибернетическими
Каждая система связана с внешним миром, который так или иначе влияет на неё и, в свою очередь, подвергается воздействиям с её стороны. Ту часть системы, которая воспринимает воздействие извне, называют входом, а ту, которой система действует на другие системы, — выход ом.
В одной системе может быть один, два или несколько входов и выходов. Регулятор Уатта, например, имеет один вход и один выход. На входе происходит изменение давления, на выходе — открывание или закрывание клапана. Человек как система имеет множество входов и выходов в виде нервных клеток, воспринимающих внешние воздействия и реагирующих на них.
Всякая кибернетическая система, как указывалось выше, является самоуправляющейся.
Но управление не сводится просто к передаче информации от управляющей части системы к исполнительному органу. Этот процесс гораздо сложнее.
Дело в том, что на исполнительный орган влияет не только управляющая система. Он подвержен непрерывным воздействиям окружающей среды, которые часто препятствуют исполнению приказов, полученных от управляющего центра. Например, корабль может отклониться от прямого пути под влиянием неожиданно поднявшегося ветра. Что предпринять в этом случае? Очевидно, нужно повернуть руль корабля так, чтобы он мог держать прежний курс. Противодействие случайным внешним влияниям — общий закон всякого регулирования.
Самый надёжный способ противодействовать внешним возмущениям — это сделать так, чтобы всякое отклонение фактического поведения от заданного, независимо от того, чем оно обусловлено, вызывало определённую ответную реакцию, направленную на ликвидацию этого отклонения. В таком случае не нужно изучать его причины, определять силу ветра, направление течения и т.д.; заданное направление поддерживается автоматически. Такой способ управления был найден. Нужно, чтобы кроме прямой связи устройства управления с исполнительной системой была обеспечена связь выхода исполнительной системы с входом управляющей (см. рис. 65). Эту дополнительную связь называют обратной.
Примеры обратной связи мы уже видели выше. Обратная связь, вызывающая в результате своего действия ослабление внешнего влияния, носит название отрицательной обратной связи. Принцип регулирования на основе отрицательной обратной связи находит применение в любой управляемой системе, будь то кибернетическая машина или живой организм.
Положение о том, что регулирование в живом организме, в том числе в центральной нервной системе человека, происходит на основе отрицательной обратной связи, иногда называют основной гипотезой кибернетики.

Рис. 65. Обратная связь
Общий для кибернетических машин и живых организмов принцип обратной связи неслучаен. Ведь и те и другие вынуждены действовать в постоянно меняющихся условиях, поэтому реакции, вырабатываемые у них, должны отличаться разнообразием. Но для этого необходимо, чтобы из рабочего органа в центральную систему поступали соответствующие сигналы. Обратная связь лежит в основе восстановления и перестройки функций центральной нервной системы.
НЕЙРОНЫ
Прежде чем говорить о возможностях моделирования мозга как управляющего центра разумных действий, нужно представить себе элементы сложнейшей нервной системы — нейроны — и попытаться создать их модель.
Значительная или даже, пожалуй, основная часть нынешних исследовательских работ по бионике посвящена созданию аналогов биологического нейрона — нервной клетки — основного элемента нервной системы. Конечная цель этих работ — создание систем, предназначенных для накопления, обработки и передачи большого количества информации, электронных машин, способных решать любые сложные задачи без предварительного программирования, различных самообучающихся, адаптивных (самоприспосабливающихся, самоорганизующихся устройств), обладающих малыми габаритами и высокой надёжностью машин. Иными словами, речь идёт о создании широкого комплекса автоматических систем, работающих по тем же принципам.
Что такое нейрон? Это нервная клетка человеческого мозга (рис. 66). В мозге человека их около 15 миллиардов, и мы о них очень мало знаем. Нейрон был и остаётся величайшей загадкой. Каждый нейрон снабжён выходным каналом — аксоном. По нему передаётся возбуждение к какому — либо органу. Например, тело нервной клетки находится в спинном мозге, а её аксон достигает мышц пальцев ноги. Если бы мы захотели сделать в масштабе большую модель аксона, хотя бы в виде шланга диаметром 4 см, то его длина оказалась бы более 16 км. Другие отростки нейрона — дендриты — являются входами в тело нервной клетки.

Рис. 66. Нейрон
Аксоны и дендриты различных клеток переплетаются и соединяются во многих (до тысячи) контактных точках. Через эти контакты — синапсы — может передаваться возбуждение от аксона одного нейрона к дендриту другого.
Нейроны плотно окружены так называемыми глиальными клетками, которых раз в десять больше, чем нейронов. Раньше считали, что эти клетки лишь «закрепляют» нейроны на месте или помогают им питаться. Однако последние исследования показали: глиальные клетки активно участвуют в проведении нервных импульсов, в формировании реакций и некоторых проявлениях функций памяти. Похоже, что разум равномерно «размазан» по всем структурам нервной системы.
Для создания моделей нейрона применяют главным образом метод физического моделирования. Это естественно: ведь инженеры стремятся разработать элементы для электронных или иных вычислительных машин будущего. Конечно, это должно быть вполне реальное yc тройство, как можно белее компактное и дешёвое. Методом математического моделирования пользуются главным образом при моделировании нейронных сетей.
Прежде чем начать работать над моделью, необходимо из всего многообразия свойств живой нервной клетки выбрать те, которые кажутся наиболее существенными для выполнения поставленной экспериментатором задачи. Этот процесс часто называют формализацией нейрона. Первая модель нейрона, дающая его формальное описание и позволяющая применять аппарат математической логики для анализа и синтеза сетей из нейронов, была предложена У. С. Мак — Калло — ком и У. Питтсом. Допущения, принятые ими. сводятся в основном к тому, что нейрон: имеет и входоь и один выход (аксон) с одной или несколькими концевыми пластинками; может находиться в одном из двух состояний: возбуждения или покоя (т.е. работает по принципу «всё или ничего»); имеет входы (синапсы, возбуждающие и тормозящие; активность какого — либо тормозящего синапса абсолютно исключает возбуждение нейрона; располагает некоторым определённым числом синапсов, при одновременном возбуждении которых он сам приходит в состояние возбуждения; это число не зависит от предыдущего состояния нейрона и от расположения синапсов на нём.

Рис. 67. Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса
Три последних положения лишь частично отражают реальные свойства нейрона.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14


А-П

П-Я