Как определить какие колодки скрипят


Почему скрипят тормозные колодки (6 причин)

Существует шесть основных причин, почему скрипят тормозные колодки автомобиля. Самым простым и банальным является их износ. Однако кроме этого причиной возникновения скрипа могут служить тормозные диски, ступичные подшипники, неправильно подобранные тормозные колодки, попадание в систему торможения пыли, грязи, влаги или каких-либо мелких предметов.

Содержание

Скрипят тормозные колодки

Как правило, для устранения перечисленных причин необходимо проводить ревизию указанных узлов и механизмов. Это можно сделать самостоятельно при условии, что у вас есть опыт выполнения подобных ремонтных работ и наличия соответствующих инструментов. Естественно, что самостоятельное устранение причин скрипа тормозных колодок позволит вам сэкономить деньги. Однако помните, что вы должны быть уверены в конечной исправности тормозной системы автомобиля, ведь она является критически важным узлом, и напрямую влияет на безопасность всех участников дорожного движения.

Причины возникновения скрипов

Прежде всего стоит указать, что в 90% случаев (а может и чаще) пищат передние колодки. Поэтому проверку необходимо начинать именно с них. Объясняется это очень просто. В процессе торможения масса автомобиля переносится вперед, низ кузова немного опускается, а зад приподнимается. Соответственно, передние колодки испытывают большую нагрузку по сравнению с задними. И чем резче процесс торможения, тем работа передних колодок интенсивней.

Суппорт и направляющие

В данном случае речь идет о пыльнике основного поршня, а также направляющих. Нередко возникает ситуация, когда он рвется от механического повреждения или банально от старости, после чего внутрь него попадает грязь, песок, влага и всякий мелкий мусор. Естественно, что в процессе езды и торможения вся эта смесь трется о металлические поверхности, изнашивая их.

Следствием этого может стать ситуация, когда направляющие и непосредственно поршень может банально заклинить. В свою очередь это станет причиной того, что после торможения колодки не возвращаются на исходную позицию. То есть, остаются в сжатом положении, разогревая тормозной диск и препятствуя движению автомобиля. Нередко такой момент сопровождается скрипом, который вызван перегревом диска, колодок, их износом. Кстати, при этом происходит значительный износ тормозного диска, по его внешнему виду (потемнение от высокой температуры) можно косвенно определить поломку.

Тормозные колодки

Даже в случае, если тормозные колодки не сильно изношены, а возможно даже новые, все же существует ряд объективных причин, по которым они могут издавать скрип/свист после замены. Первая причина — покупка некачественной неоригинальной колодки. Обычно оригинальная запчасть отличается качеством и такая колодка не будет скрипеть (за очень редким исключением). А вот изготовители неоригинальных расходников обычно экономят на своих изделиях.

В частности, на дешевых колодках обычно нанесен некачественный фрикционный слой, который в процессе торможения постепенно изнашивается. Он может быть двух типов — мягкий и жесткий. Мягкий изнашивается быстрее (приблизительно через 15 тысяч километров пробега), однако щадяще воздействует на диск и обычно не вызывает скрипов. А вот если у колодки имеется жесткий фрикционный слой, то она гораздо сильнее изнашивает тормозной диск и нередко является причиной возникновения скрипа. Зато преимуществом таких колодок является их долговечность — до 30 и более тысяч километров пробега.

Еще одной причиной наличия скрипов может быть отсутствие на поверхности колодки пропилов и/или скосов. Дело в том, что в процессе торможения поверхность колодки не полностью (не идеально, зависит от типа колодки и процесса установки) прилегает к диску даже при условии, что система работает правильно, а установка была выполнена профессионально. Поэтому в процессе торможения при взаимодействии поверхностей колодки и диска возникает звуковой резонанс, который человеческое ухо воспринимает как скрип.

На некоторых видах тормозных колодок с завода устанавливают так называемые противоскрипные пластины. Как понятно из их названия, они служат для предотвращения появления скрипа и вибрации колодки во время торможения, а также помогают отводить тепло. Соответственно, при их отсутствии колодка может издавать неприятные для слуха звуки.

Тормозные диски

В процессе притормаживания, из-за трения, на поверхности тормозного диска выделяется тепло, а он сам разогревается. При наборе критической температуры (это зависит от конкретного диска и металла, из которого он сделан) диск может издавать неприятные звуки, похожие на скрип и/или писк. Особенно этому явлению подвержены старые, невентилируемые, диски. У них нет отверстий для отвода тепла, поэтому они разогреваются быстрее и дольше держат температуру.

Однако бывают случаи, когда и вентилируемые диски пищат. Но это случается в случае их существенного износа или после интенсивного (например, аварийного) торможения, когда они аналогично перегреваются.

Пискуны

Другое их название — скрипуны. Это специальные скобы, которые устанавливаются на некоторые марки тормозных колодок. Их цель заключается в том, чтобы при критическом износе колодок в процессе торможения касаться диска и издавать пищащие звуки, извещая тем самым автовладельца о необходимости замены тормозных колодок.

Ступичный подшипник

Речь идет о значительном износе ступичного подшипника, когда он начинает люфтить и разогревать ступицу колеса. Из-за этого тепло со ступицы передается на тормозной суппорт, диск и колодки. А из-за их разогрева будет слышен писк. Обратите внимание, что в случае, если ступичный подшипник очень износился, то он может свистеть и на скорости, причем чем больше скорость — тем больший свист.

Внешние факторы

В данном случае речь идет о грязи, песке, мелком мусоре, влаге и так далее. Перечисленные элементы при езде во влажную или морозную погоду, при езде по грязи или песку, попадая в промежуток между колодкой и диском, могут издавать скрипы. В некоторых случаях замерзший фрикционный слой также может издавать неприятные звуки.

Методы устранения скрипа

Методы устранения возникшего скрипа со стороны тормозных колодок зависят от перечисленных выше причин.

Суппорт и направляющие

В первую очередь необходимо проверить состояние пыльника, его целостность. Если в него набилась грязь, то необходимо провести его ревизию и заменить. При этом не забудьте проверить наличие свободного хода суппорта и его поршня. Они должны ходить свободно, и не препятствовать возвращениею тормозных колодок на исходную позицию.

Для проверки можно просто рукой сымитировать торможение, надавив на поршень, который прижмет колодки к диску. После этого они должны свободно стать на свое место. Если этого не происходит — значит, надо проводить ревизию суппорта и его составляющих элементов. При этом не забудьте использовать специальные смазки для суппортов и направляющих.Очень часто проблему с писком при торможении решается простой переборкой суппорта со смазыванием направляющих и внешних сторон колодок.

Ремкомплект тормозного суппорта. Состав набора, применение, производители

Ремкомплекты суппорта индивидуальные для каждой машины. Зачастую в набор входят уплотняющие кольца, направляющие, регулировочные винты, регулировочные приспособления, смазочные материалы.
Подробнее

 

Тормозные колодки

Противоскрипные канавки на новых колодках

Что касается устранения первой указанной причины, то здесь лишь стоит порекомендовать к покупке более-менее качественные (не обязательно оригинальные) тормозные колодки. То есть, такие, которые имеют средний по мягкости фрикционный слой.

Устранить же звуковой резонанс можно разными способами. Первый из них также заключается в рекомендации покупки тех колодок, на поверхности которых есть специальные пропилы и скосы, предназначенные как раз для этих целей. На большинстве таких изделий они имеются по умолчанию. Также можно сделать такие пропилы самостоятельно. Однако учтите, что спиливать большой кусок пластины опасно, поскольку это снизит эффективность ее работы! Кроме того, необходимо знать место, где это сделать. Обычно для этого снимается фаска по периметру колодки, а посередине делается неширокая канавка. Для работы можно использовать болгарку.

Как снять фаску на колодке

Также звуковой резонанс можно устранить с помощью так называемых антискрипных пластин. Они продаются отдельно в магазинах, и устанавливаются впоследствии на тормозные колодки. Как это сделать указано в инструкции по их эксплуатации. Если вы решите купить антискрипные пластины, при их установке не забудьте воспользоваться идущей с ними в комплекте специальной смазкой, которую нужно нанести на обратную сторону накладки. Большинство производителей комплектуют свои колодки такими металлическими пластинами, но попадаются и без таковых.

Еще одна функция антискрипных накладок заключается в отводе тепла от тормозного диска. Это поможет продлить срок его эксплуатации. Стоит отметить, что отзывы об использовании антискрипных пластин от различных автовладельцев, использовавших их, весьма неоднозначны. Резюмировать их можно так, что, если фрикционный материал колодок хороший, то и пластины могут помочь, а если колодка изначально некачественная — то никакие антискрипные пластины не помогут.

Тормозные диски

В зависимости от состояния дисков для устранения их скрипов можно пойти разными путями. Самый простой и эффективный — замена старого невентилируемого диска на вентилируемый. Для этого нужно знать марку и размер изделия и подобрать запчасть по каталогу или непосредственно в магазине. Однако для некоторых старых автомобилей не существует невентилируемых дисков.

Другой вариант — анализ состояния тормозного диска. Если он сильно изношен, то его можно проточить или заменить на новый. Косвенным признаком того, что диск «повело», является ситуация, когда машина тормозит рывками. Проточка диска возможна только в случае, когда он изношен незначительно, и его толщины достаточно, чтобы с помощью станка снять некоторый слой металла. Однако лучшим решением в данном случае будет замена диска на новый. Это обезопасит вас от поломок и создания аварийных ситуаций на дорогах в будущем.

Ступичный подшипник

Ремонтировать ступичный подшипник не имеет никакого смысла, да и это невозможно, а ездить с ним очень опасно, поскольку существует риск того, что на скорости произойдет полное заклинивание колеса, что чревато созданием фатальной аварийной ситуации. Поэтому выход в данном случае лишь один — полная замена подшипника.

Внешние факторы

В большинстве случаев это явление временное. Обычно скрип в таких случаях появляется при езде по грязи, песку или в морозную погоду вскоре после выезда на машине после длительной стоянки. Как правило, через 5...10 минут езды в нормальных условиях скрип прекращается.

Пискуны

Устройство пискунов

В данном случае выход только один, и заключается он в замене колодок на новые. Помните, что менять их нужно попарно, на каждой оси (на передней или задней оси, или на обеих сразу). Причем, независимо от того, в каком состоянии находится другая колодка, ведь в противном случае она износится гораздо быстрее, а эффективность ее работы будет ниже, чем у только что установленной.

Интересные факты

На некоторых новых тормозных колодках имеется так называемый начальный слой. Он находится над основным фрикционным материалом. После установки такой новой колодки при езде на первых 50...100 километрах пробега может возникнуть писк, связанный с притиранием колодок и износом начального слоя. Поэтому новые колодки после замены и скрипят. К этому нужно отнестись спокойно и принять как должное. Однако чтобы сэкономить нервы, перед покупкой тех или иных тормозных колодок необходимо уточнять информацию о том, имеется ли на них упомянутый начальный слой.

Иногда писк колодок имеет место и на барабанных тормозах. Ярким примером тому служит популярный автомобиль «Рено Логан». У него есть так называемая детская болезнь, выражающаяся в том, что при сильном торможении колодки (особенно новые) могут цепляться за опорный щит. Устранение этого недостатка, выражающееся в том, чтобы колодки не цеплялись и не скрипели, состоит в затирании наждачной бумагой места трения.

Еще, изредка, на дисковые и барабанные тормозные колодки налипает металлическая крошка. Она является причиной появления тихого писка, а также снижения эффективности торможения. Чтобы избавиться от этого явления нужно демонтировать колодки и удалить такой налет с помощью мелкой наждачной бумаги. Обратите внимание, что работать нужно аккуратно, чтобы не повредить колодку и ее рабочую поверхность.

Заключение

Поиски причин того, почему скрипят тормозные колодки, всегда необходимо начинать с проверки их состояния. Чаще всего, особенно на машинах с большим пробегом, их владельцы банально забывают производить их замену, и колодки в процессе торможения создают скрип из-за изношенности. Помните, что менять колодки необходимо в соответствии с требованиями компании-изготовителя вашего автомобиля. Зачастую допускается их использование до достижения критического износа. У других же машин менять колодки нужно после определенного пробега (например, 30 тысяч километров).

Если же с колодками все в порядке, то нужно тщательно проверить перечисленные выше узлы и элементы тормозной и ходовой систем автомобиля. Помните, что ремонтные работы нужно выполнять со всей ответственностью, чтобы в дальнейшем тормоза машины работали безотказно!

Спрашивайте в комментариях. Ответим обязательно!

Скрежет при торможении. Основные причины скрипа тормозов.

Проблема скрежет при торможении время от времени касается каждого автомобилиста. Еще бы – протяжный свист при торможении, пугает и настораживает. Но всегда ли необходимо сразу ехать в ближайший сервис или даже вызывать для этого эвакуатор? В большинстве случае – да. Скрип тормозов (колодок) в любом случае верный сигнал о неисправности одного из самых критичных узлов автомобиля, напрямую связанного с Вашей безопасностью. Давайте попробуем разобрать четыре основные причины – почему скрипят тормоза на машине?

Скрипят тормоза не только при торможении, но и в процессе поездки.

Тормозные колодки оснащены специальными металлическими «лепестками», когда поверхность колодки стирается в процессе эксплуатации «лепесток» касается диска и возникает противный скрежет тормозов. Это сделано специально – для надежной индикации, что колодки пора заменить. Кроме того, у некоторых автомобилей, есть специальный датчик – сигнальная лампочка, и при необходимости замены тормозных колодок она загорается.

Как самому проверить, что тормоза скрипят из-за износа?

Если на Вашем автомобиле дисковые тормоза, можно просто попробовать вывернуть руль до упора в сторону и посветить фонариком на колодку, можно «на глаз» определить толщину колодки. Если толщина более чем приличная, а тормоза скрипят при движении – нужно незамедлительно обратиться в СТО. Если для Вас кажется сложным определить толщину колодок на «глаз», сразу обратитесь за проверкой на износ колодок в ближайший сервис.

Толщина колодки легко определяется «на глаз».

Толщина колодки легко определяется «на глаз».

Скрип тормозов (колодок) возникает из-за их вибрации.

При торможении, естественно создается сильная вибрация в зоне действия колодки и тормозного диска, при этом возникают скрипы и даже протяжные «визги». Обычно для того, чтобы избежать посторонних звуков между колодкой и поршнем суппорта устанавливается специальная «противоскрипная» пластина, поглощающая вибрацию. Бывает что в некоторых, не совсем чистых на руку, СТО такие прокладки просто теряют или специально выбрасывают, чтобы клиент скорее приехал к ним с новой проблемой – свистом тормозов и поменял практически новые колодки.

Бывает так, что старая пластина проржавела и разрушилась, а новой нет в комплекте колодок, и её нужно было заказывать отдельным артикулом. Здесь совет простой – если Вы недавно меняли колодки в СТО и тормоза опять начали свистеть, то просто обратитесь в другой сервис, чтобы убедиться что работы были выполнены в точности со всеми требованиями.

Скрипят новые колодки, что делать?

Кроме отсутствия «противоскрипной» пластины есть и другие причины, почему новые, только что замененные, колодки начинают противно скрипеть. Во-первых, стоит обратить внимание на качество изготовления самих колодок, необходимо не экономить в таком вопросе как тормозная система, и брать только оригинальные расходные материалы. Бывает, что колодкам просто необходимо как следует притереться, и через пару дней (обычно до недели интенсивной езды) скрип пропадет сам по себе.

Если свист новых колодок не пропадает длительное время, это веская причина обраться в СТО, т.к. шансов на то, что проблема с посторонним шумом тормозов решиться сама по себе очень мало.

Заехал в грязь и колодки стали скрипеть!

Еще одна, классическая проблема, скрежета тормозов – жидкая грязь или глина, попадая рабочую поверхность тормозных колодок, высыхает и издает ужасные звуки – от скрипа до протяжного воя! Поэтому если с проблемой скрипа Вы столкнулись после поездки по бездорожью (выехали с федеральной трассы на местную дорогу где-нибудь в глубинке). Необходимо снять колесо, хорошо промыть его, почистить суппорт и элементы тормозной системы (кроме поверхности трения) металлической щеткой, а, затем, воспользоваться специальным средством для очистки тормозных дисков.

С колодками все нормально, но тормоза все равно скрипят.

Колодки могут свистеть, если они потеряли подвижность в суппорте, то есть «закисли». В таком случае поможет смазка, не смейтесь, смазка для тормозов. Причем не одна, а две и обе антискрипные. Для работы «плавающего» суппорта необходимо тонким слоем Liqui Moly Anti-Quietsch-Paste (артикул 7656, красного цвета) смазать направляющие пальцы суппорта. Причем не поверх старой смазки, а тщательно удалив старую и обезжирив поверхности при помощи Schnell-Reiniger (артикул 1900). Пазы суппорта, в которые вставляются колодки, также нужно тщательно очистить и нанести смазку, Liqui Moly Bremsen-Anti-Quietsch-Paste (артикул 7585, голубого цвета). В завершение обслуживания стоит очистить и обезжирить сам тормозной диск, используя Schnell-Reiniger (артикул 1900). Все эти нехитрые мероприятия поддерживают тормозные механизмы в постоянном тонусе, причем воя, писка или скрежета тормоза больше не издают!

Более подробно технология по уходу за тормозами описана в специальном разделе обслуживание тормозной системы.

Ухаживайте за своей машиной, и она, обязательно, будет Вам благодарна!

Купить нашу продукцию Вы можете рядом с домом у одного из наших партнеров - продукция Liqui Moly на карте Вашего города.


А ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ... почему скрипят тормоза? — журнал За рулем

При замедлении появился металлический скрип? Это должно насторожить водителя. Скорее всего, скрипят тормозные механизмы, и этот звук может быть вызван несколькими причинами.

Самая распространенная причина — предельный износ тормозных колодок. Многие колодки снабжены специальными «лепестками». Когда рабочая поверхность колодки истирается, «лепесток» начинает доставать до тормозного диска. В результате и получается скрип. Это сделано специально, чтобы водитель понял — колодки пора менять.

Колодки могут скрипеть и из-за того, что они потеряли подвижность в суппорте, то есть «закисли». Колодка не полностью отводится от диска после торможения, из-за этого и возникает скрип. Тут поможет смазка для тормозных механизмов. Такую продают в любом автомагазине. Ею нужно смазать направляющие пальцы суппорта.

Материалы по теме

Чтобы избежать скрипов между колодкой и поршнем суппорта, производители тормозных систем предусмотрели противоскрипную пластину. Часто бывает так, что эта пластина проржавела или разрушилась — словом, перестала выполнять свою основную функцию. Тогда при торможении колодки и издают скрип или протяжный визг. В этом случае придется заменить колодки вместе с противоскрипными пластинами. Иначе противный звук при торможении будет раздражать и дальше. Бывает и так, что недобросовестные сервисмены намеренно не ставят противоскрипные пластины, как правило, идущие в комплекте с колодками. Делают это, чтобы клиент приехал к ним снова.

Иногда скрипят и новые, только что установленные колодки. Зачастую причина в том, что они еще не притерлись к тормозным дискам, через пару дней звук исчезнет сам собой. Впрочем, если тормозные колодки некачественные, то они могут скрипеть очень долго.

Скрип может возникнуть и после поездки по грязи. Вероятные причины — попадание грязи или песка в бороздки на тормозных дисках и колодках, которые возникли в процессе эксплуатации автомобиля. Чтобы убрать неприятные звуки, нужно снять колесо и прочистить тормозной механизм щеткой. Еще одна вероятная причина скрипа: небольшой камешек попал в канавку тормозной колодки или застрял между диском и тормозным щитом. В последнем случае скрип будет постоянным, независимо от того, нажата педаль тормоза или нет. Рецепт один: удалить инородный предмет из тормозного механизма.

Почему скрипят тормоза | Что делать если пищат колодки

Скрип тормозов раздражает и окружающих, и самого водителя. Причины неприятного звука могут быть разными. Одно ясно точно — неисправность влияет на безопасность и не терпит промедления, поэтому затягивать с ремонтом не стоит.

Предельный износ

Свист тормозной колодки может возникать из-за срабатывания индикатора износа, так называемого «флажка». Этот металлический элемент при предельном стачивании колодки начинает соприкасаться с тормозным диском и издавать пронзительный звук, подсказывая водителю: требуется замена. Индикатор износа начинает издавать звук заблаговременно, эффективность торможения сохранится в течение нескольких тысяч километров пробега, но оттягивать ремонт не стоит: может заклинить цилиндр суппорта, что приведет к повышенному износу тормозного диска, его перегреву и дорогостоящему ремонту.

Бывают случаи, когда тормозные колодки изнашивают полностью, «до железки». При торможении металл трется об металл, тормоза становятся неэффективными. В этом случае оперативная замена сэкономит значительные средства.

Новые колодки

В ходе эксплуатации диски изнашиваются, на поверхности появляются глубокие бороздки, новые колодки притираются к ним. Сразу же после замены тормоза могут издавать неприятный звук. Учтите, первое время эффективность торможения невысока, поэтому нужна особая осторожность — воздержитесь от резких маневров, сопряженных с энергичным «педалированием». Новые колодки притираются к дискам в течение нескольких сот километров, после чего скрип и скрежет исчезают.

Если звук остался, причина может быть в несовместимости материала тормозных дисков и колодок. Поэтому опытные механики рекомендуют использовать детали одного производителя.

Нюансы установки

Во время торможения колодка на мгновение «приваривается» к диску и затем со скрипом срывается. Если частота этого процесса совпадает с частотой, воспринимаемой человеческим ухом (20-20000Гц), — мы слышим неприятный звук. Поэтому инженеры говорят, что скрипят колодки при торможении постоянно, просто мы не всегда это слышим. Тормоза сконструированы таким образом, чтобы вибрация колодок была минимальна. В комплект новых тормозных колодок для дисковых тормозов часто входят балансировочные или, как их еще называют, противоскрипные пластины. Они изготовлены из тонкого металла и полностью повторяют форму колодки. Их устанавливают с тыльной нерабочей стороны. Назначение: фиксация колодки. В результате, детали не перекашиваются и не дребезжат при езде. Порой при визите на сервис мастера могут полениться установить такую пластину, и машина начинает скрипеть при торможении. Учтите, что в комплекте неизвестного производителя пластины могут отсутствовать. Существует и другой вариант «антискрипа» в котором с нерабочей стороны закреплен термостойкий полимер.

Есть специальная смазка для тормозных механизмов. Это препарат, сохраняющий работоспособность при высокой температуре. Наносят смазку на нерабочую поверхность колодки. Без нее противоскрипная пластина станет издавать неприятный звук. При обслуживании тормозов мастер в обязательном порядке проводит диагностику системы, проверяет исправность пыльников, смазывает направляющие.

Мастера центров ГК FAVORIT MOTORS прошли необходимую подготовку, и при ремонте используются детали, одобренные производителем автомобиля.

Временные трудности

Скрежет может возникнуть после того, как автомобиль поездил по грязи. Попавший между колодок и тормозным диском песок быстро стирается в пыль и скрип прекращается. Если же загрязнения серьезные, лучше не рисковать «здоровьем» тормозной системы и собственной безопасностью. Устранение неисправности в профильном центре не займет много времени.

Застрявший камешек между диском и тормозным щитом начинает неприятно скрипеть. Если такое произошло, при движении все время будет раздаваться звук, независимо от того – нажата педаль тормоза или нет. Такого «пришельца» можно удалить самостоятельно. Осторожно — сразу же после поездки элементы тормозной системы могут быть горячими, можно обжечься.

Самому сложно установить точную причину скрипа, поэтому при появлении неисправности мы рекомендуем обращаться в официальные сервисные центры ГК FAVORIT MOTORS. Квалифицированные мастера быстро определят причину «звукового сопровождения» и проведут качественный ремонт.


Почему скрипят новые тормоза? Ответ удивит

«Только что поставил новые тормозные колодки, а они опять скрипят. И ведь «оригинал» покупал…». Подобные сетования автолюбителей не редкость. Но скрипят ли сами колодки? А если скрипят, то почему? Попробуем разобраться.

Станислав Шустицкий

В скрипе при торможении мы чаще всего обвиняем тормозные колодки, реже тормозные диски, но в любом случае ответственность возлагаем именно на эти детали. Мол, приобрели некачественные комплектующие. Но, оказывается, что сами колодки в режиме торможения шума не вызывают. Удивлены? Достаточно провести простой эксперимент: повесить на скобу суппорта скрипящих тормозов небольшой грузик, как звук изменит тональность. Здесь нужно обратиться к физике. Хорошим примером может служить фокус, в котором певец, беря высокую ноту, разбивает стеклянный бокал. Происходит следующее: колебания, вызываемый голосом артиста, заставляют вибрировать стенки бокала, и как только частота внешних колебаний совпадает с частой колебаний стекла, возникает резонанс — резко возрастающая амплитуда колебаний, которые и разрушают бокал.

Примерно то же самое происходило и в случае со скобой: при торможении колодка трется о поверхность диска и этот процесс вызывает колебания, которые, в свою очередь, передаются на скобу. Как только генерируемые колодками колебания совпадут с собственными колебаниями скобы, последняя начнет «петь». Грузики изменили массу скобы, а с ней изменилась и частота собственных колебаний. Если скобу догрузить еще, то мы разведем по частоте источник колебаний и само тело (в данном случае скобу), что позволит избежать резонанса, а значит и скрипа.

«Солировать» в этом случае могут и грязезащитный щиток тормозов, и пружина подвески, и стальной нижний рычаг… Список «артистов» можно продолжать и дальше. На частоту собственных колебаний элементов всегда влияет их масса, коэффициент трения в системе диск – колодка (чем выше этот коэффициент, тем сильнее амплитуда колебаний, а значит и более мощной будет их передача на другие детали), форма тела и его температура, влажность и температура воздуха. Что касается зависимости колебаний от коэффициента трения, то достаточно вспомнить, какой скрип издают составы с высокими фрикционными свойствами, предназначенные для автоспорта.

Как уже говорилось выше, сами колодки при контакте с тормозным диском «не звучат», но они провоцируют те самые колебания. При нажатии на педаль тормоза из-за момента силы, возникающего при контакте колодки с диском, на передней кромке возникает эффект закусывания — колодка поворачивается на плече приложения силы, равному толщине колодки, передняя кромка становится самой загруженной и самой нагретой зоной колодки.

При этом задняя часть колодки приподнимается, а затем мгновенный локальный нагрев вызывает падение коэффициента трения на передней кромке, после чего колодка встает на место и цикл повторяется.

Перераспределить усилия и снизить колебания, вызываемые этим процессом, можно уменьшив нагрузку на переднюю кромку. Для этого на колодках снимаются фаски — сила воздействия на среднюю и заднюю часть колодки остается без изменения, а воздействие на переднюю кромку снижается. Площадь фрикционного состава незначительно уменьшается, но польза от снижения вибраций с помощью такого конструктивного решения гораздо выше. Для этой же цели на пластинах некоторых колодок делают вырезы в форме сегмента, в которые упирается часть поршня, первоначально загружая заднюю часть колодки. Также для снижения неприятного звукового эффекта применяются антискрипные пластины, которые накладываются поверх вибрирующей несущей пластины колодки, тем самым изменяя амплитуду колебаний, или на несущую пластину наносится композитное покрытие, что является более дешевым вариантом.

Тормозная система может издавать различные виды шумов. В диапазоне частот от 200 до 1000 Гц вибрации (это именно они провоцируют возникновение звуковой волны) тормозного диска инициируют гул или вой. Эту какофонию можно услышать при небольшой скорости и невысоком давлении в тормозной системе. Если толщина диска, из-за некорректной работы колодок, неравномерна, то при активном торможении с высокой скорости можно услышать скрип, звучащий в низкочастотном, или высокочастотном диапазонах (от 1000 до 20 000 Гц).

При торможении инициаторами колебаний является вибрация между колодкой и тормозным диском. Дальше, при пиковом значении амплитуды колебаний, то есть в режиме резонанса, вибрации передаются на элементы суппорта, затем на поворотный кулак, стойку подвески… В этом процессе ретрансляции может принимать участие даже балка. Еще раз стоит напомнить, что сами колодки звуковых эффектов не создают, но зато являются своеобразным звукоснимателем. А вот тормозной диск в этой системе выполняет функцию динамика. На характер звука влияет целый ряд условий, в числе которых не только температура компонентов тормозного узла, но и температура воздуха, и его влажность. Во влажных и прохладных условиях склонность тормозов к скрипу меньше.

Благодарим технического тренера программы Garage Gurus, Ильдара Садыкова, за помощь в подготовке материала.

Хочу получать самые интересные статьи

Скрипят колодки? Как устранить скрип тормозных колодок

Одним из самых неприятных моментов при эксплуатации авто, с которым никак не хочется мириться, является  скрип тормозов. Даже если этот  скрежет «декоративный» и не представляет никакой опасности – долго терпеть такой свист не в состоянии никто. Почему скрипят тормозные колодки? В этой статье мы разберемся, откуда берется, и как избавиться от скрипа тормозов.

Прежде всего, необходимо понять, что такое и откуда появляется скрежет при торможении. При нажатии на педаль тормоза, колодки с двух сторон зажимают тормозной диск и останавливают его. В это время тормозные колодки начинают вибрировать с определенной частотой, и если эту частоту воспринимает человеческое ухо, то мы слышим противный скрип или свист. Этот скрип получается такой громкости, потому что конструкция колесной арки усиливает этот звук в несколько раз. Так что скрежет тормозов есть всегда, просто мы не всегда его слышим. Именно от этого мы и будем отталкиваться при подборе методов избавления от скрипа тормозов.

Причин свиста тормозов, на самом деле, очень много. Перечислим самые основные из них и способы их устранения.

Несовместимость материала колодок и дисков

Состав, из которого выполнена фрикционная (тормозящая) часть колодок, каждый производитель держит в тайне. Здесь, прежде всего, ищется компромисс между эффективностью торможения и долговечностью тормозных колодок, так как чем жестче материал из которого выполнена фрикционная часть тормозной колодки – тем выше её эффективность торможения, но к сожалению, выше вероятность появления вибрации и, соответственно, скрипа. На более «мягких» колодках вероятность появления скрипа ниже, но изнашиваются они быстрее.

Некоторые материалы выполнения фрикционных накладок просто несовместимы с материалом тормозных дисков и поэтому скрипят.

Избавиться от этого можно заменой тормозных колодок на колодки от другого производителя.

Заметим, что если вы установили новые колодки, и они сразу начали «свистеть», то не спешите бить тревогу – производители покрывают тормозные колодки специальным напылением, которое может вызывать скрип. В этом случае достаточно пару дней поездить или сделать несколько резких торможений и это напыление сотрется, соответственно скрип пропадет.

Скрипы, вызываемые особенностями конструкции

Производители применяют специальные противоскрипные пластины для предотвращения скрипа тормозов. Это металлические пластины, которые ставятся между тормозным поршнем и колодкой для надежного закрепления колодки в тормозном механизме, плотного и ровного прилегания поршня к колодке, устранения излишних зазоров. Это помогает предотвратить возникновение излишних вибраций, а соответственно и скрипов. Такие пластины иногда продаются в комплекте с колодками, а иногда отдельно. Если такие пластины у вас отсутствуют – желательно установить их.

Отметим, что колодки следует подбирать такой же формы, какой выполнены оригинальные заводские колодки для надежного закрепления колодки в суппорте, а соответственно, для, опять же, предотвращения излишних вибраций.

Теперь о конструкции самих колодок. Раз вибрации есть всегда, а ухо слышит лишь некоторый диапазон, то для избавления от скрипа надо изменить частоту вибраций на такую, которую не услышит ухо человека. Для этого производители делят фрикционную часть тормозной колодки на несколько (2 или 3) сегментов. Масса и площадь тормозящего сегмента становится меньше – частота вибраций увеличивается и свист пропадает. Делается это путем прорезей в фрикционной части. Ширина прорези ~2мм, а её глубина ~4мм на новой колодке. Если такие прорези отсутствуют на ваших колодках – можно пропилить их самому.

Ещё применяются закругления по краям колодок.  Нужны они для того, чтобы тормозное усилие,   возникающее при соприкосновении колодок и диска, возникало не сразу, а постепенно. Тогда подверженность колодки вибрации будет значительно ниже. Такие закругления тоже можно сделать самостоятельно, если такие отсутствуют.

Необязательно причиной скрипа являются колодки.  Скрип также может появляться из-за неравномерного износа тормозного диска или его кривизны. Обратите на это особое внимание, так как на «кривом» тормозном диске будут скрипеть любые колодки. Искривиться диски могли из-за банального перегрева или из-за гидроудара (лужа) по нагретым дискам во время торможения. Здесь поможет балансировка тормозных дисков (проточка) или замена дисков на новые.

Так же немаловажную роль тут может сыграть и износившийся ступичный подшипник

Если вы давно не меняли тормозные колодки, и они вдруг заскрипели то, вполне вероятно они просто износились и их пора менять. На современных тормозных колодках имеются так называемые «скрипуны» или индикаторы износа колодок – специальная пластина из мягких металлов, которая начинает тереться об тормозной диск и издавать неприятный скрежет или скрип при достижении определенного износа фрикционной части колодки.

Ко всему вышеперечисленному, причиной неприятно скрипа могут быть и износившиеся части тормозного механизма – направляющие тормозного суппорта, поршни и т.д. В такой ситуации вибрации (скрип, свист, скрежет) могут иметь место и при простом движении – не обязательно при торможении. Эти части необходимо прочистить и смазать, а при  необходимости — заменить на новые.

Чтобы избавиться от скрипа при торможении, вызываемого вышеперечисленными причинами необходимо провести диагностику ходовой части и тормозных механизмов вашего автомобиля с последующим устранением выявленных неисправностей.

Грязь, осадки, погодные условия

Замечено, что при повышенной влажности и низких температурах вероятность появления свиста тормозных колодок выше, чем в сухую и теплую погоду. Это связано с материалом исполнения фрикционной части колодок. Если скрип вызван этим, то он пропадает при изменении погоды или после некоторого количества интенсивных торможений.

Так же в «бороздки» на колодках и дисках, образовавшиеся при эксплуатации может попасть песок, грязь, пыль, образовавшаяся при стирании феродо (тормозящей части колодки), а так же инородные предметы. Зачастую это и становится причиной скрипа. Тут всё просто — достаточно прочистить и промыть тормозные механизмы и извлечь посторонние предметы.

Вот мы немного и разобрались в том, почему скрипят колодки.   Как видите, причин скрипа колодок может быть множество и множество. Прежде всего, необходимо провести анализ – вспомнить, когда появился скрип, при каких условиях, что могло послужить причиной. Если всё слишком «туманно» и наиболее вероятную причину появления скрипа выявить не удается, то оптимальным решением будет заехать в автосервис для диагностики ходовой части и тормозных механизмов вашего авто. Заодно попросить промыть и прочистить тормозные механизмы. Дальше, если скрип не пропадет, действовать исходя из результатов диагностики.
А самым простым решением будет замена колодок и проточка дисков.
Надеемся, что статья была полезной для Вас. Если Вам есть что добавить – пишите в комментариях ниже статьи.

math - Как определить порядок трехмерных вершин

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

r - После использования kmeans (): как определить, какая точка к какой группе принадлежит?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Как интерполировать данные временных рядов в Python Pandas | Джессика Уокенхорст

Интерполяция временных рядов для панд: есть бамбук сейчас - есть бамбук позже (фото Джонатана Мейера на Unsplash)

Примечание: Pandas версии 0.20.1 (май 2017 г.) изменил API группирования. Этот пост отражает функциональность обновленной версии.

Любой, кто работает с данными, знает, что реальные данные часто неоднородны, и их очистка отнимает у вас значительное количество времени (кому-нибудь принадлежит правило 80/20?).Недавно переехав из Pandas в Pyspark, я привык к удобствам, которые предлагает Pandas и которых иногда не хватает Pyspark из-за его распределенного характера. Одна из особенностей, которую я особенно ценю, - это простой способ интерполяции (или заполнения) данных временных рядов, который предоставляет Pandas. Этот пост призван продемонстрировать эту возможность в простой и понятной форме на примере данных считывания датчиков, собранных в наборе домов. Полную записную книжку для этого поста можно найти в моем GitHub.

Сначала мы генерируем фрейм данных pandas df0 с некоторыми тестовыми данными. Мы создаем фиктивный набор данных, содержащий два дома, и используем функцию sin и cos, чтобы сгенерировать некоторые данные считывания датчика для набора дат. Чтобы сгенерировать недостающие значения, мы случайным образом отбрасываем половину записей.

 data = {'datetime': pd.date_range (start = '15.01.2018', 
end = '02 / 14/2018 ',
freq =' D ') \
.append (pd.date_range ( start = '15.01.2018',
end = '02 / 14/2018 ',
freq =' D ')),
' house ': [' house1 'для i в диапазоне (31)]
+ [ 'house2' для i в диапазоне (31)],
'readvalue': [0.5 + 0,5 * np.sin (2 * np.pi / 30 * i)
для i в диапазоне (31)] \
+ [0,5 + 0,5 * np.cos (2 * np.pi / 30 * i)
for i in range (31)]} df0 = pd.DataFrame (data, columns = ['readdatetime',
'house',
'readvalue']) # Случайно отбрасываем половину чтений
random.seed (42)
df0 = df0.drop (random.sample (range (df0.shape [0]),
k = int (df0.shape [0] / 2)))

Вот как выглядит итоговая таблица:

Необработанные данные чтения с пропущенными значениями

На графике ниже показаны сгенерированные данные: функция sin и cos, обе с большим количеством пропущенных точек данных.

Теперь мы рассмотрим три различных метода интерполяции отсутствующих считанных значений: прямое заполнение, обратное заполнение и интерполяция. Помните, что очень важно выбрать подходящий метод интерполяции для каждой задачи. Особые соображения требуются, в частности, для задач прогнозирования, когда нам нужно учитывать, будем ли у нас данные для интерполяции, когда мы будем делать прогноз. Например, если вам нужно интерполировать данные для прогноза погоды, вы не можете интерполировать погоду сегодня, используя погоду завтра, поскольку она все еще неизвестна (логично, не так ли?).

Чтобы интерполировать данные, мы можем использовать функцию groupby () - , за которой следует resample () . Однако сначала нам нужно преобразовать даты чтения в формат datetime и установить их как индекс нашего фрейма данных:

 df = df0.copy () 
df ['datetime'] = pd.to_datetime (df ['datetime'] )
df.index = df ['datetime']
del df ['datetime']

Поскольку мы хотим интерполировать для каждого дома отдельно, нам нужно сгруппировать наши данные по 'house', прежде чем мы сможем использовать повторную выборку ( ) с опцией 'D' для пересчета данных с ежедневной частотой.

Следующим шагом будет использование среднего, прямого или обратного заполнения, чтобы определить, как должна быть заполнена вновь созданная сетка.

mean ()

Поскольку мы строго повышаем дискретизацию, используя метод mean () , все отсутствующие значения чтения заполняются NaN:

 df.groupby ('house'). Resample ('D'). Mean () .head (4) 
Заполнение с использованием mean ()

pad () - прямое заполнение

Использование pad () вместо mean () заполняет вперед NaN.

 df_pad = df.groupby ('house') \ 
.resample ('D') \
.pad () \
.drop ('house', axis = 1)
df_pad.head (4)
Заполнение с использованием pad ()

bfill () - обратное заполнение

Использование bfill () вместо mean () обратное заполнение NaN:

 df_bfill = df.groupby ('house') \ 
.resample ('D ') \
.bfill () \
.drop (' house ', axis = 1) df_bfill.head (4)
Заполнение с помощью bfill ()

interpolate () - интерполяция

Если мы хотим иметь в виду интерполировать отсутствующие значения , нам нужно сделать это в два этапа.Сначала мы генерируем базовую сетку данных с помощью mean (). Создает сетку с NaN в качестве значений. После этого мы заполняем NaN интерполированными значениями, вызывая метод interpolate () в столбце считанного значения:

 df_interpol = df.groupby ('house') \ 
.resample ('D') \
.mean ( )
df_interpol ['readvalue'] = df_interpol ['readvalue']. ​​Interpolate ()
df_interpol.head (4)
Заполнение с помощью interpolate ()

Наконец, мы можем визуализировать три различных метода заполнения, чтобы лучше понять их полученные результаты.Непрозрачные точки показывают необработанные данные, прозрачные точки показывают интерполированные значения.

Мы можем видеть, как на верхнем рисунке промежутки были заполнены ранее известным значением, на среднем рисунке промежутки были заполнены существующим значением, которое должно появиться, а на нижнем рисунке разница была линейно интерполирована . Обратите внимание на края интерполированных линий из-за линейности процесса интерполяции. В зависимости от задачи мы могли бы использовать методы более высокого порядка, чтобы избежать этих изгибов, но для этой публикации это было бы слишком далеко.

Исходные данные (темные) и интерполированные данные (светлые), интерполированные с использованием (вверху) прямого заполнения, (среднего) обратного заполнения и (внизу) интерполяции.

В этом посте мы увидели, как мы можем использовать модуль Python Pandas для интерполяции данных временных рядов с использованием методов обратной засыпки, прямой заливки или интерполяции.

.Программирование

Curses с помощью Python - документация Python 3.9.0

Автор

утра Кучлинг, Эрик С. Раймонд

Выпуск

2,04

Аннотация

В этом документе описывается, как использовать расширение curses модуль управления дисплеями в текстовом режиме.

Что такое проклятия?

Библиотека curses предоставляет независимую от терминала отрисовку экрана и средство управления клавиатурой для текстовых терминалов; такие терминалы включают VT100, консоль Linux и смоделированный терминал. различными программами.Терминалы с дисплеем поддерживают различные коды управления для выполнения общих операций, таких как перемещение курсора, прокрутка экран и стирание областей. Разные терминалы используют разные коды и часто имеют свои собственные незначительные особенности.

В мире графических дисплеев можно спросить: «Зачем беспокоиться»? Это верно, что терминалы с символьными ячейками - устаревшая технология, но есть ниши, в которых можно делать с ними необычные вещи по-прежнему ценны. Одна ниша занимает мало места или встроена Unix-системы, на которых нет X-сервера.Другой - такие инструменты, как ОС установщики и конфигураторы ядра, которые, возможно, придется запускать перед любым имеется графическая поддержка.

Библиотека curses предоставляет довольно базовую функциональность, обеспечивая программист с абстракцией дисплея, содержащего несколько неперекрывающиеся окна текста. Содержимое окна может быть изменялись разными способами - добавляли текст, стирали его, меняли внешний вид - и библиотека curses выяснит, какие управляющие коды необходимо отправить на терминал для получения правильного вывода.проклятия не предоставляет много концепций пользовательского интерфейса, таких как кнопки, флажки, или диалоги; если вам нужны такие функции, рассмотрите библиотеку пользовательского интерфейса, такую ​​как Урвид.

Библиотека curses изначально была написана для BSD Unix; более поздняя Система V версии Unix от AT&T добавили много улучшений и новых функций. BSD проклятия больше не поддерживается, будучи замененным на ncurses, который является реализация интерфейса AT&T с открытым исходным кодом. Если вы используете Unix с открытым исходным кодом, такой как Linux или FreeBSD, ваша система почти наверняка использует ncurses.Поскольку большинство текущих коммерческих версий Unix основаны на System V кода, вероятно, будут доступны все описанные здесь функции. Старший версии curses, поддерживаемые некоторыми проприетарными Unix-системами, могут не поддерживать все же.

Версия Python для Windows не включает curses модуль. Доступна портированная версия под названием UniCurses. Ты мог бы также попробуйте модуль консоли написано Фредриком Лундом, что не использовать тот же API, что и curses, но обеспечивает вывод текста с адресацией курсора и полная поддержка ввода с помощью мыши и клавиатуры.

Модуль Python curses

Модуль Python представляет собой довольно простую оболочку над функциями C, предоставляемыми проклятия; если вы уже знакомы с программированием curses на C, это действительно легко перенести эти знания на Python. Самая большая разница в том, что Интерфейс Python упрощает работу за счет объединения различных функций C, таких как addstr () , mvaddstr () и mvwaddstr () в один addstr () метод. Вы увидите это подробнее подробности позже.

Этот HOWTO - введение в написание текстовых программ с использованием curses. и Python. Он не является полным руководством по API curses; за см. раздел руководства по библиотеке Python о ncurses и страницы руководства C для ncurses. Однако это даст вам основные идеи.

Запуск и завершение приложения curses

Прежде чем что-либо делать, нужно инициализировать проклятия. Это делается вызов функции initscr () , которая определит тип терминала, отправьте все требуемые коды настройки на терминал и создавать различные внутренние структуры данных.В случае успеха initscr () возвращает объект окна, представляющий весь экран; это обычно называется stdscr после названия соответствующая переменная C.

 импортных проклятий stdscr = curses.initscr () 

Обычно приложения curses отключают автоматический вывод клавиш на экран, чтобы иметь возможность читать ключи и отображать их только под определенные обстоятельства. Это требует вызова noecho () функция.

Приложения также обычно должны мгновенно реагировать на клавиши, без необходимости нажатия клавиши Enter; это называется cbreak режим, в отличие от обычного режима ввода с буферизацией.

Терминалы обычно возвращают специальные клавиши, такие как клавиши курсора или навигация. такие клавиши, как Page Up и Home, в виде многобайтовой escape-последовательности. Хотя ты мог напишите свое приложение, чтобы ожидать таких последовательностей и обрабатывать их соответствующим образом, curses могут сделать это за вас, возвращая специальное значение, например проклятий.KEY_LEFT . Чтобы проклятия выполняли свою работу, вам нужно включить режим клавиатуры.

Завершить приложение curses намного проще, чем запустить его. Тебе понадобиться звонить:

 проклятий.nocbreak () stdscr.keypad (Ложь) curses.echo () 

, чтобы изменить настройки терминала, дружественные к проклятиям. Затем позвоните в endwin () функция для восстановления исходного состояния терминала рабочий режим.

Распространенной проблемой при отладке приложения curses является получение вашего терминала запутался, когда приложение умирает без восстановления терминала на его предыдущее состояние. В Python это обычно происходит, когда ваш код содержит ошибки и вызывает неперехваченное исключение. Клавиши больше не отображаются на экране, когда вы набираете их, например, что затрудняет использование оболочки.

В Python вы можете избежать этих осложнений и значительно упростить отладку, импортируя функцию curses.wrapper () и используя ее так:

 из curses import wrapper def main (stdscr): # Очисти экран stdscr.clear () # Это вызывает ошибку ZeroDivisionError, когда i == 10. для i в диапазоне (0, 11): v = i-10 stdscr.addstr (i, 0, '10 разделить на {} равно {} '. format (v, 10 / v)) stdscr.refresh () stdscr.getkey () обертка (основная) 

Функция wrapper () принимает вызываемый объект и выполняет инициализации, описанные выше, а также инициализация цветов, если цвет поддержка присутствует. wrapper () затем запускает предоставленный вызываемый объект. После возврата вызываемого объекта wrapper () восстановит исходный состояние терминала. Вызываемый вызывается внутри попробуйте кроме , который перехватывает исключения, восстанавливает состояние терминала, а затем повторно вызывает исключение. Следовательно ваш терминал не останется в смешном состоянии в случае исключения, и вы будете может прочитать сообщение об исключении и трассировку.

Окна и колодки

Windows - это основная абстракция в curses.Оконный объект представляет собой прямоугольная область экрана и поддерживает методы отображения текста, стереть его, разрешить пользователю вводить строки и так далее.

Объект stdscr , возвращаемый функцией initscr () , является объект окна, покрывающий весь экран. Многим программам может потребоваться только th

.

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если не будут выполнены на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему так важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малкольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Google Image - Wikihow

Вы видите что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Теперь мы знаем, что такое выброс, но задаетесь ли вы вопросом, как выброс представил население?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представлены населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто показателем расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как видно из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Игрока 3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией ваших данных и указанием на то, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам необходимо знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это делали в ранее упомянутом примере с крикетом.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Вы все еще думаете, что выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов статистики, но мы будем обсуждать только некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины прямоугольник и усы и диаграмма прямоугольник и усы. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться в виде точки на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. не где-то рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали единичный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Что ж, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориального значения в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются в виде набора из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , . .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на имущество на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Выявление выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция за Z-оценкой состоит в том, чтобы описать любую точку данных, найдя их связь со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в идентификации выбросов? Итак, при вычислении Z-оценки мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на код и выходные данные выше, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
печать (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты не могут вас смутить.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

Ящичковая диаграмма использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средний 50% , или технически H-разброс , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в некоторой степени похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте выясним, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, подстановки новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем говорить об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже рассчитали Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR, чтобы отфильтровать выбросы, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data_set

000-data_set 9000-0003

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильные вычисления, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из них начинает получать зарплату 100К. Рассмотрите эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление зарплаты может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки указаны в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. Выбросы KDNuggets
  4. Обнаружение выбросов
.

PCA с использованием Python (scikit-learn). Мой последний урок касался логистики… | автор: Майкл Галарник.

Исходное изображение (слева) с сохраненной разной величиной дисперсии

В моем последнем руководстве я рассмотрел логистическую регрессию с использованием Python. Одна из полученных вещей заключалась в том, что вы можете ускорить настройку алгоритма машинного обучения, изменив алгоритм оптимизации. Более распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения - использовать анализ главных компонентов (PCA). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный из-за слишком высокого размера входных данных, то использование PCA для его ускорения может быть разумным выбором.Вероятно, это наиболее распространенное применение PCA. Еще одно распространенное применение PCA - визуализация данных.

Чтобы понять ценность использования PCA для визуализации данных, в первой части этого учебного поста рассматривается базовая визуализация набора данных IRIS после применения PCA. Вторая часть использует PCA для ускорения алгоритма машинного обучения (логистической регрессии) для набора данных MNIST.

Итак, приступим! Если вы заблудились, рекомендую открыть видео ниже в отдельной вкладке.

PCA с использованием Python Video

Код, используемый в этом руководстве, доступен ниже

PCA для визуализации данных

PCA для ускорения алгоритмов машинного обучения

Для многих приложений машинного обучения это помогает визуализировать данные. Визуализировать двух- или трехмерные данные не так уж сложно. Однако даже набор данных Iris, используемый в этой части руководства, является четырехмерным. Вы можете использовать PCA, чтобы уменьшить эти четырехмерные данные до двух или трех измерений, чтобы вы могли построить и, надеюсь, лучше понять данные.

Загрузить набор данных Iris

Набор данных Iris - это один из наборов данных, которые поставляются с scikit-learn, которые не требуют загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Приведенный ниже код загрузит набор данных радужной оболочки.

 импортировать панды как pdurl = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"# загрузить набор данных в Pandas DataFrame 
df = pd.read_csv (url, names = ['длина чашелистника', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'цель'])
Исходный Pandas df (функции + цель)

Стандартизация данных

PCA выполняется по масштабу, поэтому вам нужно для масштабирования функций в ваших данных перед применением PCA.Используйте StandardScaler , чтобы помочь вам стандартизировать функции набора данных в единичном масштабе (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalerfeatures = ['длина чашелистника', 'ширина чашелистика', 'длина лепестка', 'ширина лепестка'] # Разделение элементов 
x = df.loc [:, features] .values ​​# Разделение цели
y = df.loc [:, ['target']]. values ​​# Стандартизация функций
x = StandardScaler (). fit_transform (x)
Массив x (визуализируется фреймом данных pandas) до и после стандартизации

Проекция PCA в 2D

Исходные данные имеют 4 столбца (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка). В этом разделе код проецирует исходные данные, которые являются четырехмерными, в двухмерные. Я должен отметить, что после уменьшения размерности каждому главному компоненту обычно не присваивается конкретное значение.Новые компоненты - это всего лишь два основных аспекта вариации.

 из sklearn.decomposition import PCApca = PCA (n_components = 2) PrincipalComponents = pca.fit_transform (x) PrincipalDf = pd.DataFrame (data = PrincipalComponents 
, columns = ['основной компонент 1', 'основной компонент 2'])
PCA и сохранение двух верхних основных компонентов
 finalDf = pd.concat ([PrincipalDf, df [['target']]], axis = 1) 

Объединение DataFrame по оси = 1. finalDf - это последний DataFrame перед построением графика данные.

Объединение фреймов данных по столбцам для создания finalDf перед построением графика

Визуализация 2D-проекции

В этом разделе просто отображаются двухмерные данные. Обратите внимание на график ниже, что классы кажутся хорошо отделенными друг от друга.

 fig = plt.figure (figsize = (8,8)) 
ax = fig.add_subplot (1,1,1)
ax.set_xlabel ('Главный компонент 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel (' Основной компонент 2 ', fontsize = 15)
ax.set_title (' 2-компонентный PCA ', fontsize = 20) target = [' Iris-setosa ',' Iris-versicolor ',' Iris-virginica ']
colors = [' r ',' g ',' b ']
для цели, цвет в zip (цели, цвета):
indexToKeep = finalDf [' target '] == target
ax.scatter (finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 1']
, finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 2']
, c = color
, s = 50)
ax.legend (цели)
ax.grid ()
2 График PCA компонентов

Объясненное отклонение

Объясненное отклонение показывает, сколько информации (отклонения) можно отнести к каждому из основных компонентов. Это важно, поскольку, хотя вы можете преобразовать четырехмерное пространство в двухмерное пространство, при этом вы теряете часть дисперсии (информации).Используя атрибут объясненная_вариантность_ , вы можете увидеть, что первый главный компонент содержит 72,77% дисперсии, а второй главный компонент содержит 23,03% дисперсии. Вместе эти два компонента содержат 95,80% информации.

 pca.explained_variance_ratio_ 

Одно из наиболее важных приложений PCA - ускорение алгоритмов машинного обучения. Использование набора данных IRIS здесь было бы непрактичным, поскольку набор данных содержит только 150 строк и только 4 столбца функций.База данных рукописных цифр MNIST является более подходящей, поскольку она имеет 784 столбца характеристик (784 измерения), обучающий набор из 60 000 примеров и тестовый набор из 10 000 примеров.

Загрузка и загрузка данных

Вы также можете добавить параметр data_home в fetch_mldata , чтобы изменить место загрузки данных.

 из sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml ('mnist_784') 

Изображения, которые вы загрузили, содержатся в mnist.data и имеет форму (70000, 784), что означает 70 000 изображений с 784 размерами (784 объекта).

Метки (целые числа 0–9) содержатся в mnist.target . Функции имеют 784 размера (изображения 28 x 28), а метки представляют собой простые числа от 0 до 9.

Разделение данных на наборы для обучения и тестирования

Как правило, разделение обучающего теста составляет 80% обучения и 20% теста. В этом случае я выбрал 6/7 данных для обучения и 1/7 данных для тестового набора.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # test_size: какая часть исходных данных используется для набора тестов 
train_img, test_img, train_lbl, test_lbl = train_test_split (mnist.data, mnist.target, test_size = 1 / 7.0), random_state

Стандартизация данных

Текст в этом абзаце является почти точной копией того, что было написано ранее. PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в данных перед применением PCA. Вы можете преобразовать данные в единицу измерения (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. StandardScaler помогает стандартизировать функции набора данных. Обратите внимание, что вы подходите к обучающему набору и преобразуете обучающий и тестовый набор. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler () # Подходит только для обучающего набора.
scaler.fit (train_img) # Применить преобразование как к набору обучения, так и к набору тестов.
train_img = scaler.transform (train_img)
test_img = scaler.transform (test_img)

Импорт и применение PCA

Обратите внимание, что в приведенном ниже коде указано количество компонентов .95. Это означает, что scikit-learn выбирает минимальное количество основных компонентов, чтобы сохранить 95% дисперсии.

 из sklearn.decomposition import PCA # Создайте экземпляр модели 
pca = PCA (.95)

Установите PCA в обучающий набор. Примечание: вы устанавливаете PCA только на тренировочном наборе.

 pca.fit (train_img) 

Примечание. Вы можете узнать, сколько компонентов PCA выберет после подбора модели, используя pca.n_components_ . В этом случае 95% дисперсии составляют 330 основных компонентов.

Примените отображение (преобразование) как к обучающему набору, так и к набору тестов.

 train_img = pca.transform (train_img) 
test_img = pca.transform (test_img)

Примените логистическую регрессию к преобразованным данным

Шаг 1: Импортируйте модель, которую хотите использовать

В sklearn, все модели машинного обучения реализованы как классы Python

 из sklearn.linear_model import LogisticRegression 

Шаг 2: Создайте экземпляр модели.

 # для всех не указанных параметров установлены значения по умолчанию 
# решатель по умолчанию невероятно медленный, поэтому он был изменен на 'lbfgs'
logisticRegr = LogisticRegression (solver = 'lbfgs')

Step 3: Обучение модели на данных, сохранение информации, полученной из данных

Модель изучает взаимосвязь между цифрами и метками

 logisticRegr.fit (train_img, train_lbl) 

Шаг 4: Предсказание меток новых данных (новых изображений)

Использует информацию, полученную моделью в процессе обучения модели

Код ниже предсказывает для одного наблюдения

  # Predict для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr.predict (test_img [0] .reshape (1, -1))

Приведенный ниже код прогнозирует сразу несколько наблюдений

  # Прогноз для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr .прогноз (test_img [0:10])

Измерение производительности модели

Хотя точность не всегда является лучшим показателем для алгоритмов машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д. были бы лучше), она используется здесь для простоты.

 logisticRegr.score (test_img, test_lbl) 

Сроки подгонки логистической регрессии после PCA

Весь смысл этого раздела руководства состоял в том, чтобы показать, что вы можете использовать PCA для ускорения подбора алгоритмов машинного обучения.В приведенной ниже таблице показано, сколько времени потребовалось для соответствия логистической регрессии на моем MacBook после использования PCA (каждый раз сохраняя разную величину дисперсии).

Время, необходимое для подгонки логистической регрессии после PCA с различными долями сохраняемой дисперсии

В более ранних частях руководства было продемонстрировано использование PCA для сжатия данных большой размерности в данные меньшей размерности. Я хотел вкратце упомянуть, что PCA может также возвращать сжатое представление данных (данные более низкой размерности) к приближению исходных данных большой размерности.Если вас интересует код, который создает изображение ниже, посмотрите мой github.

Исходное изображение (слева) и приближения (справа) исходных данных после PCA

Заключительные мысли

Это сообщение, над которым я мог бы писать намного дольше, поскольку PCA имеет множество различных применений. Надеюсь, этот пост поможет вам во всем, над чем вы работаете. В моем следующем руководстве по машинному обучению я расскажу о деревьях принятия решений для классификации (Python). Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли по поводу учебника, не стесняйтесь обращаться к ним в комментариях ниже или через Twitter.Если вы хотите узнать о других алгоритмах, рассмотрите возможность прохождения моего курса «Машинное обучение с помощью Scikit-Learn LinkedIn Learning».

.

Смотрите также