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Energy SB-SD-SCA600 紧凑型控制器，带热水...
1.1.2 规格：Energy SBA600 有 2 种型号，提供 6 个数字输入、最多 5 个继电器输出、一个 TRIAC 输出、2 个 PWM 模拟输出、3 个可配置的 0…10 V/0…20 mA/4…20 mA 模拟输出和一个用于外部继电器的开路集电极数字输出。标准 Eliwell 32x74 mm 格式确保多功能性和易于安装。Energy SDA - SCA - SE 600 具有各种型号，可用于获得 6 个数字输入、最多 5 个继电器输出、最多 2 个 TRIAC 输出、最多 2 个 PWM 模拟输出、最多 3 个可配置的 0…10 V/0…20 mA/4…20 mA 模拟输出和最多 2 个用于外部继电器的开路集电极数字输出。4DIN 格式确保最大的灵活性和易于安装。- - - 所有输入和输出都是独立的和可配置的，这意味着它们可以适应任何系统。它以 12-24 V~ 或 12-24 V~/24 V 运行 c pppep ppppppepp
APG013N04G-AU
特点 40V,160A RDS（ON）<1.3mΩ＠VGS=10V (TYP:1.1mΩ) RDS（ON）<1.8mΩ＠VGS=4.5V (TYP:1.6mΩ) Split Gate Trench 技术 获得无铅产品 优异的R DS（ON）和低栅极电荷 应用 PWM应用 负载开关 电源管理
低温仪器的功率控制电子
为了实现高效率高密度的低温仪器系统，电源处理电子设备应与传感器和信号处理电子设备一起放置在冷环境中。典型的仪表系统需要通常从处理线频率交流功率获得的低压直流。开关模式电源转换拓扑，例如前进，飞回，推扣和半桥，用于使用脉冲宽度调制（PWM）或谐振控制的高效电源处理。本文介绍了使用市售CMOS和BICMOS集成电路实施的几个PWM和多共振的功率控制电路，以及它们在液氮温度（77°K）下的性能与室温（300％）的性能相比。在低温温度下综合电路的运行在速度提高，闩锁易感性降低，泄漏电流降低以及降低热噪声方面的性能提高。但是，开关噪声以77％的速度增加，而300％则增加。实验室测试的功率控制电路在77°K下成功重新启动。
通过基于Android的智能手机来控制迷你排气风扇，用于基于物联网的智能家居系统
摘要 - 在这项工作中，我们为迷你电风扇提供了一个控制系统。这项工作的目的是为智能家庭系统中的电风扇设计控制器原型。该系统由使用脉冲宽度调制（PWM）控制电风扇的STM32L100微控制器，TIP 102 BJT晶体管用于“ OFF”，对风扇的控制和“ ON”控制，以及1N4007 Fly-Back二极管。PWM是由STM32L100微控制器生成的，可以轻轻控制风扇的速度（25％，50％，75％和0％-100％-100％-100％）。此外，该系统配备了Zigbee模块，以支持与主机的无线通信，这是从用于用户界面的Android应用程序中接收和处理命令的。使用Zigbee模块，启用风扇设备可以通过网络（例如网格拓扑）在智能家庭环境中与其他最终设备无线集成。基于执行的测试，该系统可以按预期工作，可以使用Android智能手机及其速度轻松控制它，其电流为43.1 MA（空闲模式）和145.1 MA（处理模式），由12 V DC供电。
Axiforce 60和Axiflow 60：高功率。全流。
Features: + Newly developed flow geometry + Motor concept with optimized noise levels and efficiency + Power electronics with optimized efficiency + Airflow direction blowing over struts + Direction of rotation: counterclockwise, facing the rotor + Housing material: plastic (PBT) + Impeller material: plastic (PA) + Tach output + PWM control input
课程与教学大纲（自 2023 年起适用...
先决条件：无 总讲座课时：39 课程成果： CO1：分析和设计二极管整流器和滤波电路 CO2：设计和实施各种类型的可控整流器 CO3：解释用于 2 级 DC-AC 转换器的各种 PWM 技术 CO4：评估和设计具有先进 PWM 技术的逆变器 CO5：设计电流控制电压源逆变器 线频不受控和受控整流器 单相整流器：带 R、RL、RLE 负载和续流二极管的半波控制整流器。 带各种类型负载的全波控制整流器。 带无源和有源负载的半控桥和全控桥 - 输入线电流谐波和功率因数 - 逆变器工作模式。 三相整流器：带 RL 负载的半波控制整流器、带 RL 负载的半控桥、带 RL 负载的全控桥。 输入侧电流谐波和功率因数 - 双转换器。环流模式和非环流模式。
使用无监督的机器学习对多发性硬化症患者进行了分层：一次性MRI驱动方法
使用未增强的机器学习，基于大脑MRI衍生的体积特征将多发性硬化症患者（PWM）分层的抽象目标。方法回顾性地收集了包括3D-T1W和FLAIR-T2W序列的复发PWM的3-T脑MRI，以及残疾状态量表（EDSS）的扩大和长期（10±2年）临床结果（EDS，认知和渐进式课程）。从MRI中，脱髓鞘病变和116个Atlas定义的灰质区域的体积自动分割，并表示为引用外部种群的Z分数。在特征选择之后，基线MRI衍生的生物标志物进入了亚型和阶段推断（sovera）算法，该算法估计了以生物标志物进化的不同模式和亚组中的不同模式为特征的亚组。然后将训练的模型应用于纵向MRI。亚型和阶段变化随着时间的变化的稳定性分别通过Krippendorf的Sα和多级线性回归模型评估。通过序数/逻辑回归分析评估了维持分类的预后相关性。结果，我们选择了425个PWM（35.9±9.9岁； f/m：301/124），对应于1129次MRI扫描，以及健康对照（n = 148; 35.9±13.0年; f/m：f/m：77/71）和外部PWMS和外部PWMS（n = 80; 40.40; 40.4±11.9岁; f/m：56/M：56/M：56/M：56/M：56/M：56/。基于11种生物标志物的特征选择，确定了两个亚型，指定为“深灰质（DGM） - 首先”亚型（n = 238）和“ Cortex-first”亚型（n = 187），根据萎缩模式。亚型随着时间的推移是一致的（α= 0.806），年阶段显着增加（b = 0.20； p <0.001）。EDSS与阶段和DGM-FirST亚型相关（p≤0.02）。基线阶段预测了长期残疾，过渡到渐进型病程和认知障碍（p≤0.03），后者也与DGM-First第一个亚型有关（P = 0.005）。结论的无监督学习模型对大脑MRI衍生的体积特征提供了对PWM的生物学可靠和预后有意义的分层。关键点•脑MRI衍生的体积特征的无监督建模可以提供多发性硬化症患者的单访问分层。•所谓的分类往往会随着时间的流逝而保持一致，并捕获与疾病相关的脑损伤进展，从而支持模型的生物学可靠性。•基线分层可以预测长期的临床障碍，认知和过渡到次要进行的过程。
使用定量MRI成像
目标：多发性硬化症患者（PWM）的运动缺陷通常是不对称的，表明影响相应电动途径的局灶性病变的主要作用。[1]但是，病变负荷与物理残疾之间的关联在PWM中仍然适度。一个假设可能是严重的病变，即沿着电动路径的重斜向脱髓鞘与功能后果有关。材料和方法：在2个中心（NCT04220814）募集了60个复发式PWM和33个健康对照。病变。使用概率地图集重建完整的运动区，包括大脑和SC部分。[2,3]使用磁化转移率（MTR）近似病变严重程度，在不同区域沿不同区域计算，并使用基于HC的Z分数在体素水平上计算出病变，以识别严重的病变（阈值2 SD）。每个肢体功能运动后果。使用同时脑和宫颈SC MP2RAGE定量T1成像（QT1）重复分析。[4]结果：临床运动评分与成像之间的关联是适度的。上肢和下肢的CMCT与病变负荷和MTR呈正相关。严重病变在异常的PWM中比正常CMCT观察到更频繁的病变（例如，主要发现是使用QT1复制的，但程度较小。：上肢正常/异常CMCT的严重病变：38.1/80.8％；在下肢：33.3/93.9％；所有p's <.001），但与临床运动评分状态相关（所有p's> .1）。多变量逻辑回归模型表明，SC中存在严重病变的存在与仅在下肢中患有异常CMCT的风险增加有关（p <.001）。结论：PWMS中的电动机评估具有挑战性，临床运动评分可能缺乏灵敏度，而CMCT被证明是整个CST完整性的可靠反映。假设肢体的延长CMCT仅通过在相应的电动途径上至少存在严重的病变来解释，仅在下肢上证实了一个严重的病变，并且需要使用更具体的髓磷脂含量生物标志物进行进一步的研究。参考文献：[1] Sechi E.等，神经病学，2019年； [2] Kerbrat A.等，2020，大脑； [3] De Leener B.等人，Neuroimage，2018年； [4] Forodighasemabadi A.等，Magn Reson Imag，2021。致谢：这项研究得到了ARSEP和Corect