WIZnet PoE 简要概述

本文概述了PoE技术,包括其工作原理、模式A和B的区别,以及如何使用WIZnetPoE模块。特别提到了变压器在不同PoE类型中的作用和推荐实践。
使用 WIZnet PoE 的基本资源

转发: A Brief Overview of WIZnet PoE


项目介绍

你好 : )

我准备此消息是为了简要解释 PoE(以太网供电)技术,并提供有关使用 WIZnet PoE 模块时应采取的预防措施的指导。

当然,你可能已经很清楚了,但如果你能以仔细检查的心态阅读它,我将不胜感激。

在PoE中,PD(受电设备)涉及直流输入和直流输出。

可以通过两种方式为输入提供功率。 它们是模式A和模式B。

模式 A 将电源传输至两对数据线。
模式 B 将电力传输到额外的一对线路。

无论使用Mode A还是Mode B,都需要整流电路。

如果使用带有整流电路的RJ-45,则无需在外部配置单独的整流电路。

WIZnet-Pico-PoE 板就是一个例子。

对于模式 A,使用变压器的中心抽头通过电势差接收电力。 因此,有必要对变压器进行相应的设计。

另一方面,模式B不一定需要变压器的设计。

然而,为了以太网通信的稳定性,建议设计变压器。

通常,PoE 使用反激方法按上述方式运行。

并且也可以省略中间的变压器部分。

如果有变压器,那就是隔离的 PoE。 如果不是,则为非隔离 PoE。

WIZPoE-S1 是非隔离 PoE,而 WIZnet-P1 是隔离 PoE。

孤立类型更稳定且常用。 另一方面,非隔离类型的稳定性较差,但价格更便宜。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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